Des scientifiques américains sont en train de constituer un important référentiel de connaissances sur les robots auquel les machines pourront accéder via Internet pour apprendre les unes des autres. Appelée Robo Brain, cette base d'informations serait installée sur le cloud public d'AWS, rapportent nos confrères de Computerworld. Elle est conçue pour que les machines puissent se référer à ses 10 To en cas de besoin. Plutôt que d'apprendre chaque information à chaque robot, quand l'un d'eux sera en action, il pourra interroger cette base pour apprendre de quelle façon il doit s'y prendre, a expliqué Ashutosh Saxena, professeur assistant au département informatique de l'Université Cornell, dans l'état de New York. Le projet Brain Robo est collectif et regroupe des chercheurs de Cornell, Stanford, Brown et de l'Université de Californie, Berkeley.

Il faut apprendre tant de tâches différentes à un robot, encore et encore, pour qu'il soit efficace. C'est l'une des étapes qui prend le plus de temps, a expliqué A. Sanexa à nos confrères. Chaque machine doit comprendre comment les choses fonctionnent (ce qu'est une table, une créature vivante, comment il faut les traiter) et où se trouve sa propre place. Avec Robo Brain, chaque robot, quelle que soit sa nature -bras articulé dans une usine, voiture autonome ou assistant d'une personne âgée à domicile- pourra faire appel à ce référentiel d'informations pour apprendre ce que les autres robots font, face à une situation qu'ils ne connaissent pas encore.

1 milliard d'images déjà chargées dans la base

En juillet, l'équipe de scientifiques a commencé à charger un milliard d'images, 120 000 vidéos YouTube et 100 millions de modes d'emploi. Ils y ont ajouté les formations qu'ils ont déjà données aux différents robots qu'ils ont créés dans leurs laboratoires respectifs. A chaque fois qu'une machine apprendra quelque chose, elle devrait à son tour enrichir le référentiel. Les images chargées dans Robo Brain sont analysées pour en sortir les éléments pertinents. La base apprend à reconnaître les objets et la façon dont ils sont utilisés, ainsi que le langage humain et les comportements. De cette façon, si un robot veut savoir comment débarrasser une table, le référentiel fournira des vidéos et des images sur cette tâche et le robot pourra apprendre, par exemple, qu'une tasse est destinée à recevoir des liquides, à en verser et que les gens l'utilisent pour boire. Les informations sont stockées sur de nombreux niveaux d'abstraction permettant de les classer en différentes catégories (les différents types de sièges par exemple).

Robo Brain ressemblera à un gigantesque graphe permettant d'effectuer des requêtes multidimensionnelles, précise Aditya Jami, chercheur visiteur à Cornell. Un peu du type d'un graphe Facebook, mais à l'échelle de la voie lactée, explique-t-il dans un communiqué. Seules les institutions impliquées dans le projet ont accès à Robo Brain, mais Ashutosh Saxena, de Cornell, espère que cet accès s'étendra à une dizaine d'universités d'ici six mois. Dans deux ans, une centaine d'institutions et d'entreprises pourrait y avoir accès.