Pliez votre partie comme Bosch
Bosch organise un championnat de baby-foot qui oppose l’homme à la machine. Qui va gagner : la chair ou le métal ? Une chose est sûre : le robot s’améliore à chaque partie.
L’InnovationLab de Bosch Rexroth dispose d’un baby-foot dont les joueurs miniatures tournent tout seuls. Les passes, les tirs, les stratégies défensives – tout se passe sans aucune influence humaine. De l’autre côté du baby-foot se trouvent deux joueurs humains qui affrontent une « main invisible ».
Rien de magique derrière tout cela ! Les joueurs en plastique qui s’agitent dans leur coin dissimulent des compétences techniques astucieuses. En effet, les onze joueurs ne sont pas guidés par des mains humaines, mais par quatre moteurs et un ordinateur haute performance.
Un processus d’apprentissage continu
« Le monde du baby-foot n’a jamais rien connu de tel », déclare Hans Michael Krause, responsable de la gestion des marchés et des produits au sein de Bosch Rexroth, dans les secteurs des automates programmables industriels (PLC) et de l’Internet des Objets (IdO). « Certains baby-foot sont déjà automatisés, mais ils fonctionnent à l’aide d’un programme classique. » L’inconvénient d’un tel équipement, c’est qu’il n’apprend rien de nouveau. Ces joueurs en plastique possèdent un énorme potentiel et s’améliorent à chaque partie. Cette technologie repose sur l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique. Pour sa mise en place, Bosch Rexroth a reçu l’aide de TNG Technology Consulting.
Nous ne savons pas exactement de quelle manière apprend la machine. C’est comme le cerveau humain, c’est très excitant.
L’InnovationLab de Bosch Rexroth a été transformé en camp d’entraînement pour le foot. La machine de baby-foot est formée par des algorithmes. Voici comment se déroule le processus : une caméra filme la surface de jeu d’en haut et transmet les images à un ordinateur qui les enregistre sur le cloud. Les données sont analysées à l’aide d’algorithmes. Les passes qui permettent de marquer des buts sont évaluées comme « correctes » et les buts contre son propre camp sont marqués comme « erronés ». C’est comme dans la vraie vie : les équipes s’entraînent à faire des passes et les joueurs perfectionnent leur adresse au tir.
On joue donc beaucoup au baby-foot à l’InnovationLab, car la machine a besoin d’entraînement. Plus l’adversaire humain est fort, plus l’IA apprend, car elle est en mesure d’étudier les mouvements de l’adversaire et d’optimiser ses algorithmes sur la base de ses observations. Mais le grand avantage de l’intelligence artificielle est le suivant : alors que même les meilleurs joueurs ont besoin de se reposer, l’ordinateur peut poursuivre les séances d’entraînement sans relâche et, à l’aide de simulations, il peut également participer à des séances virtuelles.
La fin de la partie annonce le début de l’usage industriel
Plus l’IA se développera, plus on se rapprochera de l’objectif final : « Bosch Rexroth veut mettre à profit le savoir-faire qu’il acquiert dans le cadre de ce projet dans l’industrie. » Une machine pourrait apprendre à s’autocontrôler afin d’éviter les temps d’immobilisation. Elle pourrait aussi demander une intervention humaine à chaque fois que surgit un problème qu’elle ne peut résoudre seule.
Steven Huylebroeck
General Manager Bosch Rexroth NV/SA
"Dans les grandes usines qui tournent en continu comme les aciéries, les fonderies, les papeteries, les sucreries ou les installations offshore, un arrêt des opérations peut rapidement coûter plusieurs dizaines de milliers d'euros par heure. S'appuyant sur des développements importants dans le domaine de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage machine, Rexroth ouvre d’incroyables perspectives aux sociétés de production. Par exemple, avec le Service Package Online Diagnostics Network (ODiN), les environnements de production sont dotés d'une série de capteurs dont les données sont transmises au Bosch Cloud Server. Là, ces données sont évaluées par un logiciel auto-apprenant qui intègre la connaissance approfondie qu’a Rexroth de milliers d'applications. Alors que la maintenance conventionnelle permet généralement de détecter les problèmes avec une probabilité de 43 %, la production ODiN les détecte avec une précision de plus de 95 % grâce à la combinaison de différents types de données de capteurs."