Toyota Research Institute SVP sur la difficulté de construire le robot domestique parfait

Plus tôt cette semaine, le Toyota Research Institute a ouvert pour la première fois les portes de ses bureaux de la Bay Area aux membres des médias. Ce fut une journée pleine de démonstrations, allant des simulateurs de conduite et des instructeurs à la dérive aux conversations sur l’apprentissage automatique et la durabilité.

La robotique, un objectif de longue date de la division de recherche de Toyota, était également exposée. SVP Max Bajracharya a présenté une paire de projets. Le premier était quelque chose de plus dans le sens de ce que l’on attendrait de Toyota : un bras industriel avec une pince modifiée conçue pour la tâche étonnamment complexe de déplacer des boîtes de l’arrière d’un camion vers des bandes transporteuses à proximité – quelque chose que la plupart des usines espèrent automatiser en l’avenir.

L’autre est un peu plus surprenant, du moins pour ceux qui n’ont pas suivi d’aussi près le travail de la division. Un robot d’achat récupère différents produits sur l’étagère en fonction des codes à barres et de l’emplacement général. Le système est capable de s’étendre jusqu’à l’étagère du haut pour trouver des objets, avant de déterminer la meilleure méthode pour saisir le large éventail d’objets différents et les déposer dans son panier.

Le système est une conséquence directe de l’accent mis par l’équipe de robotique de 50 personnes sur les soins aux personnes âgées, visant à répondre à la population vieillissante du Japon. Cela représente cependant un pivot par rapport à leur travail original de construction de robots conçus pour exécuter des tâches ménagères comme la vaisselle et la préparation des aliments.

Vous pouvez lire une description plus longue de ce pivot dans un article publié sur TechCrunch plus tôt cette semaine. Cela a été tiré d’une conversation avec Bajracharya, que nous imprimons dans un état plus complet ci-dessous. Notez que le texte a été modifié pour plus de clarté et de longueur.

TechCrunch : J’espérais obtenir une démo du robot domestique.

Max Bajracharya : Nous faisons encore des trucs de robot domestique[…] Ce que nous avons fait a changé. La maison était l’une de nos tâches initiales.

Les soins aux personnes âgées étaient le premier pilier.

Absolument. L’une des choses que nous avons apprises au cours de ce processus, c’est que nous ne pouvions pas très bien mesurer nos progrès. La maison est si dure. Nous choisissons des tâches stimulantes parce qu’elles sont difficiles. Le problème avec l’accueil n’est pas que c’était trop dur. C’était qu’il était trop difficile de mesurer les progrès que nous faisions. Nous avons essayé beaucoup de choses. Nous avons essayé de créer un désordre procédural. On mettait de la farine et du riz sur les tables et on essayait de les essuyer. Nous mettions des choses dans toute la maison pour rendre le robot bien rangé. Nous nous déployions dans Airbnbs pour voir si nous faisions bien, mais le problème est que nous ne pouvions pas obtenir la même maison à chaque fois. Mais si nous le faisions, nous serions trop adaptés à cette maison.

N’est-ce pas idéal que vous n’obteniez pas la même maison à chaque fois ?

Exactement, mais le problème est que nous ne pouvions pas mesurer à quel point nous faisions. Disons que nous étions un peu meilleurs pour ranger cette maison, nous ne savons pas si c’est parce que nos capacités se sont améliorées ou si cette maison était un peu plus facile. Nous faisions la norme, « montrez une démo, montrez une vidéo sympa. Nous ne sommes pas encore assez bons, voici une vidéo sympa. Nous ne savions pas si nous faisions de bons progrès ou non. La tâche du défi de l’épicerie où nous avons dit, nous avons besoin d’un environnement où c’est aussi difficile qu’une maison ou a les mêmes problèmes représentatifs qu’une maison, mais où nous pouvons mesurer les progrès que nous faisons.

Vous ne parlez pas d’objectifs spécifiques pour la maison ou le supermarché, mais de résoudre des problèmes qui peuvent couvrir ces deux endroits.

Ou même simplement mesurer si nous poussons l’état de l’art en robotique. Sommes-nous capables de faire la perception, la planification du mouvement, les comportements qui sont, en fait, à usage général. Pour être tout à fait honnête, le problème du défi n’a pas d’importance. Les DARPA Robotics Challenges, ce n’étaient que des tâches inventées qui étaient difficiles. C’est également vrai pour nos défis. Nous aimons la maison parce qu’elle est représentative de l’endroit où nous voulons éventuellement aider les gens à la maison. Mais ce n’est pas forcément la maison. Le marché de l’épicerie est une très bonne représentation parce qu’il a cette énorme diversité.

Il y a une frustration, cependant. Nous savons à quel point ces défis sont difficiles et à quel point les choses sont loin, mais une personne au hasard voit votre vidéo, et soudain, c’est quelque chose qui se profile à l’horizon, même si vous ne pouvez pas le livrer.

Absolument. C’est pourquoi Gill [Pratt] dit à chaque fois, « insistez à nouveau sur la raison pour laquelle il s’agit d’une tâche difficile ».

Comment traduisez-vous cela aux gens normaux ? Les gens normaux ne sont pas accrochés aux tâches de défi.

Exactement, mais c’est pourquoi dans la démonstration que vous avez vue aujourd’hui, nous avons essayé de montrer les tâches du défi, mais aussi un exemple de la façon dont vous prenez les capacités qui découlent de ce défi et l’appliquez à une application réelle comme le déchargement d’un conteneur. C’est un vrai problème. Nous sommes allés dans les usines et ils ont dit : « Oui, c’est un problème ». Pouvez-vous nous aider?’ Et nous avons dit, oui, nous avons des technologies qui s’appliquent à cela. Alors maintenant, nous essayons de montrer que ces défis sont issus de quelques percées que nous pensons importantes, puis nous les appliquons à des applications réelles. Et je pense que cela a aidé les gens à comprendre cela, parce qu’ils voient cette deuxième étape.

Quelle est la taille de l’équipe de robotique ?

La division est d’environ 50 personnes réparties également entre ici et Cambridge, Massachusetts.

Vous avez des exemples comme Tesla et Figure, qui essaient de fabriquer des robots humanoïdes polyvalents. Vous semblez aller dans une autre direction.

Un petit peu. Quelque chose que nous avons observé est que le monde est construit pour les humains. Si vous venez d’avoir une ardoise vierge, vous dites que je veux construire un robot pour travailler dans des espaces humains. Vous avez tendance à vous retrouver dans des proportions humaines et des capacités au niveau humain. Vous vous retrouvez avec des jambes et des bras humains, pas nécessairement parce que c’est la solution optimale. C’est parce que le monde a été conçu autour des gens.

Comment mesurer les jalons ? À quoi ressemble le succès pour votre équipe ?

Passer de la maison à l’épicerie en est un excellent exemple. Nous faisions des progrès sur la maison mais pas aussi vite et pas aussi clairement que lorsque nous nous déplacions à l’épicerie. Lorsque nous passons à l’épicerie, il devient vraiment très évident que vous vous débrouillez bien et quels sont les vrais problèmes de votre système. Et puis vous pouvez vraiment vous concentrer sur la résolution de ces problèmes. Lorsque nous avons visité les installations de logistique et de fabrication de Toyota, nous avons vu toutes ces opportunités où il s’agit essentiellement du défi de l’épicerie, sauf un peu différent. Maintenant, la pièce au lieu des pièces étant des articles d’épicerie, les pièces sont toutes les pièces d’un centre de distribution.

Vous entendez dire par 1 000 personnes que vous connaissez que les robots domestiques sont vraiment difficiles, mais ensuite vous sentez que vous devez essayer par vous-même et ensuite vous aimez, vraiment, vous faites toutes les mêmes erreurs qu’eux.

Je pense que je suis probablement aussi coupable que tout le monde. C’est comme, maintenant nos GPU sont meilleurs. Oh, nous avons l’apprentissage automatique et maintenant vous savez que nous pouvons le faire. Oh, d’accord, peut-être que c’était plus difficile que nous le pensions.

Quelque chose doit le faire basculer à un moment donné.

Peut être. Je pense que ça va prendre beaucoup de temps. Tout comme la conduite automatisée, je ne pense pas qu’il y ait de solution miracle. Il n’y a pas que cette chose magique, ça va être ‘ok, maintenant nous l’avons résolu.’ Cela va s’effriter, s’effriter, progressivement. C’est pourquoi il est important d’avoir ce genre de feuille de route avec des délais plus courts, vous savez, des jalons plus courts ou plus courts qui vous donnent les petits gains, afin que vous puissiez continuer à travailler pour vraiment réaliser cette vision à long terme.

Quel est le processus de production de l’une de ces technologies ?

C’est une très bonne question à laquelle nous essayons nous-mêmes de répondre. Je crois que nous comprenons en quelque sorte le paysage maintenant. Peut-être que j’étais naïf au début en pensant que, d’accord, nous avons juste besoin de trouver cette personne à qui nous allons confier la technologie à un tiers ou à quelqu’un à l’intérieur de Toyota. Mais je pense que nous avons appris que, quoi qu’il en soit – qu’il s’agisse d’une unité commerciale ou d’une entreprise, ou comme une startup ou une unité à l’intérieur de Toyota – ils ne semblent pas exister. Donc, on essaie de trouver une façon de créer et je pense que c’est un peu l’histoire de TRI-AD aussi. Il a été créé pour prendre la recherche sur la conduite automatisée que nous faisions et traduire en quelque chose de plus réel. Nous avons le même problème en robotique et dans de nombreuses technologies de pointe sur lesquelles nous travaillons.

Vous songez à vous rendre potentiellement à un endroit où vous pourriez avoir des retombées.

Potentiellement. Mais ce n’est pas le mécanisme principal par lequel nous commercialiserions la technologie.

Quel est le mécanisme principal ?

Nous ne savons pas. La réponse est que la diversité des choses que nous faisons sera très probablement différente pour différents groupes.

Comment le TRI a-t-il changé depuis sa création ?

Quand j’ai commencé, j’ai l’impression que nous faisions très clairement de la recherche en robotique. Cela s’explique en partie par le fait que nous étions tellement loin que la technologie soit applicable à presque toutes les applications difficiles du monde réel dans un environnement humain. Au cours des cinq dernières années, j’ai l’impression que nous avons fait suffisamment de progrès dans ce problème très difficile pour que nous commencions maintenant à le voir se transformer en ces applications du monde réel. Nous avons consciemment changé. Nous poussons toujours à 80 % l’état de l’art avec la recherche, mais nous avons maintenant alloué peut-être 20 % de nos ressources pour déterminer si cette recherche est peut-être aussi bonne que nous le pensons et si elle peut être appliquée à de vrais -applications mondiales. Nous pourrions échouer. Nous pourrions réaliser que nous pensions avoir fait des percées intéressantes, mais ce n’est pas du tout fiable ou assez rapide. Mais nous consacrons 20 % de nos efforts à essayer.

Comment les soins aux personnes âgées s’intègrent-ils dans cela?

Je dirais qu’à certains égards, c’est toujours notre étoile polaire. Les projets étudient toujours comment nous amplifions finalement les gens chez eux. Mais au fil du temps, au fur et à mesure que nous choisissons ces défis, si des choses s’appliquent à ces autres domaines, c’est là que nous utilisons ces jalons à court terme pour montrer les progrès de la recherche que nous réalisons.

Dans quelle mesure la possibilité d’un facteur d’extinction complète est-elle réaliste ?

Je pense que si vous pouviez recommencer à zéro peut-être à l’avenir, cela pourrait être une possibilité. Si je regarde la fabrication aujourd’hui, en particulier pour Toyota, il semble très peu probable que vous puissiez vous en approcher. Nous [told factory workers], nous développons une technologie robotique, où pensez-vous qu’elle pourrait s’appliquer ? Ils nous ont montré beaucoup, beaucoup de processus où c’était des choses comme, vous prenez ce faisceau de câbles, vous le faites passer ici, puis vous le retirez ici, puis vous le clipsez ici, et vous le clipsez ici, et vous le prenez ici, et vous le prenez ici, puis vous le lancez comme ça. Et cela prend cinq jours à une personne pour apprendre la compétence. Nous étions comme, ‘ouais, c’est beaucoup trop difficile pour la technologie robotique.’

Mais les choses les plus difficiles pour les gens sont celles que vous voudriez automatiser.

Oui, difficile ou potentiellement sujet aux blessures. Bien sûr, nous aimerions créer des tremplins pour y arriver éventuellement, mais là où je vois la technologie robotique aujourd’hui, nous en sommes assez loin.