L'IA pilote des taxis canards à Duckietown

Des chercheurs de l'ETH Zurich ont lancé un nouveau concours de conduite autonome. Le terrain de jeu de la compétition est Duckietown. Dans cette ville modèle, de petits taxis autopropulsés, équipés d'un mini-ordinateur, d'une caméra et de quelques LED, transportent des canards d'un point A à un point B. La plateforme a été con?ue au Massachusetts Institute of Technology (MIT) et développée à l'ETH Zurich.

Les participants aux "Artificial Intelligence Driving Olympics", en abrégé "AI-DO", doivent apprendre aux petits robots-taxis à maintenir leur trajectoire, à reconna?tre et à éviter des objets ou à interagir en tant que membres de toute une flotte de taxis à Duckietown.

L'idée de ce concours est venue d'Andrea Censi et de Jacopo Tani, ma?tres-assistants auprès du professeur de l'ETH Emilio Frazzoli. Ils souhaitent ainsi explorer les limites et les possibilités du Machine Learning pour les robots physiques.

L'intelligence artificielle peut-elle piloter des voitures ?

La question de recherche du concours : l'intelligence artificielle (IA) pourra-t-elle bient?t contribuer activement à la conduite de véhicules autonomes sur la route ? Aujourd'hui déjà, les voitures peuvent par exemple reconna?tre des objets gr?ce à l'apprentissage automatique. Mais elles ne prennent pas encore de décisions actives. Certains chercheurs en robotique pensent que cela sera bient?t possible. Censi est encore sceptique, "mais si les collègues pensent pouvoir le mettre en ?uvre sur la route, ils devraient y arriver haut la main à Duckietown", dit-il avec un sourire. "Ils pourront le prouver lors de notre concours".

Les participants ont accès à une base de code, à des simulateurs dans le cloud d'Amazon et à ce que l'on appelle le Robotarium : une plateforme Duckietown autonome avec accès à distance, développée par Jacopo Tani et son équipe et mise en place dans le laboratoire de machines de l'ETH Zurich. Pendant la phase de qualification, des équipes du monde entier travaillent sur le code des différentes t?ches. Gr?ce à des "conteneurs" - des paquets de code qui peuvent être implémentés sur les robots en appuyant sur un bouton - elles peuvent tester leur code et finalement le soumettre.

Finale à la conférence Machine Learning de Montréal

Le concours est ouvert depuis la mi-octobre. Les meilleures équipes se qualifient pour la finale qui aura lieu le 7 décembre à la célèbre conférence de Machine Learning "Neural Information Processing Systems" (NIPS) à Montréal. Elles s'y affronteront dans un roboticarium Duckietown. L'équipe gagnante est celle dont le code dirige les robots taxis à travers Duckietown avec le moins d'erreurs. C'est à l'équipe de décider quelles t?ches sont remplies par l'IA et où les méthodes conventionnelles sont utilisées.

Censi est convaincu que la véritable compétition se déroulera entre une poignée de chercheurs de haut niveau. Mais comme les participants re?oivent une base de code, l'obstacle à l'entrée est faible. Les étudiants en master de l'ETH Zurich participent également dans le cadre d'un cours. Et même les amateurs intéressés devraient être en mesure de faire rouler les robots taxis. Ils ne pourront guère prétendre à la victoire. Mais ce n'est pas non plus le seul but du concours, explique Censi : "Le concours est à la fois un terrain de jeu et d'expérimentation. Nous nous réjouissons que le plus grand nombre possible de personnes soient curieuses et trouvent un accès à la robotique. C'est la base pour apprendre comment fonctionne la technologie de demain".

De la simulation à la réalité

Mais la motivation principale du concours est aussi liée à des intérêts de recherche tangibles. Censi explique : "Les chercheurs en Machine Learning n'ont souvent pas un accès aussi facile à une plateforme robotique. C'est pourquoi il y a de nombreux problèmes qu'ils n'ont encore jamais rencontrés. Avec AI-DO, nous voulons créer un échange entre les roboticiens et les spécialistes de l'apprentissage machine".

Censi espère que le projet apportera de nouvelles connaissances sur le problème dit du transfert : pour les fonctions critiques en matière de sécurité, on ne peut entra?ner les robots que dans des simulations. Mais ensuite, ils doivent fonctionner dans la réalité. AI-DO offre les deux, des simulations virtuelles et, avec les robots, un environnement physique. Les chercheurs peuvent donc s'entra?ner à franchir ce pas dans le monde physique gr?ce au concours.

Outre l'ETH Zurich, l'Université de Montréal, la National Chiao Tung University à Ta?wan, le Toyota Technology Institute à Chicago, le Georgia Institute of Technology et la Tsinghua University en Chine participent au projet. En outre, Amazon Web Services et nuTonomy, un développeur de taxis autoguidés à Singapour, collaborent au projet.