C’est toujours une semaine étrange – cet espace liminal entre les vacances de Noël et le nouvel an. Romjul — ou « Dead Week » — comme on l’appelle en Norvège (merci Haje). C’est un moment de calme et de réflexion sur l’année qui a été pour certains – et les embargos CES pour d’autres. Nous nous concentrons actuellement sur ce dernier, tout en essayant de garder à l’esprit le premier ici au QG d’Actuator.
Nous avons consacré une grande partie des dernières semaines à rassembler certaines des tendances clés de l’année dans l’espace : livraison, entrepôt/exécution et préparation des aliments. Nous avons également parlé à un certain nombre de personnes clés de l’industrie, notamment Matthew Johnson-Roberson, directeur de la robotique de CMU, et Rob Playter, PDG de Boston Dynamics, Brian Gerkey, PDG d’OpenRobotics et Colin Angle, PDG d’iRobot.
Cette semaine, nous avons demandé à la directrice du MIT CSAIL, Daniela Rus, de se prononcer sur la question. Elle a vraiment dépassé les attentes dans ses réponses pour ce dernier actionneur de 2021, je vais donc la laisser lancer les choses.
Quelle a été la tendance déterminante en robotique/IA/automatisation de 2021 ? En ce qui concerne la robotique et l’automatisation, la pandémie et les pénuries de main-d’œuvre qui ont suivi ont clairement montré que les robots jouent un rôle essentiel sur le lieu de travail. L’industrie a vu une adoption accrue des robots pour les applications de fabrication et de logistique, où l’autonomie peut apporter de la valeur, mais l’autonomie sur les routes sous la forme d’un robotaxi est encore loin. La recherche a fait de grands progrès sur des robots plus sûrs et plus capables, avec des avancées dans les corps de robots souples et les cerveaux de robots alimentés par l’apprentissage automatique.
En IA, nous avons constaté une prise de conscience accrue des défis posés par les solutions d’IA d’aujourd’hui. L’industrie a adopté de nombreuses applications de réseau de neurones profonds qui permettent aux outils d’augmenter le travail dans une variété de domaines. Mais il est également devenu évident que ces méthodes nécessitent la disponibilité des données, ce qui signifie des ensembles de données massifs qui doivent être étiquetés manuellement et ne sont pas faciles à obtenir dans tous les domaines. La qualité de ces données doit être très élevée, et si les données sont biaisées ou mauvaises, les performances des systèmes entraînés sur ces données seront tout aussi mauvaises. De plus, ces systèmes sont des boîtes noires – il n’y a aucun moyen pour les utilisateurs des systèmes de vraiment « apprendre » quoi que ce soit sur la base du fonctionnement interne de l’IA. Il existe également des problèmes de robustesse car les modèles entraînés sont souvent instables, et nous devons comprendre que les systèmes ne font pas de « raisonnement approfondi », ils effectuent principalement des correspondances superficielles. La communauté des chercheurs s’efforce de relever ces défis.
Qu’apportera 2022 pour ces catégories ? Alors que nous avançons dans notre monde en évolution rapide, je pense que les robots et l’IA peuvent nous aider à libérer notre potentiel humain, en tant qu’individus et en tant que collectif. Alors que les 60 dernières années ont défini le domaine des robots industriels et ont permis aux machines à corps dur d’exécuter des tâches d’assemblage complexes dans des environnements industriels contraints, les soixante prochaines années inaugureront des robots dans des environnements centrés sur l’humain pour aider les humains dans les tâches physiques.
Alors que les robots industriels des 60 dernières années ont été principalement inspirés par la forme humaine, la prochaine étape sera celle des robots mous inspirés du règne animal : forme et diversité modélisées par notre propre environnement bâti, avec un large potentiel pour imiter notre état naturel. Alors que les robots industriels des 60 dernières années sont faits de plastiques durs et de métal, je pense que les 60 prochaines années nous apporteront des machines fabriquées à partir de matériaux à notre disposition naturellement, ou grâce à des procédés d’ingénierie comme le bois, les plastiques, le papier, la glace ou même la nourriture. .
Nous verrons également de nouvelles idées pour l’IA, nous prendrons plus au sérieux l’IA et la confidentialité, et nous aborderons la durabilité de l’IA. Il est important de se rappeler que les plus grandes avancées d’aujourd’hui sont dues à des idées vieilles de plusieurs décennies renforcées par de grandes quantités de données et de calculs. De nouvelles idées techniques et un financement pour les soutenir sont nécessaires pour assurer le progrès. De plus, nous comprendrons plus clairement l’empreinte carbone de l’apprentissage automatique et prendrons plus au sérieux l’IA durable.
Les innovations en matière d’IA peuvent aider à optimiser nombre de nos activités pour ralentir les impacts du réchauffement : optimiser le coût de l’électricité de la technologie, rendre les transports plus efficaces, surveiller et arrêter la déforestation, préserver la biodiversité ou assurer qu’il y a suffisamment de nourriture pour tout le monde. Mais pour faire tout cela, les systèmes d’IA doivent consommer d’énormes quantités d’énergie. Les recherches actuelles estiment que la formation d’un grand modèle d’apprentissage en profondeur produit 626 000 livres de dioxyde de carbone, soit l’équivalent des émissions à vie de cinq voitures. Nous devons développer des modèles plus simples, qui peuvent réduire considérablement l’empreinte carbone de l’IA.
La diffusion des technologies de la robotique, de l’automatisation et de l’IA a le potentiel de faciliter la vie des gens, mais bon nombre des rôles que ces technologies peuvent jouer remplaceront le travail effectué par les humains aujourd’hui. Nous concentrerons également nos efforts pour anticiper et répondre aux inégalités économiques que cela pourrait créer.
Il sera impossible de surpasser les propos du professeur Rus cette semaine, mais j’aimerais terminer l’année avec quelques éléments qui mettent en lumière ce qui s’est passé dans l’industrie au cours de l’année écoulée et – peut-être – nous donnent un aperçu de l’endroit où les choses vont. Je ferai écho à ce que beaucoup de gens ont déjà dit dans les pages d’Actuator : ce fut une année remarquable pour la robotique. Après avoir passé de nombreuses années à couvrir l’espace et à entendre les gens pronostiquer sur l’avenir de la robotique, la pandémie a vu beaucoup commencer à être mis en pratique plus rapidement que beaucoup ne l’avaient prévu.
Bien sûr, je ne pense pas que quiconque espérait qu’une pandémie serait notre façon d’arriver ici, mais bon, c’est comme ça que les choses se passent. Et pour faire écho à la déclaration du professeur Rus, j’espère que nous pourrons aborder les problèmes de changement climatique de front avant qu’il ne soit trop tard – et que nous pourrons lutter contre le déplacement inévitable des emplois humains. Si nous allons déployer des robots pour améliorer les conditions de travail de certains, il nous incombe en tant que société de veiller à pouvoir soutenir ceux dont les emplois sont licenciés en conséquence.
Les roboticiens vous parleront des emplois ennuyeux, sales et dangereux qu’ils envisagent de remplacer, mais il y a une conversation beaucoup plus difficile autour de l’impact de ce changement sur les humains. Il est vrai en ce moment que les entreprises ont du mal à pourvoir des postes – quelque chose que l’automatisation peut et va résoudre. Il est également vrai que la plupart de ces technologies sont encore à un stade de collaboration qui nécessite l’implication de travailleurs humains. Mais à mesure que la technologie progresse et devient plus performante, est-il inévitable que nous laissions de larges pans de la population derrière nous parce que nous considérons que le travail qu’ils effectuent est non qualifié ?
En regardant les tendances de l’année écoulée, voici les catégories clés que j’ai suivies dans l’espace :
- Entrepôt/réalisation
- Transport
- Livraison/préparation des repas
- Agriculture/agriculture
- Accueil
- Médical/chirurgical
- Fabrication
- Construction
Et à certains égards, ce n’est vraiment que le début. Par exemple, il y a quelques semaines, nous avons couvert Petra, une société de forage qui a levé 30 millions de dollars pour forer dans la roche solide pour des projets d’infrastructure. La liste des domaines que la robotique est appelée à perturber est longue et croissante. Alors que nous nous tournons vers 2022, examinons comment nous gérons de telles choses, à l’avenir. Je suis ravi de continuer à discuter de ces problèmes et d’autres dans Actuator à l’avenir. La semaine prochaine, cependant, nous allons devenir beaucoup plus myopes et nous concentrer sur les robots du CES.
Heureusement, l’actualité de la robotique a un peu ralenti ce Romjul (je n’utilise mon nouveau mot qu’une fois par an, donc j’en profite au maximum). Rita a une belle histoire pour vous à propos de Meituan, qui livre de la nourriture par drone à Shenzhen. La société soutenue par Tencent a livré 19 000 repas à 8 000 clients au cours de son projet pilote de deux ans. Comme le note l’article, les réglementations relativement laxistes dans le centre de fabrication sont une grande partie de ce qui l’a amené à Shenzhen.
En parlant de la Chine, le ministère de l’Industrie et des Technologies de l’information du pays a aidé à élaborer un plan quinquennal ambitieux visant à accroître l’adoption de la robotique. Cela comprend une augmentation prévue des revenus de 20 % par an, en mettant l’accent sur la fabrication.
Bonne année et félicitations pour cette dernière année. Tout le monde n’a pas eu cette chance. Voici pour partager plus de nouvelles sur les robots en 2022.
Besoin d’une longueur d’avance sur votre résolution du Nouvel An de vous abonner à plus de newsletters robotiques gratuites ? Ai-je de bonnes nouvelles pour vous.