Données d'ondes cérébrales pour améliorer l'IA physique
Des entreprises testent des capteurs d'ondes cérébrales pour améliorer les données d'entraînement des robots. Une nouvelle technologie combine les données visuelles des tâches robotiques avec des mesures de l'activité cérébrale.
La recherche de pointe en intelligence artificielle (IA) physique explore de nouvelles méthodes pour enrichir les données d'entraînement des robots. Une approche émergente consiste à mesurer les ondes cérébrales, offrant potentiellement des aperçus plus profonds sur la performance et les processus décisionnels des robots.
L'entreprise américaine Encord teste actuellement, en collaboration avec la start-up allemande Zander Labs, des casques équipés de capteurs d'ondes cérébrales. Des opérateurs humains effectuent des tâches physiques, telles que le démontage d'une tour de blocs de bois, tout en portant ces casques. La technologie capture non seulement le champ de vision de l'opérateur, mais aussi son activité cérébrale pendant la tâche.
L'objectif de Zander Labs est d'utiliser l'activité cérébrale – en déduisant des états mentaux tels que l'erreur, l'intention et la surprise – pour créer des ensembles de données plus utiles pour l'entraînement des modèles d'IA. Encord vise à vérifier si ces données améliorent la performance des modèles robotiques avant d'envisager une mise à l'échelle.
La rareté des données physiques du monde réel a été identifiée comme un goulot d'étranglement majeur dans le développement de la robotique. Ces nouvelles méthodes basées sur les ondes cérébrales visent à relever ce défi en fournissant des informations plus riches et plus détaillées, conduisant potentiellement à des robots plus efficaces et plus réactifs.