Des chercheurs développent un algorithme pour répartir les tâches entre les équipes homme-robot

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  • Alors que les robots rejoignent de plus en plus les gens dans les usines, dans les entrepôts et ailleurs sur le lieu de travail, la répartition de qui fera quelles tâches devient de plus en plus complexe et importante. Les gens sont mieux adaptés à certaines tâches, les robots à d’autres. Et dans certains cas, il est avantageux de passer du temps à apprendre à un robot à effectuer une tâche maintenant et à en récolter les bénéfices plus tard.

    Des chercheurs du Robotics Institute (RI) de l’Université Carnegie Mellon ont développé un planificateur algorithmique qui aide à déléguer des tâches aux humains et aux robots. Le planificateur, “Agir, Déléguer ou Apprendre” (ADL), considère une liste de tâches et décide de la meilleure façon de les assigner. Les chercheurs ont posé trois questions : Quand un robot doit-il agir pour accomplir une tâche ? Quand faut-il déléguer une tâche à un humain ? Et quand un robot doit-il apprendre une nouvelle tâche ?

    “Il y a des coûts associés aux décisions prises, comme le temps qu’il faut à un humain pour accomplir une tâche ou apprendre à un robot à accomplir une tâche et le coût d’un robot qui échoue à une tâche”, a déclaré Shivam Vats, le chercheur principal et un doctorat étudiant au RI. “Compte tenu de tous ces coûts, notre système vous offrira la répartition optimale du travail.”

    Le travail de l’équipe pourrait être utile dans les usines de fabrication et d’assemblage, pour le tri des colis ou dans tout environnement où les humains et les robots collaborent pour accomplir plusieurs tâches. Les chercheurs ont testé le planificateur dans des scénarios où les humains et les robots devaient insérer des blocs dans un panneau perforé et empiler des pièces de différentes formes et tailles en briques Lego.

    L’utilisation d’algorithmes et de logiciels pour décider comment déléguer et diviser le travail n’est pas nouvelle, même lorsque les robots font partie de l’équipe. Cependant, ce travail est parmi les premiers à inclure l’apprentissage du robot dans son raisonnement.

    “Les robots ne sont plus statiques”, a déclaré Vats. “Ils peuvent être améliorés et ils peuvent être enseignés.”

    Souvent, dans la fabrication, une personne manipulera manuellement un bras robotique pour apprendre au robot comment accomplir une tâche. L’apprentissage d’un robot prend du temps et, par conséquent, a un coût initial élevé. Mais cela peut être bénéfique à long terme si le robot peut apprendre une nouvelle compétence. Une partie de la complexité consiste à décider quand il est préférable d’enseigner à un robot plutôt que de déléguer la tâche à un humain. Cela oblige le robot à prédire quelles autres tâches il peut accomplir après avoir appris une nouvelle tâche.

    Compte tenu de ces informations, le planificateur convertit le problème en un programme d’entiers mixtes – un programme d’optimisation couramment utilisé dans l’ordonnancement, la planification de la production ou la conception de réseaux de communication – qui peut être résolu efficacement par un logiciel standard. Le planificateur a obtenu de meilleurs résultats que les modèles traditionnels dans tous les cas et a réduit le coût d’exécution des tâches de 10 % à 15 %.

    Vats a présenté le travail, «Synergistic Scheduling of Learning and Allocation of Tasks in Human-Robot Teams» à la Conférence internationale sur la robotique et l’automatisation à Philadelphie, où il a été nominé pour le prix exceptionnel de l’article d’interaction. L’équipe de recherche comprenait Oliver Kroemer, professeur adjoint à RI; et Maxim Likhachev, professeur agrégé au RI.

    La recherche a été financée par l’Office of Naval Research et le Army Research Laboratory.

    Source de l’histoire :

    Matériaux fourni par L’université de Carnegie Mellon. Original écrit par Aaron Aupperlee. Remarque : Le contenu peut être modifié pour le style et la longueur.

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