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Zoom sur les agents de l'IA personnifiée
Découvrez les agents innovants incarnés par l'IA de Reply qui simplifient le contrôle des robots, présentés dans l'étui Spot.
La révolution de l'IA dans la robotique
Les domaines de la robotique et de l'IA subissent une transformation significative, passant d'une IA incarnée autonome à des systèmes intégrés. L'accent est désormais mis sur le développement de modèles Vision-Langage-Action (VLA) et systèmes multi-agents. Les VLA visent à unifier la perception, la compréhension du langage et l'action physique dans un cadre unique, créant des agents plus adaptables et polyvalents. Cette évolution est alimentée par des modèles de base puissants et des architectures conçues pour une collaboration complexe dans le monde réel.
Chez Reply, nous exploitons des algorithmes à la pointe de la technologie qui forment l'épine dorsale de l'intelligence incarnée moderne. Cela inclut des modèles d'apprentissage auto-supervisé de nouvelle génération comme DINOv2, qui offre une stabilité et des performances améliorées par rapport à son prédécesseur, ainsi que les dernières architectures de modèles multimodaux. Ces modèles avancés servent de moteurs de perception et de raisonnement pour des agents IA spécialisés, leur permettant d'atteindre une compréhension profonde et contextuelle de leur environnement qui dépasse de loin les méthodes traditionnelles de vision par ordinateur.
L'affaire Spot
Vitrine de la robotique avancée incarnée par l'IA
Notre approche considère le robot Spot comme une plateforme pour un système multi-agents hétérogène, où plusieurs agents spécialisés collaborent pour atteindre un objectif commun. Cette architecture système permet une division claire du travail, améliorant l'efficacité et l'évolutivité. Un agent central basé sur un LLM agit comme coordinateur, interprétant les commandes en langage naturel et déléguant des sous-tâches à une équipe d'agents spécialisés, chacun équipé d'outils et de capacités distincts.
Le flux de travail est géré par un système multi-agents hiérarchique :
Agent Coordinateur
Un LLM de haut niveau commence par convertir les commandes humaines prononcées en langage naturel et en voix en texte grâce à la phase de conversion de la parole en texte et orchestre la mission, déléguant des tâches à des agents spécialisés en dessous de lui.
Agent de navigation
Cet agent est responsable de l'exploration autonome et de la recherche de chemin. Il utilise des algorithmes avancés pour construire une compréhension sémantique de son environnement et naviguer efficacement dans des espaces complexes.
Agent de Perception
Pour les tâches nécessitant une interaction avec l'environnement, cet agent utilise des modèles avancés comme DINOv2 et Grounding DINO pour détecter, segmenter et localiser des objets avec une grande précision. L'extraction de caractéristiques puissante de DINOv2 le rend exceptionnellement robuste pour la compréhension des scènes du monde réel.
Agent de manipulation
Une fois qu'un objet est identifié, cet agent utilise une politique d'exécution dédiée de bas niveau. Ce réseau de politique traduit l'objectif de haut niveau en une séquence de commandes motrices primitives pour effectuer des actions physiques précises, telles que saisir et placer des objets.
Cette intelligence collaborative permet au système de gérer des tâches dynamiques plus efficacement qu'un modèle à agent unique.
explorer l'avenir des agents incarnés par l'IA
La convergence des modèles Vision-Langage-Action et des systèmes multi-agents génératifs ouvre la voie à l'avenir de l'IA. Ces systèmes promettent de fournir des robots collaboratifs hautement adaptatifs capables de relever des défis complexes dans la logistique, la fabrication, et au-delà. Êtes-vous prêt à construire la prochaine génération d'intelligence incarnée collaborative ?
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