Apprentissage par compétences pour les robots

L'Apprentissage par renforcement (RL) aide les robots à apprendre à réaliser des Tâches par essais et erreurs. Cependant, ces méthodes galèrent souvent quand il s'agit de nouvelles tâches. Pour améliorer ça, on propose une nouvelle approche qui permet aux robots d'apprendre plus efficacement en utilisant des Compétences qu'ils connaissent déjà, au lieu de tout recommencer à zéro à chaque fois.

Au lieu de compter sur des actions de bas niveau comme bouger des articulations ou appuyer sur des boutons, notre méthode permet aux robots d'utiliser des compétences plus complexes et étendues. Ces compétences sont tirées des expériences passées et peuvent s'adapter à de nouvelles situations, rendant l'apprentissage de nouvelles tâches plus facile pour les robots. Les méthodes précédentes avaient besoin de beaucoup de conseils d'experts pour définir ces compétences ou étaient limitées dans la façon dont elles pouvaient être modifiées pour différentes situations.

Notre approche utilise des Modèles pré-entrainés qui comprennent les images et le langage pour identifier des compétences utiles à partir de Données existantes. Chaque compétence est définie par des paramètres ajustables, ce qui rend simple pour les robots de choisir quelle compétence utiliser et comment l'adapter pour une tâche spécifique.

#Le besoin d'un apprentissage basé sur les compétences

Imagine essayer d'apprendre un nouveau sport sans expérience préalable. Par exemple, apprendre à jouer au squash est beaucoup plus difficile si tu n'as jamais joué à un sport de raquette auparavant. Tu devrais comprendre à la fois des stratégies de haut niveau et les mouvements spécifiques nécessaires pour jouer. Cependant, quelqu'un qui joue déjà au squash trouverait ça beaucoup plus facile de passer au racquetball. Il n'aurait qu'à ajuster ses compétences existantes pour ce nouveau sport.

Les humains peuvent rapidement adapter ce qu'ils savent déjà pour apprendre de nouvelles tâches. L'apprentissage par renforcement basé sur les compétences vise à imiter ce processus d'apprentissage humain en offrant aux robots une variété de compétences qu'ils peuvent utiliser lorsqu'ils apprennent de nouvelles tâches. Cependant, les méthodes traditionnelles de RL limitent souvent l'apprentissage parce qu'elles se concentrent trop sur des actions de bas niveau spécifiques à une tâche.

Notre méthode permet aux robots d'utiliser des compétences étendues qui peuvent être appliquées à différentes tâches. Ça déplace l'accent de l'apprentissage sur la réalisation d'actions de bas niveau à l'apprentissage de quand et comment utiliser ces compétences pré-définies.

#Extraction des compétences à partir des données

Notre méthode fonctionne en trois étapes principales. D'abord, on doit extraire un ensemble discret de compétences à partir de données hors ligne, ce qui signifie utiliser des données déjà collectées au lieu de faire apprendre le robot en temps réel. On analyse les données pour identifier des compétences qui peuvent être catégorisées et regroupées selon leurs caractéristiques.

Ensuite, on entraîne un modèle pour apprendre à traduire ces compétences discrètes en actions qu'un robot peut réaliser. Ce modèle prend en compte la compétence choisie et ses paramètres spécifiques, produisant des séquences d'actions que le robot peut suivre.

Enfin, on configure le robot pour apprendre de nouvelles tâches en utilisant ces compétences. Le robot peut choisir quelles compétences utiliser en fonction de la situation et apprendre à les adapter si besoin. Cela permet un processus d'apprentissage beaucoup plus efficace, puisque le robot n'a pas à repartir de zéro à chaque fois qu'il rencontre une nouvelle tâche.

#Processus d'extraction des compétences

Pour commencer le processus d'extraction des compétences, on utilise des modèles connus sous le nom de modèles vision-langage (VLMs). Ces modèles ont été entraînés sur de grands ensembles de données qui lient des images à des descriptions en langage. En tirant parti de ces modèles, on peut identifier des comportements de haut niveau dans les images et leur attribuer des compétences.

Par exemple, si un robot se voit montrer des images de différentes tâches, le VLM peut nous aider à déterminer que "ouvrir une porte" est une compétence distincte par rapport à "attraper un objet." On prend les différences entre les images dans une séquence pour se concentrer sur comment les mouvements du robot changent lorsqu'il réalise des tâches.

Après avoir créé des embeddings, qui sont des représentations numériques de ces caractéristiques d'image, on utilise une méthode de clustering (K-means) pour catégoriser les compétences. Ceci se fait de manière non supervisée, où aucun label préalable n'est nécessaire. On regroupe des comportements similaires pour former des catégories de compétences claires. Une fois que les compétences sont assignées, on ajuste les attributions pour s'assurer qu'elles sont cohérentes tout au long de la trajectoire des actions réalisées.

#Entraînement du modèle de compétences

Une fois qu'on a les compétences regroupées, on passe à l'entraînement d'un modèle décodeur de compétences. Ce modèle est responsable de traduire la compétence sélectionnée en actions réelles, en tenant compte des paramètres continus qui peuvent ajuster la façon dont la compétence est exécutée.

Le décodeur fonctionne comme une sorte de traducteur, convertissant un ID de compétence et ses paramètres en actions de bas niveau que le robot peut exécuter. Les actions ne sont pas pré-définies, ce qui permet une flexibilité dans la manière dont les compétences sont réalisées. C'est particulièrement utile quand le robot doit adapter une compétence pour une tâche différente.

En utilisant cette approche, on peut construire une bibliothèque de compétences à partir des données hors ligne, qui peut être utilisée par le robot pour un apprentissage efficace lors de tâches futures. Le robot peut rapidement apprendre à tirer parti de ces compétences, lui permettant de réaliser des tâches complexes beaucoup plus vite que s'il recommençait à zéro.

#Apprentissage en ligne avec les compétences extraites

Après avoir entraîné le décodeur de compétences, on permet au robot d'apprendre de nouvelles tâches. Le robot utilise les compétences qu'il a apprises en choisissant laquelle utiliser en fonction de l'environnement actuel. Il combine la sélection des compétences avec les paramètres de compétence pour former un plan d'action pour la tâche à réaliser.

Pendant ce processus d'apprentissage, on utilise un algorithme d'apprentissage par renforcement qui récompense le robot pour avoir réussi à compléter des sous-tâches. Cela motive le robot à essayer d'utiliser les compétences qu'il a apprises de la manière la plus efficace possible. Le robot peut maintenant transférer ses connaissances des tâches précédentes à de nouvelles situations, lui permettant d'apprendre plus vite et de devenir plus capable.

#Expériences et résultats

On a testé notre méthode dans diverses tâches de manipulation robotique pour évaluer son efficacité. On s'est concentré sur deux scénarios principaux : un environnement simulé où le robot interagit avec des objets virtuels, et un setup réel où le robot assemble des pièces de meubles.

Dans l'environnement simulé, on a constaté que notre approche surpassait de manière significative les méthodes traditionnelles. Le robot a pu apprendre à complèter des tâches avec moins d'exemples d'entraînement que ce que ces méthodes exigeaient. En particulier, notre méthode a permis au robot d'apprendre rapidement de nouvelles tâches en s'appuyant sur des compétences déjà acquises.

Lors des tests dans le monde réel, le robot a montré de bonnes performances dans l'assemblage de meubles. En se pré-entraînant sur une tâche d'assemblage, le robot a pu adapter ses compétences à de nouvelles tâches d'assemblage efficacement, prouvant que notre méthode fonctionne bien pour des applications réelles.

#Conclusion

Notre approche démontre qu'il est possible de permettre aux robots d'apprendre plus efficacement en utilisant des compétences extraites de données hors ligne. Cette méthode basée sur les compétences permet aux robots d'adapter leur apprentissage à de nouvelles tâches sans repartir de zéro.

Grâce à l'utilisation de modèles vision-langage, on peut identifier des compétences significatives à partir des données existantes, rendant plus simple pour les robots de les apprendre et de les appliquer dans différentes situations. Nos expériences montrent que ces robots peuvent surpasser les méthodes traditionnelles de RL, tant dans les simulations que dans les tâches du monde réel.

Ce travail ouvre de nouvelles possibilités sur la façon dont les robots peuvent apprendre et travailler, suggérant que les développements futurs pourraient encore améliorer leur capacité à s'adapter et à réaliser des tâches complexes dans des environnements dynamiques.