Description du projet
Autonomie des robots et capacités de prise de décision
Les robots actuels sont limités à des environnements contrôlés. Même les humanoïdes avancés, comme Atlas, s’appuient sur un contrôle manuel et des modèles d’espace de travail détaillés, ce qui laisse peu de place à la détection. Il en découle qu’ils ne disposent pas de l’agilité, de la dextérité, de l’autonomie, de la robustesse et de la sécurité nécessaires pour fonctionner aux côtés des humains dans des situations imprévisibles du monde réel. Le projet ARTIFACT, financé par le CER, vise à développer une architecture de contrôle modulaire et apprenante pour améliorer leurs capacités de prise de décision. En s’appuyant sur la programmation différentiable, les robots créeront des modèles d’interaction à partir de données de capteurs et de principes physiques. Ils découvriront de manière autonome des gestes et des mouvements complexes basés sur leurs expériences passées, apprenant ainsi à gérer les interactions et à raisonner sur leur environnement. Le projet produira un logiciel libre dont la démonstration sera faite dans le cadre de scénarios réels nécessitant de la dextérité et de l’agilité.
Objectif
Todays robots are confined to tightly controlled environments: even the complex choreographies that the Atlas humanoid flawlessly executes heavily rely on handcrafted control strategies and detailed workspace models, with little place for sensing. To put it bluntly, robots are nowhere near the level of agility, dexterity, and even less so autonomy, robustness, and safety required for their deployment in the wild alongside people.
The tenet of ARTIFACT is that the key to an actual revolution will come from the algorithmic foundations of artificial motion intelligence, an AI challenged from the start to interact physically with dynamic environments and, ultimately, people. To do so, we will break away from the dichotomy between optimal control, where the role of perception is traditionally limited to an early state estimation stage, and reinforcement learning, where control policies are typically learned model-free with no guarantee to cope with the curse of dimensionality.
In ARTIFACT, we will devise a unified, structured, modular, and learnable control architecture for providing robots with advanced decision-making capabilities to solve complex tasks and face new interactions as they experience the world. It will leverage the notion of differentiable programming at all scales to enable robots to (i) capture models of their interactions directly from a sound combination of sensor data and first principles from physics, (ii) autonomously discover new complex gestures and movements leveraging their past experiences, and (iii) learn embodied representations to control their interactions finely and reason about the physical world. It will be implemented in open-source software and shown in real-world and challenging scenarios requiring fine dexterity and high agility. Altogether, these contributions will be the key enablers to enhance robot autonomy fundamentally, thus opening the age of ubiquitous robots at the service of mankind.
Champ scientifique (EuroSciVoc)
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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Mots‑clés
Programme(s)
- HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC) Main Programme
Thème(s)
Appel à propositions
(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2024-STG
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France