L'ESSENTIEL EN 30 SECONDES

  • Les démonstrations comprenaient le déballage d'un carton de 10 kg de roulements à billes, la correction d'une prise ayant saisi du papier avec un roulement et le déplacement de radars automobiles dont la position avait été modifiée.
  • L'approche Direct Video-Action de Rhoda prédit de courtes séquences vidéo à partir des observations récentes, puis les convertit en actions grâce à un modèle de dynamique inverse distinct.
  • Le PDG Jagdeep Singh estime qu'une nouvelle tâche demande environ 10 à 20 heures de données de téléopération ; Humanoids Daily souligne que la visite ne prouve pas une fiabilité durable en usine.

Les démonstrations de robots montrent généralement une tâche qui se déroule sans accroc. Une nouvelle vidéo de Rhoda AI s'intéresse au contraire à ce qui se passe quand les choses dérapent un peu. Dans un épisode de la série « Field Trips with Schrep », l'animateur Mike Schroepfer a rendu visite à l'entreprise et à son fondateur et PDG, Jagdeep Singh, comme l'a rapporté Humanoids Daily le 1er novembre.

Ce qu'ont fait les robots

La démonstration principale consistait à déballer un carton de 10 kg de roulements à billes. Deux bras ont ouvert l'emballage, séparé le papier d'une doublure en plastique, versé les roulements dans un bac métallique et mis les déchets de côté. Lorsque le robot a attrapé un roulement en même temps qu'un morceau de papier, il a reposé le roulement puis repris le papier. Jagdeep Singh et Mike Schroepfer ont aussi jeté du papier froissé dans le bac pour voir si le robot le repérerait et l'enlèverait, et celui-ci s'est servi de ses deux bras pour retourner un sachet afin d'en extraire du papier coincé.

Une seconde tâche consistait à déplacer des radars automobiles d'un convoyeur vers un poste d'inspection, puis vers une sortie. Quand Jagdeep Singh décalait ou tournait une pièce, le robot ajustait sa prise. Un autre segment, consacré à des bobines de composants électroniques, montrait une collecte de données par téléopération et non un fonctionnement autonome.

Comment fonctionne le système

Rhoda appelle sa méthode Direct Video-Action. Selon la page de recherche de l'entreprise, un modèle vidéo entraîné de zéro sur des images du Web prédit un court extrait de ce qui devrait se produire ensuite, à partir d'un long historique d'images, et un modèle de dynamique inverse distinct transforme cet extrait en commandes motrices. La boucle se répète plusieurs fois par seconde. Jagdeep Singh a indiqué qu'adapter le système à une nouvelle tâche demande environ 10 à 20 heures de téléopération en plus du pré-entraînement. L'inférence tourne pour l'instant dans le cloud, le contrôle bas niveau restant à bord, et les modèles présentés n'étaient pas encore optimisés pour la vitesse.

Limites et prochaines étapes

Les robots de démonstration utilisent deux bras à sept articulations munis de pinces à deux doigts. Pour la production, Jagdeep Singh évoque des bases mobiles à roues, mieux adaptées selon lui aux industriels soucieux de simplicité et d'arrêt sûr. Rhoda vise des déploiements payants en production avant fin 2026, appuyés par un centre d'opérations à distance. Humanoids Daily rappelle que se rattraper au cours d'une tâche filmée n'équivaut pas à tourner de façon fiable pendant des semaines dans une usine, ce qui reste à démontrer.