AlphAI Robot Educatif D'Intelligence Artificielle

AlphAI : robot d'apprentissage de l'Intelligence Artificielle

Le minuscule et sympathique robot AlphAI est équipé de plusieurs capteurs, dont une caméra pour la reconnaissance d'images, qui lui permettront d'apprendre diverses actions. Le robot se compose d’une plateforme mobile dotée d’un microcontrôleur Raspberry Pi programmé sur Python. Il embarque les différents éléments ci-dessous et offre également des possibilités d’extension avec de nouveaux modules, en utilisant les ports de connexion de la carte.

• Capteurs : Caméra grand angle / Ultra-son / 5 capteurs infra-rouge de suivi de ligne
• Effectuateurs : 2 roues motrices / 4 LEDS multi-couleurs / buzzer
• Ordinateur de bord : Raspberry Pi Zero (linux, Python) / Connection WiFi au PC
• Coque : sympathique, amortissante, démontable.

AlphAI est un robot qui apprend en temps réel. En apprentissage supervisé, l’élève entraîne le robot en le pilotant, puis le robot reproduit le comportement en autonomie : courses de robots, chorégraphies, etc. En apprentissage par renforcement, l’élève définit un système de récompense et le robot apprend seul par essais et erreur : éviter les obstacles, pourchasser un ballon, suivre un circuit, etc.

L'intelligence artificielle avec AlphAI

La plate-forme logiciel AlphAI et le robot du même nom expliquent et font manipuler l'intelligence artificielle à travers les apprentissages en temps réel du robot, dont tous les détails algorithmiques (réseau de neurones artificiel, etc.) sont exposés dans l’interface graphique.

• Programmation classique : comme n’importe quel robot AlphAI peut se programmer classiquement avec des instructions. Que ce soit en python ou via l’interface graphique votre nouveau robot obéira au doigt et à l’œil. S’il se cogne, vous saurez à qui vous en prendre !
• Apprentissage supervisé : Créez des données pour entraîner l’IA du robot en commençant par le téléguider. Il pourra alors reconnaître des personnes, affronter des concurrents dans une course de robots, ou effectuer une chorégraphie. Tiens, on dirait qu’il vous aime bien !
• Apprentissage par renforcement : Au début il ne sait rien faire. Il se cogne, tourne sur lui-même, hésite…  Puis, il prend de l’assurance et développe ses capacités d’interaction. Regardez, il est maintenant capable d’éviter les obstacles,  suivre un tracé et même de jouer au foot. Bravo AlphAI !

Parce que la qualité de l’apprentissage dépend aussi de l’environnement du Robot, Learning Robots a conçu une arène pour vous fournir une solution clé en main optimisée : bon contraste sol / murs pour un apprentissage rapide, bonne détection que le robot est en mouvement, taille 80x80cm, tient sur une grande table de classe et modulaire : possibilité d’agrandir, labyrinthes, etc.

Le logiciel AlphAI : la boîte noire de l'IA

La licence pour le logiciel AlphAI n'est nécessaire qu'une seule fois pour plusieurs robots AlphAI et est vendue séparément.

AlphAI est le seul programme qui rend les méthodes d'apprentissage (deep learning, KNN, etc.) accessibles grâce à son interface graphique. Il vous montre comment les utiliser de manière visuelle et facile, du mode débutant pour un démarrage "plug and play" au mode expert pour écrire de l'IA en Python !

Ce logiciel de visualisation et contrôle permet de configurer différents types d’apprentissages, du mode débutant pour charger des configurations déjà optimisées, au mode expert pour contrôler tous les paramètres de l’IA. Il fait également entrer dans les algorithmes, notamment les K plus proches voisins et le Deep Learning, en affichant leurs détails et fonctionnements de manière intuitive.

Entrez dans le réseau Deep Learning

Réseau simple pour tout comprendre dans les moindres détails : Sur des scénarios d’apprentissages simples, comprenez et enseignez pas à pas le fonctionnement des réseaux de neurones artificiels. Tracez vous-mêmes des connexions à l’intérieur du réseau et observez les conséquences sur les déplacements du robot. Grâce à de multiples affichages (valeurs d’activité, épaisseurs des connexions, couleurs pour les apprentissages, etc.), expliquez en images les équations des apprentissages qui optimisent automatiquement ces connexions.

Réseaux complexes pour passer à l'échelle : Activez la caméra et les couches de neurones intermédiaires et voyez comment les principes simples détaillés précédemment permettent l’apprentissage de comportements complexes (évitement d’obstacle, pousser un ballon, etc.) après passage à l’échelle de milliers de neurones et centaines de milliers de connexions. Vous avez devant les yeux tous les calculs effectués.

Autres algorithmes : Découvrez toujours très visuellement d’autres algorithmes de Machine Learning. En particulier l’algorithme des K plus proches voisins, au programme du lycée et des classes préparatoires, qui est particulièrement intuitif et adapté pour introduire l’apprentissage supervisé. Comparez ensuite ses résultats à ceux de réseaux de neurones, sur la même base de données d’apprentissage.

Prenez les commandes et expérimentez

Débutants, laissez-vous guider : Sélectionner le mode d’affichage débutant pour ne voir apparaître que les réglages les plus courants. Surtout, chargez des configurations de démonstration pour lancer sans effort les scénarios pré-établis d’apprentissage supervisé ou par renforcement.

Intermédiaires, lancez vos propres apprentissages : Tester vos propres apprentissages en sélectionnant les capteurs utilisés en entrées, les actions autorisées, le mode de récompense pour l’apprentissage par renforcement. Enfin bien évidemment sélectionnez et configurez l’algorithme d’IA, par exemple pour tester à quoi servent les neurones intermédiaires…

Experts, bénéficiez d'un environnement professionnel : Utiliser la plate-forme AlphAI pour débugger votre modèle d’apprentissage, tester les paramètres les plus avancés, étudier les propriétés de neurones individuels, etc…

Programmez et codez en Python

Programmation classique : Une librairie Python dédiée permet de prendre le contrôle du robot depuis l’ordinateur avec des instructions simples pour diriger les moteurs, récupérer les données capteurs, et faire programmer des déplacements, sortie de labyrinthe, etc., sans nécessairement requérir à de l’IA. Il est également possible de lancer du code Python directement sur la Raspberry Pi pour des temps de réaction plus rapide.

Programmation de l'IA avec une approche modulaire : Choisissez l’option d’algorithme « code élève » et c’est vous qui codez celui de votre choix dans les cadres prévus à cet effet : la plate-forme AlphAI s’occupe de toute la machinerie des entrées-sorties et vous vous concentrez sur le plus intéressant ! Encore plus simple que l’IA, programmez votre propre fonction de récompense pour faire apprendre de nouveaux comportement à AlphAI. Nos fiches de TP spécialité NSI vous proposent des exemples faisant travaillant les points de programmation du programme.

Autres systèmes : Learning Robots travaille à rendre le logiciel AphAI compatible avec d’autres robots et systèmes automatisés, pour pouvoir les piloter avec de l’apprentissage. Vous pourrez également mener vos propres projets de développement de nouveaux matériels à piloter avec AlphAI.

Ressources pédagogiques AlphAI

Des ressources pédagogiques et vidéos d’exemple disponibles sur le site web https://learningrobots.ai/les-ressources. Elles décrivent des activités proposées de l’élémentaire (propositions d’ateliers) au supérieur (fiches de TP). Les élèves expérimentent par eux-mêmes dans l’interface AlphAI, font des activités multi-robots comme la « course de robots », et pour les plus avancés programment dans le langage Python.

Etant donné le soutien apporté par le Ministère de l’Education Nationale (dispositif Edu-Up), l’équipe Learning Robots offre une formation gratuite de 1h30 par visio-conférence aux acquéreurs du dispositif en France.