De l'AlphaGo Board aux robots de manutention intelligents : comment l'intelligence incarnée abolit les frontières entre le réel et le virtuel ?

De l'échiquier d'AlphaGo aux robots de manutention intelligents, l'intelligence incarnée reconfigure la frontière entre réalité et virtualité. AiTEN et d'autres entreprises ont fait passer les robots industriels du statut d'"outils d'exécution" à celui de "sujets cognitifs" grâce à la perception multimodale, à la prise de décision dynamique et aux technologies d'intelligence collective. À l'avenir, avec l'intégration approfondie de la 5G, du grand modèle d'IA et du jumeau numérique, l'intelligence incarnée encouragera l'industrie manufacturière à faire un bond en avant en matière d'autonomie, de flexibilité et de faible émission de carbone, ouvrant ainsi un nouveau chapitre de l'industrie 4.0.

Ⅰ. L'évolution de l'intelligence incarnée

 --Le saut cognitif du symbolisme aux entités physiques

01 Les fondements de la robotique et le dilemme du symbolisme

En 1950, Alan Turing, largement considéré comme le père de l'intelligence artificielle, a proposé l'idée d'une intelligence incarnée dans son article fondateur intitulé Computing Machinery and Intelligence. Le premier robot mobile à mettre en œuvre des concepts d'intelligence artificielle, "Shakey", a été développé entre 1956 et 1972 au Stanford Research Institute (aujourd'hui SRI International) sous la direction de Charles Rosen. Contrôlé à distance par deux ordinateurs via un système sans fil, Shakey mettait souvent des heures à détecter son environnement et à planifier ses mouvements en raison de sa faible puissance de traitement.

Les premiers systèmes robotiques fonctionnaient dans un cadre symbolique, exécutant des tâches simples sur la base de règles prédéfinies. Cette architecture séquentielle "sentir-planifier-agir" s'est révélée inflexible dans les environnements dynamiques du monde réel. Les limites de l'IA symbolique sont apparues clairement : elle n'avait pas de véritable capacité d'adaptation aux changements extérieurs.

En conséquence, les chercheurs ont commencé à réfléchir aux limites de l'IA symboliste traditionnelle. Ils ont progressivement réalisé que l'intelligence est étroitement liée au corps et à l'environnement et qu'elle ne peut pas reposer uniquement sur des opérations symboliques abstraites.

2. Percées comportementalistes et éveil corporel

En 1986, Rodney Brooks, pionnier de la robotique comportementale, a souligné, d'un point de vue cybernétique, que l'IA symboliste traditionnelle s'appuyait trop sur des systèmes de raisonnement complexes et ignorait le rôle crucial de l'interaction entre le corps et l'environnement dans le comportement intelligent. Il a proposé le concept de robotique comportementale, qui met l'accent sur la suppression des représentations et promeut le développement d'une intelligence incarnée avec le comportement au centre, en soutenant que l'intelligence est incarnée (Embodied) et contextualisée (Contextualised). Cette théorie a jeté les bases de l'intelligence incarnée et a commencé à influencer le domaine de la robotique à l'époque.

En 1991, Brooks a proposé l'IA basée sur le comportement, selon laquelle les systèmes intelligents devraient être hautement adaptatifs en interagissant directement avec leur environnement, plutôt qu'en s'appuyant sur des modèles internes. Ce travail révolutionnaire est devenu un jalon de l'intelligence incarnée, amenant les chercheurs à passer de la puissance de calcul à l'interaction corps-environnement, et stimulant l'innovation en robotique en termes d'adaptabilité et d'interaction avec l'environnement.

Dans les années 1990, le Massachusetts Institute of Technology (MIT) aux États-Unis a réussi à mettre au point un robot bionique à six pattes appelé Genghis, qui pouvait s'appuyer sur le retour d'information des capteurs pour réaliser une marche auto-adaptative. Il s'agissait du premier robot artificiellement intelligent au monde doté de capacités de perception automatique, de raisonnement, d'apprentissage augmenté et de comportement autonome. Cette réalisation marque une étape importante dans le domaine de la robotique artificielle.

‍3. L'industrie 4.0 et le point de basculement de la convergence de la réalité virtuelle

Au début du 21e siècle, la recherche sur l'intelligence incarnée s'est progressivement approfondie et étendue au domaine de l'intelligence humaine. Les chercheurs ont proposé des modèles de cognition incarnée basés sur l'interaction entre la perception, l'action et l'environnement afin de mieux comprendre les processus cognitifs humains. Parallèlement, les avancées technologiques dans les domaines de la robotique humanoïde et bionique ont fait progresser l'application de l'intelligence incarnée, permettant aux robots de relever de manière plus réaliste les défis posés par des environnements physiques complexes.

Dans les années 2010, avec le développement rapide des technologies d'apprentissage profond et d'apprentissage automatique, l'intelligence incarnée est entrée dans une nouvelle phase. Les chercheurs ont combiné la technologie d'apprentissage profond avec l'intelligence incarnée pour donner aux robots la capacité de s'auto-explorer et des comportements adaptatifs grâce à l'apprentissage par renforcement profond, leur permettant de s'auto-apprendre dans des environnements inconnus.En 2011, la stratégie Industrie 4.0 de l'Allemagne a mis en avant les "systèmes information-physique" (CPS), qui exigent que les entités physiques et les modèles numériques soient profondément En 2011, la stratégie Industrie 4.0 a mis en avant les "systèmes information-physique" (CPS), qui nécessitent l'intégration profonde des entités physiques et des modèles numériques, et la transformation des robots industriels, tels que les bras robotisés, en intelligence incarnée pour s'adapter aux besoins complexes et changeants de la production industrielle.

4. L'explosion de l'intelligence incarnée : d'AlphaGo aux entités physiques

La victoire d'AlphaGo sur Lee Sedol en 2016 a marqué une percée de l'apprentissage profond dans la prise de décision abstraite. Cependant, le jeu de Go appartient à un "environnement fermé", alors que l'intelligence incarnée doit prendre en compte les interactions physiques dans des environnements ouverts.

En mars 2024, OpenAI s'est associée à Figure Inc. pour lancer le robot humanoïde Figure 01, démontrant les avancées de pointe en matière de compréhension, de jugement et d'auto-évaluation dans le domaine de l'intelligence incarnée. En octobre de la même année, le modèle cérébelleux incorporé a été classé parmi les 10 principales tendances technologiques de pointe en matière d'IA, indiquant que l'intelligence incorporée combine davantage les systèmes de perception multimodale, la conception bionique et la technologie des grands modèles pour doter les robots de capacités d'adaptation et de prise de décision plus proches de celles des humains, et pour faire entrer la collaboration homme-robot dans un nouvel avenir.

II. Percée technologique des chariots élévateurs sans conducteur

--Évitement dynamique d'obstacles et collaboration multi-machines dans une pratique incarnée

1. Introduction

Le domaine de l'intelligence corporelle recèle un énorme potentiel de marché et d'opportunités de développement. Avec la maturation continue de la technologie et l'expansion des applications, les produits d'intelligence corporelle joueront un rôle important dans de nombreux domaines tels que la fabrication intelligente, la maison intelligente, les soins médicaux intelligents et les services intelligents.

Les usines et les ateliers constituent l'un des scénarios d'application les plus anciens et les plus mûrs pour les robots. Les robots industriels traditionnels (bras robotisés) ont été largement utilisés dans la construction automobile, l'assemblage électronique et d'autres domaines, mais il s'agit essentiellement d'équipements spécialisés à position fixe. Avec l'ajout de l'intelligence corporelle, on s'attend à ce qu'ils effectuent des tâches de production plus souples et plus changeantes, en tant qu'"usine pour les travailleurs ordinaires". Les entrepôts et les centres logistiques sont l'un des champs de bataille les plus avancés pour la commercialisation de l'intelligence corporelle. L'essor du commerce électronique a entraîné une forte augmentation de la demande d'automatisation de l'entreposage et du tri, et les traditionnels tapis roulants fixes et AGV ne peuvent plus répondre aux exigences de flexibilité, ce qui a donné naissance à des robots polyvalents capables de se déplacer librement dans les entrepôts et d'effectuer des tâches de manutention.

En tant que pionnier dans le domaine de l'intelligence incarnée, AiTEN s'appuie sur une technologie de prise de décision cognitive développée de manière indépendante pour résoudre le problème de la perception autonome et de la prise de décision dynamique des robots intelligents. Ses MP10s, APe15 et d'autres chariots élévateurs sans conducteur ont été largement utilisés dans la fabrication intelligente, la logistique intelligente et d'autres domaines. L'entreprise s'est toujours concentrée sur la double transmission "technologie + scène", grâce à la fusion du modèle d'IA et de la profondeur du robot, afin de créer une chaîne écologique complète, du développement de l'algorithme à l'atterrissage industriel.

2. L'évitement dynamique des obstacles : de la réponse passive à la cognition active

Les chariots élévateurs sans conducteur doivent percevoir l'environnement pendant leur fonctionnement. Le robot de manutention d'AiTEN adopte une technologie de fusion de capteurs hétérogènes multimodaux, qui peut percevoir les informations environnementales et faire des déductions cognitives de l'environnement par le calcul de modèles, ce qui améliore considérablement la capacité d'adaptation à la scène dynamique et non structurée.

Les capteurs d'extrémité de fourche sont coordonnés avec les capteurs de cargaison en place afin de pouvoir contrôler la précision à ±10 mm.

En outre, les robots d'AiTEN prennent en charge l'arrêt sécurisé planaire à 360° et l'évitement des obstacles tridimensionnels vers l'avant, et peuvent également prendre en charge la reconnaissance de la détection des obstacles bas/en surplomb, avec la détection des collisions entre les pointes de fourche, un interrupteur d'arrêt d'urgence et des bandes d'évitement des collisions enveloppées, en conformité avec la certification CE.

3. Collaboration multimachine : de l'automatisation d'une seule machine à l'intelligence de groupe

Le système de contrôle central, soutenu par une large base de modèles, permet l'analyse des données et le contrôle à distance des robots de manutention. La plateforme logicielle d'AiTEN, soutenue par des calculs d'intelligence artificielle, permet l'affectation et la planification automatiques des tâches, améliore considérablement la gestion logistique interne, assure la compatibilité avec un large éventail d'équipements et de systèmes, et s'intègre facilement et de manière transparente à l'infrastructure existante, tout en prenant en charge la planification des trajets en temps réel et le fonctionnement collaboratif de plusieurs robots afin d'éviter les encombrements et les conflits, d'améliorer l'efficacité opérationnelle et d'optimiser les flux de travail. Parallèlement, il prend en charge la planification des trajectoires en temps réel et le fonctionnement collaboratif de plusieurs robots afin d'éviter les encombrements et les conflits, d'améliorer l'efficacité opérationnelle et d'optimiser les flux de travail.

Un client de l'industrie électronique 3c, grâce à l'introduction du robot AiTEN AR15 et d'un système de planification intelligent, a optimisé le système logistique interne, réduit les coûts logistiques, amélioré la synergie de production, raccourci le délai d'exécution global du produit, protégé la haute qualité du produit et les besoins de production à grande échelle.

Conclusion

De l'échiquier d'AlphaGo aux robots de manutention intelligents, l'intelligence incarnée reconstruit la frontière entre réalité et virtualité. AiTEN et d'autres entreprises ont fait passer les robots industriels du statut d'"outils d'exécution" à celui de "sujets cognitifs" grâce à la perception multimodale, à la prise de décision dynamique et aux technologies d'intelligence de groupe. À l'avenir, avec l'intégration approfondie de la 5G, du grand modèle d'IA et du jumeau numérique, l'intelligence incarnée permettra à l'industrie manufacturière de faire un bond en avant en matière d'autonomie, de flexibilité et de faible émission de carbone, ouvrant ainsi un nouveau chapitre de l'industrie 4.0.  

En tant qu'entreprise dans le domaine des solutions logistiques intelligentes, AiTEN Robotics se concentre toujours sur les scénarios d'"usine intelligente", intègre profondément l'innovation technologique et la demande de l'industrie, et a fourni des services complets à plus de 200 clients manufacturiers dans le monde entier : en s'appuyant sur une gamme complète de matrices de produits de robots de manutention pour couvrir divers scénarios de manutention, un système de planification intelligent au niveau de l'industrie auto-développé pour réaliser une collaboration efficace de l'équipement multiple, et un système de planification intelligent au niveau de l'industrie auto-développé pour réaliser une collaboration efficace de l'équipement multiple. Nous avons fourni des services complets à plus de 200 clients industriels dans le monde entier : en nous appuyant sur une gamme complète de robots de manutention pour couvrir divers scénarios de manutention, sur un système de programmation intelligent développé par l'industrie elle-même pour assurer une collaboration efficace entre plusieurs équipements, et sur un système de service de cycle de vie complet couvrant la planification avant-vente, le déploiement et la mise en œuvre jusqu'à l'optimisation de l'exploitation et de la maintenance, nous avons aidé les entreprises à réaliser la transformation intelligente de la logistique et avons continué à donner à l'industrie manufacturière les moyens de se moderniser numériquement et de développer la qualité.