Et si on montrait aux robots comment conduire une voiture ?

Les chercheurs ont conçu un système qui permet aux robots d’apprendre de manière autonome des tâches complexes à partir d’un très petit nombre de démonstrations, même imparfaites. Alors que les méthodes de pointe actuelles nécessitent au moins 100 démonstrations pour clouer une tâche spécifique, cette nouvelle méthode permet aux robots d’apprendre à partir d’une poignée de démonstrations seulement.

Des robots qui apprennent des démonstrations qui leurs sont faites

Imaginez si les robots pouvaient apprendre en regardant des démonstrations: vous pourriez montrer à un robot domestique comment faire des tâches de routine ou dresser une table. Sur le lieu de travail, vous pouvez former des robots comme de nouveaux employés, en leur montrant comment effectuer de nombreuses tâches. Sur la route, votre voiture autonome pourrait apprendre à conduire en toute sécurité en vous regardant conduire dans votre quartier.

Faisant progresser cette vision, les chercheurs de l’USC ont conçu un système qui permet aux robots d’apprendre de manière autonome des tâches complexes à partir d’un très petit nombre de démonstrations, même imparfaites. Le document, intitulé Learning from Demonstrations Using Signal Temporal Logic, a été présenté à la Conférence sur l’apprentissage robotique (CoRL), le 18 novembre.

Le système des chercheurs fonctionne en évaluant la qualité de chaque démonstration, afin qu’il apprenne des erreurs qu’il constate, ainsi que des réussites. Alors que les méthodes de pointe actuelles nécessitent au moins 100 démonstrations pour clouer une tâche spécifique, cette nouvelle méthode permet aux robots d’apprendre à partir d’une poignée de manifestations. Cela permet également aux robots d’apprendre de manière plus intuitive, la façon dont les humains apprennent les uns des autres – vous regardez quelqu’un exécuter une tâche, même imparfaitement, puis essayez vous-même. Cela n’a pas à être une démonstration «parfaite» pour que les humains glanent des connaissances en se regardant les uns les autres.

«De nombreux systèmes d’apprentissage automatique et d’apprentissage par renforcement nécessitent de grandes quantités de données et des centaines de démonstrations – vous avez besoin d’un humain pour faire des démonstrations maintes et maintes fois, ce qui n’est pas faisable», a déclaré l’auteur principal Aniruddh Puranic, un Ph.D. étudiant en informatique à l’USC Viterbi School of Engineering.

«De plus, la plupart des gens n’ont pas de connaissances en programmation pour indiquer explicitement ce que le robot doit faire, et un humain ne peut pas démontrer tout ce qu’un robot a besoin de savoir. Et si le robot rencontre quelque chose qu’il n’a pas vu auparavant? un défi majeur. « 

Apprendre des démonstrations

L’apprentissage des démonstrations devient de plus en plus populaire pour obtenir un contrôle efficace du robot politiques – qui contrôlent les mouvements du robot – pour des tâches complexes. Mais il est sensible aux imperfections dans les démonstrations et soulève également des problèmes de sécurité car les robots peuvent apprendre des actions dangereuses ou indésirables.

De plus, toutes les démonstrations ne se valent pas: certaines démonstrations sont un meilleur indicateur du comportement souhaité que d’autres et la qualité des démonstrations dépend souvent de l’expertise de l’utilisateur qui fournit les démonstrations.

Pour résoudre ces problèmes, les chercheurs ont intégré la «logique temporelle du signal» ou STL pour évaluer la qualité des démonstrations et les classer automatiquement pour créer des récompenses inhérentes.

En d’autres termes, même si certaines parties des démonstrations n’ont aucun sens en fonction des exigences logiques, en utilisant cette méthode, le robot peut toujours apprendre des parties imparfaites. D’une certaine manière, le système arrive à sa propre conclusion sur l’exactitude ou le succès d’une démonstration.

«Disons que les robots apprennent de différents types de démonstrations – cela pourrait être une démonstration, vidéos ou simulations – si je fais quelque chose de très dangereux, les approches standard feront l’une des deux choses suivantes: soit, elles l’ignoreront complètement, ou pire encore, le robot apprendra la mauvaise chose », a déclaré le co- auteur Stefanos Nikolaidis, professeur adjoint d’informatique à l’USC Viterbi.

« En revanche, de manière très intelligente, ce travail utilise un raisonnement de bon sens sous forme de logique pour comprendre quelles parties de la démonstration sont bonnes et quelles parties ne le sont pas. En substance, c’est exactement ce que font aussi les humains. »

Prenons, par exemple, une démonstration de conduite où quelqu’un saute un panneau d’arrêt. Cela serait classé plus bas par le système qu’une démonstration d’un bon conducteur. Mais, si au cours de cette démonstration, le conducteur fait quelque chose d’intelligent – par exemple, applique ses freins pour éviter une collision – le robot apprendra toujours de cette action intelligente.

S’adapter aux préférences humaines

La logique temporelle du signal est un langage symbolique mathématique expressif qui permet un raisonnement robotique sur les résultats actuels et futurs. Alors que les recherches précédentes dans ce domaine ont utilisé la «logique temporelle linéaire», la STL est préférable dans ce cas, a déclaré Jyo Deshmukh, ancien ingénieur de Toyota et professeur adjoint d’informatique à l’USC Viterbi.

«Lorsque nous entrons dans le monde des systèmes cyber-physiques, comme les robots et les voitures autonomes, où le temps est crucial, la logique temporelle linéaire devient un peu lourde, car elle raisonne sur des séquences de valeurs vraies / fausses pour les variables, tandis que STL permet le raisonnement sur les signaux physiques. « 

Puranic, qui est conseillé par Deshmukh, a eu l’idée après avoir suivi un cours de robotique pratique avec Nikolaidis, qui a travaillé sur le développement de robots pour apprendre des vidéos YouTube. Le trio a décidé de le tester. Tous les trois se sont dits surpris par l’ampleur du succès du système et les professeurs remercient Puranic pour son travail acharné.

« Par rapport à un algorithme de pointe, largement utilisé dans de nombreuses applications robotiques, vous voyez une différence d’ordre de grandeur dans le nombre de démonstrations nécessaires », a déclaré Nikolaidis.

Le système a été testé à l’aide d’un simulateur de jeu de style Minecraft, mais les chercheurs ont déclaré que le système pourrait également apprendre des simulateurs de conduite et même des vidéos. Ensuite, les chercheurs espèrent l’essayer sur de vrais robots. Ils ont dit que cette approche est bien adaptée pour les applications où les cartes sont connues à l’avance mais où il y a des obstacles dynamiques sur la carte: des robots dans les environnements domestiques, des entrepôts ou même des rovers d’exploration spatiale.

« Si nous voulons que les robots soient de bons coéquipiers et aident les gens, ils doivent d’abord apprendre et s’adapter très efficacement aux préférences humaines », a déclaré Nikolaidis. « Notre méthode fournit cela. »

« Je suis ravi d’intégrer cette approche dans les systèmes robotiques pour les aider à apprendre efficacement des démonstrations, mais aussi à aider efficacement les coéquipiers humains dans une tâche collaborative. »

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Apple développe son propre moteur de recherche

Apple bénéficiera de son propre moteur de recherche, car il aidera l’entreprise à conserver ses services et ses données utilisateur au sein d’un même écosystème, tout en réduisant sa dépendance à la recherche Google, ont déclaré les analystes.

Une fonction de recherche interne permettra également à l’entreprise technologique la plus précieuse au monde de mieux aligner son matériel sans fil avec Apple Maps et d’autres logiciels, ont-ils ajouté.

Le fabricant d’iPhone aurait intensifié ses efforts pour développer sa propre technologie de recherche après que les autorités anti-trust américaines aient commencé à sonder les paiements de plusieurs milliards de dollars que Google effectue chaque année pour garantir son placement en tant qu’outil de recherche par défaut sur les iPhones, a rapporté le Financial Times la semaine dernière. .

Apple a la capacité de rivaliser avec Google… et n’est pas étranger au développement de capacités internes

Bien qu’Apple dispose de son propre navigateur Web, Safari, pour connecter les utilisateurs à Internet, il s’appuie sur le moteur de recherche de Google pour aider ses utilisateurs naviguer sur Internet. Actuellement, lorsque les consommateurs recherchent quelque chose à l’aide du navigateur Safari, ils les dirigent automatiquement vers le moteur de recherche de Google. Les utilisateurs Apple peuvent choisir de modifier cela dans leurs paramètres et passer à Microsoft Bing ou Yahoo! Recherchez si nécessaire.

«[Google] Search est un outil important pour les appareils Apple qui utilisent de plus en plus les nouvelles technologies sans fil pour détecter le monde et fournir des services et du contenu en réponse… comme la puce ultra-large bande H1 utilisée dans les derniers iPhones», Ian Fogg, vice président de l’analyse du groupe de recherche britannique OpenSignal, a déclaré au National.

«Un moteur de recherche interne permettrait également de nouvelles expériences 5G pour les smartphones et les futurs appareils portables tels que les lunettes intelligentes.»

Apple aurait renouvelé ses efforts pour déployer un moteur de recherche après que son partenaire de recherche Google ait fait face à un examen réglementaire accru cette année.

Le mois dernier, le ministère américain de la Justice a intenté une action en justice antitrust contre Google pour « maintien illégal monopoles sur le marché »pour la recherche en ligne et étouffer la concurrence dans le processus. Il a déclaré que la société appartenant à Alphabet représentait près de 90% de toutes les requêtes générales des moteurs de recherche et près de 95% des requêtes sur les appareils mobiles aux États-Unis en raison de ses «accords d’exclusion et de conduite anticoncurrentielle».

Le DoJ a estimé que Google effectuait des paiements annuels entre 8 et 12 milliards de dollars à Apple pour être le moteur de recherche par défaut de l’iPhone.

Mais les analystes estiment qu’Apple est parfaitement capable de développer sa propre version d’un moteur de recherche.

«Apple a la capacité de rivaliser avec Google… et n’est pas étranger au développement de capacités internes», a déclaré Matthew Kendall, analyste en chef des télécommunications à l’Economist Intelligence Unit.

Il a déclaré qu’Apple avait discrètement jeté les bases du développement de son propre moteur de recherche au cours des dernières années. Cela était évident « surtout grâce à la nomination de John Giannandrea, l’ancien responsable des recherches de Google », a-t-il déclaré.

Le fabricant d’iPhone a nommé M. Giannandrea au poste de vice-président senior de la stratégie d’apprentissage automatique et d’intelligence artificielle en avril 2018.

« Je suis à peu près sûr qu’Apple travaillera sur son propre moteur de recherche … ils ont récemment embauché quelques personnes qui suggèrent qu’ils évoluent rapidement dans ce domaine », a déclaré Abbas Ali, rédacteur en chef de TechRadar Middle East, au National.

«C’est [Apple] est une entreprise qui aime posséder chaque élément de l’expérience du consommateur, donc s’ils peuvent le faire, ils le feront à 100%.»

Des signes indiquent également qu’Apple renforce ses fonctions de recherche existantes.

Apple a récemment ajouté une nouvelle fonctionnalité de recherche Web à iOS 14, sa dernière version du système d’exploitation iPhone.

Lorsque les utilisateurs d’iPhone, avec le dernier iOS 14, saisissent des requêtes dans l’onglet de recherche auquel on accède en faisant glisser vers la droite de l’écran d’accueil, Apple affiche ses propres résultats de recherche et des liens vers des sites Web au lieu de rediriger vers Google.

Les analystes du secteur ont déclaré que cette nouvelle capacité était à la base des efforts d’Apple pour avoir son propre moteur de recherche et pour contester la domination de Google à long terme.

« Apple préfère posséder les technologies stratégiques utilisées dans ses produits pour lui permettre d’innover rapidement sans compter sur la capacité d’exécution de ses fournisseurs », a déclaré M. Fogg.

Le géant de la technologie a déjà acquis des entreprises dont les produits et les équipes l’ont aidé à créer de nombreuses expériences et technologies différenciées, a-t-il ajouté.

L’année dernière, il a acquis la technologie de modem cellulaire d’Intel, qui sera probablement utilisée pour les futurs appareils 5G. Il a également construit des unités de traitement graphique en interne qui sont maintenant utilisées dans les iPhones et les iPads.

Cependant, l’accord actuel entre Google et Apple profite aux deux parties. Il augmente les flux de revenus d’Apple tout en offrant un accès à Google à un nombre important d’utilisateurs mondiaux.

«Le DoJ reconnaît les avantages… d’où la enquête… mais les deux parties voudront probablement se battre dur pour garder leur arrangement intact », a déclaré M. Kendall.

Il faudrait également des années à Apple pour développer un moteur de recherche Web avec le type de « sophistication et d’échelle » dont Google bénéficie actuellement, selon les analystes.

Construire un moteur de recherche aujourd’hui est « encore techniquement très difficile, mais ce n’est pas aussi difficile qu’avant », a déclaré Bill Coughran, ancien chef de l’ingénierie de Google, qui est maintenant un partenaire de l’investisseur Sequoia Capital de la Silicon Valley, au FT.

« La quantité de données utilisateur chez Google le bout des doigts, qu’il peut utiliser pour affiner et affiner les algorithmes de recherche, n’est pas quelque chose qui peut être facilement reproduit pour un nouveau venu – même une des capacités techniques et financières d’Apple », a déclaré M. Kendall.

En juillet, la recherche Google représentait 86,9% du marché mondial de la recherche, tandis que Bing et Yahoo! Search avait une part de marché de 6,4% et 2,8%, respectivement, selon Statista. La part de marché du moteur de recherche chinois Baidu était de 0,68 pour cent.

«Nous devons garder à l’esprit que la création d’un moteur de recherche est une entreprise massive… où des joueurs comme Microsoft et Yahoo luttent [encore] contre Google… c’est définitivement une tâche difficile», a déclaré M. Ali.

Si une ordonnance du DoJ révoquant l’accord Apple-Google arrive cette année ou au cours du prochain trimestre, Apple ne sera pas prêt avec son propre moteur de recherche et devra peut-être passer à d’autres acteurs tels que Microsoft ou Yahoo, a-t-il ajouté.

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Election US: les américains recherchent où acheter de l’alcool…

Selon Google Trends, les recherches sur « Magasin d’alcool à proximité » ont atteint un niveau record le soir des élections, alors que les Américains essayaient de gérer le stress de regarder les résultats arriver.

Les États comptant le plus grand nombre de personnes à la recherche d’alcool étaient le Maryland, le Tennessee et la Géorgie. En tête de liste se trouvait le Delaware, l’État d’origine de Joe Biden semblant naturellement ressentir un niveau de stress particulièrement élevé à mesure que la nuit avançait.

Les états les plus détendus? Maine, Nebraska, Iowa et, bien sûr, Hawaï.
Comme l’indique le Daily Mail, les termes de recherche populaires liés à l’alcool comprenaient également «magasin d’alcool à proximité ouvert en ce moment» et «vin à proximité».

Google Trends a publié une liste de recherches populaires le soir des élections sur Twitter, nous donnant un aperçu de l’esprit des électeurs américains alors qu’ils géraient l’incertitude de l’élection.

Parmi les autres recherches qui montent en flèche, citons « frites près de moi » et « nourriture chinoise près de moi », tandis que la vue des résultats va également à Trump en Floride ce qui a entraîné une augmentation de 200% du nombre de personnes demandant «comment déménager au Canada».

Le résultat des élections n’étant toujours pas clair, les gens recherchent également des mises à jour sur leurs candidats préférés. Google affirme que 51% des recherches de candidats concernaient Joe Biden, tandis que Trump recevait 42% des recherches, bien que la société ait souligné que les données de recherche « ne devraient pas être considérées comme une indication de l’intention des électeurs ».

Google a également signalé une augmentation record du nombre de recherches sur « anxiété » le 3 novembre, ce qui a conduit l’entreprise à suggérer aux utilisateurs de s’enregistrer avec leur famille et leurs amis. Les données soutiennent d’autres sondages qui ont affirmé que les Américains souffraient d’un stress et d’une anxiété accrus pendant cette élection présidentielle. Et avec une pandémie sans fin, des manifestations et des incendies de forêt généralisés qui ravagent le pays également cette année, qui peut les en blâmer?

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