Comment utiliser ChatGPT dans le domaine de la robotique

Introduction

Le domaine de la robotique a connu des avancées significatives ces dernières années, avec une intégration croissante des robots dans notre quotidien. Cependant, contrôler les robots nécessite traditionnellement une expertise dans des langages de programmation complexes et une connaissance approfondie des systèmes robotiques. Ce processus est lent, coûteux et inefficace, ce qui entrave une adoption généralisée et une utilisation simplifiée. Mais que se passerait-il si nous pouvions communiquer avec les robots de manière plus intuitive, comme nous le faisons avec les humains ? C’est là qu’intervient ChatGPT pour la Robotique, une approche révolutionnaire qui exploite la puissance des modèles de langage pour permettre des interactions naturelles homme-robot.

C’est quoi ChatGPT

ChatGPT est un modèle de langage d’intelligence artificielle développé par OpenAI, qui a été largement entraîné sur un vaste corpus de texte et d’interactions humaines. Bien qu’il ait été initialement conçu pour générer des réponses cohérentes et grammaticalement correctes à partir de prompts et de questions, les chercheurs de Microsoft ont étendu ses capacités au domaine de la robotique. En enseignant à ChatGPT à raisonner sur le monde physique, à prendre en compte les lois de la physique et à comprendre le contexte de l’environnement d’exploitation, ils ont créé un changement de paradigme dans le contrôle des robots.

Principes de Conception pour le Contrôle Robotique basé sur le Langage

L’intégration de ChatGPT dans le contrôle des robots repose sur l’application d’un ensemble de principes de conception soigneusement formulés par le biais d’une exploration empirique. Ces principes permettent une utilisation efficace de ChatGPT pour résoudre des tâches robotiques, le rendant plus accessible aux utilisateurs non techniques et réduisant la dépendance à la programmation de bas niveau.

Les principes de conception qui révolutionnent les interactions homme-robot sont :

API de haut niveau pour les robots

La clé du contrôle des robots par ChatGPT réside dans l’établissement d’API de haut niveau ou de bibliothèques de fonctions pour les robots. Ces interfaces agissent comme une passerelle entre les commandes linguistiques de l’utilisateur et la pile de contrôle ou la bibliothèque de perception du robot. Il est primordial d’utiliser des noms descriptifs pour ces API afin de permettre à ChatGPT de comprendre les comportements attendus.

Messages-guides

La rédaction de messages-guides efficaces revêt une importance cruciale pour orienter ChatGPT dans la résolution de tâches robotiques. L’invite textuelle doit non seulement décrire l’objectif de la tâche, mais également mentionner de manière explicite les fonctions disponibles dans la bibliothèque de haut niveau. De plus, elle peut inclure des informations sur les contraintes spécifiques de la tâche ainsi que des directives sur la forme attendue du code généré par ChatGPT.

Boucle de rétroaction de l’utilisateur

L’implication active de l’utilisateur joue un rôle essentiel dans le processus de contrôle robotique basé sur le langage. L’utilisateur évalue le code généré par ChatGPT, que ce soit en l’inspectant directement ou en utilisant un simulateur. Un retour d’information en langage naturel est ensuite transmis à ChatGPT, lui permettant d’améliorer ses réponses en termes de qualité et de sécurité. Cette boucle itérative se poursuit jusqu’à ce que l’utilisateur soit satisfait de la solution proposée.

Planification de Tâches sans Affectation Préalable : Contrôle Intuitif des Robots

Une des capacités remarquables démontrées par ChatGPT en robotique est la planification de tâches sans affectation préalable. En fournissant à ChatGPT l’accès à des fonctions de contrôle d’un véritable drone, ChatGPT permet une interface basée sur le langage naturel entre les utilisateurs non techniques et le robot. Le modèle est capable de poser des questions de clarification lorsque les instructions de l’utilisateur sont ambiguës et peut générer des structures de code complexes pour le drone, telles qu’un motif en zigzag pour l’inspection des étagères. Il apprend même à se prendre en selfie, démontrant sa polyvalence dans des scénarios diversifiés.

Pour illustrer d’ avantage les capacités de ChatGPT, un scénario simulé d’inspection industrielle a été créé à l’aide du simulateur Microsoft AirSim. Le modèle analyse efficacement l’intention de haut niveau de l’utilisateur et les indications géométriques pour contrôler avec précision le drone, démontrant ainsi sa capacité à combler le fossé entre les commandes en langage naturel et les actions du robot.

Amélioration de la Manipulation Robotique : Feedback Conversationnel et Apprentissage

Dans le domaine de la manipulation robotique, l’intégration de ChatGPT offre des possibilités intéressantes. En utilisant un feedback conversationnel, les utilisateurs peuvent enseigner au modèle à composer des fonctions de haut niveau à partir des interfaces fournies pour des opérations plus complexes. Grâce à une stratégie basée sur un programme d’études, ChatGPT apprend à enchaîner logiquement ces compétences, ce qui lui permet d’effectuer des opérations telles que l’empilement de blocs.

Un aspect fascinant des capacités de ChatGPT est sa capacité à faire le lien entre les domaines textuels et physiques. Dans une tâche consistant à construire le logo Microsoft avec des blocs en bois, ChatGPT est capable non seulement de se souvenir du logo à partir de sa base de connaissances interne, mais également de générer du code SVG pour le représenter visuellement. En exploitant ses compétences acquises, ChatGPT identifie ensuite les actions robotiques existantes requises pour construire physiquement le logo. Cette intégration de la compréhension du langage et de l’exécution physique met en évidence l’adaptabilité du modèle et son potentiel pour les applications réelles.

Navigation Avancée des Drones : Développement d’Algorithmes Guidés par le Langage

Les compétences de ChatGPT s’étendent au domaine de la navigation des drones, où il peut générer des algorithmes pour guider les drones vers des objectifs spécifiques tout en évitant les obstacles. En fournissant des informations sur le capteur de distance orienté vers l’avant du drone, il génère rapidement les principaux éléments constitutifs de l’algorithme. Grâce à un dialogue avec l’utilisateur, ChatGPT affine et améliore le code généré en fonction des feedbacks en langage naturel, démontrant sa capacité à apporter des améliorations locales au code grâce à des contributions linguistiques.

Boucles Perception-Action : Percevoir le Monde et Prendre des Décisions

Percevoir l’environnement et prendre des décisions éclairées sont des aspects fondamentaux de la robotique. ChatGPT démontre sa compréhension des boucles perception-action en implémentant efficacement une tâche de ces boucle. En donnant accès à des fonctions telles que la détection d’objets et la mesure de la distance d’objets, ChatGPT génère du code qui met en œuvre avec succès la boucle, permettant au robot d’explorer l’environnement jusqu’à ce qu’il trouve un objet spécifié par l’utilisateur.

De plus, des évaluations expérimentales mettent en évidence la capacité de ChatGPT à prendre des décisions en temps réel basées sur les informations des capteurs. En fournissant des descriptions textuelles des images de la caméra à chaque étape, le modèle peut interpréter les feedbacks et guider le robot vers un objet spécifique. Cela démontre la capacité du modèle à traiter les données sensorielles en temps réel, permettant la prise de décisions autonomes.

PromptCraft : Un Open-Source pour la Recherche en Robotique

PromptCraft, une plateforme open-source introduite par les chercheurs, vise à combler le besoin de ressources complètes et accessibles dans le domaine du contrôle robotique basé sur le langage. Elle permet aux chercheurs et aux passionnés de partager des exemples de stratégies de stimulation efficaces pour différentes catégories de robotique. PromptCraft offre également un espace de collaboration pour la communauté, favorisant ainsi l’échange d’idées et les avancées dans le domaine.

De plus, Microsoft a publié un environnement AirSim intégré à ChatGPT, offrant un point de départ pratique aux chercheurs intéressés par l’exploration de ces idées. L’intégration de simulateurs et d’interfaces est essentielle pour tester et affiner les algorithmes générés par ChatGPT avant de les déployer éventuellement dans des environnements réels. Cette importance accordée à la sécurité et à l’analyse approfondie garantit que la technologie est robuste et fiable lorsqu’elle est appliquée aux robots physiques.

L’avenir du Contrôle Robotique basé sur le Langage

L’intégration de ChatGPT dans le contrôle des robots offre un potentiel immense pour transformer la manière dont nous interagissons avec les robots. La capacité à communiquer avec les robots en utilisant des commandes en langage naturel ouvre des possibilités à un public plus large pour interagir avec les systèmes robotiques. Ce changement de paradigme a le potentiel de faire sortir la robotique des laboratoires scientifiques et de la mettre entre les mains des utilisateurs quotidiens.

Cependant, il est important de noter que bien que ChatGPT offre des capacités puissantes, une analyse et une évaluation minutieuses sont essentielles avant de déployer le code généré directement sur des robots physiques. Les simulations sont des outils indispensables pour tester et affiner les algorithmes, garantissant la sécurité et l’efficacité dans les scénarios réels.

Le travail réalisé par les chercheurs de Microsoft en intégrant ChatGPT à la robotique ne représente qu’une fraction des possibilités offertes par cette intersection passionnante entre les grands modèles de langage et la robotique. Il est à espérer que cette recherche inspirera d’autres avancées et collaborations, accélérant ainsi les progrès du contrôle robotique basé sur le langage et favorisant un avenir où les interactions homme-robot seront véritablement intuitives et accessibles à tous.

Renforcement de la communication robotique de Spot

L’intégration du ChatGPT avec avec le chien robotique Spot a ouvert de nouvelles possibilités à Spot pour communiquer avec les humains, répondre aux questions et fournir des informations grâce au traitement du langage naturel.

Cette intégration a permet Spot de récupérer des informations à partir de ses fichiers de configuration et des résultats des missions, lui permettant de fournir des réponses précises en temps réel.

Un aspect notable de l’intégration est l’utilisation de l’IA de synthèse vocale de Google par Spot pour vocaliser ses réponses. Après que ChatGPT ait traité les questions et généré les réponses appropriées, Spot convertit sans effort le texte en parole audible. Cette transformation améliore l’expérience d’interaction homme-robot, car Spot peut maintenant fournir ses réponses de manière plus humaine, comblant ainsi le fossé entre les humains et les machines.

Video descriptive

Lien Outilles

1. Documentation Microsoft Research sur ChatGPT pour la robotique : https://www.microsoft.com/en-us/research/publication/chatgpt-for-robotics-design-principles-and-model-abilities/
2. Boston Dynamics – Site officiel de Spot : https://www.bostondynamics.com/spot
3. Pour découvrir plus de tutoriel, vous pouvez consulter notre bloc : https://www.moussasoft.com/tutoriels-electroniques
4. Twitter: Moussa Lhoussaine (@Moussasoft_com) / Twitter