Les grands réseaux neuronaux peuvent-ils résoudre la robotique ? Perspectives de la CoRL 2023
Lors de la CoRL 2023, un débat central a émergé : l’entraînement de grands réseaux neuronaux sur des ensembles de données massifs peut-il résoudre la robotique ? Les partisans ont fait valoir que le succès des grands modèles en vision par ordinateur et en PNL suggère que cette approche est prometteuse, citant les résultats initiaux des modèles RT-X et RT-2 de Google DeepMind à titre d’exemples. Ils estiment que les progrès continus en matière de données et de puissance de calcul stimulent cette direction. Cependant, les critiques ont souligné la rareté actuelle des données de robotique, l’immense variabilité entre les formes de robots et les environnements, et le coût prohibitif de la collecte d’ensembles de données à grande échelle. De plus, même en atteignant une haute précision, il reste un défi de taille pour atteindre la fiabilité de 99,X % nécessaire au déploiement pratique. Certains ont suggéré de combiner les méthodes classiques de contrôle avec l’apprentissage, tandis que d’autres ont plaidé pour des approches totalement nouvelles. En fin de compte, la CoRL 2023 a mis en évidence les opportunités et les défis de la robotique, offrant des informations précieuses pour les recherches futures.
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