IA physique : prédiction de la stabilité d'assemblages d'objets par apprentissage automatique
En voyant une pile d'objets, on devine d'instinct si elle va tenir. Pour un robot, répondre à cette question avec exactitude exige un calcul dont le coût explose avec le nombre d'objets, puisqu'il faut envisager toutes les façons dont l'assemblage peut se défaire. Ce projet consiste à entraîner un modèle qui prédit rapidement la force maximale qu'un assemblage peut supporter avant de s'effondrer. Sa particularité : l'apprentissage s'appuie sur un modèle physique, ce qui lui permet de généraliser à des scènes jamais vues.
Un tel modèle trouve de nombreuses applications : palettisation et chargement de conteneurs, manutention en entrepôt, transport sécuritaire d'une pile d'objets ou encore évitement des structures instables. Il procure aussi à un robot manipulateur l'intuition physique dont il a besoin pour choisir quel objet saisir sans compromettre la stabilité des objets qui l'entourent.
Vous disposerez de postes de calcul GPU pour l'entraînement. Les prédictions seront validées sur de vrais assemblages perturbés par un bras robotique, et un système de capture de mouvement mesurera avec précision à quel moment et de quelle façon la pile cède.
Pour poser votre candidature
Pour poser votre candidature, faites parvenir au professeur Philippe Nadeau une demande complète au programme de Bourses d'études supérieures du Canada (BESC) au doctorat du CRSNG, rédigée en anglais. Votre candidature doit nous parvenir par l'intermédiaire d'une adresse institutionnelle.
La BESC est la principale source de financement des études doctorales au Canada, et la concurrence y est féroce. Préparer une demande complète dès le départ peut sembler exigeant, mais l'effort en vaut la peine : vous aurez en main une solide première version de votre demande bien avant la date limite, ce qui augmente vos chances d'être financé d'ici votre arrivée dans le groupe. Si vous envisagez plutôt une maîtrise avec mémoire, la démarche est la même; votre dossier servira alors à solliciter les sources de financement appropriées. Les étudiants internationaux seront appelés à déposer leur dossier au FRQ.
Connaissances requises
- Apprentissage profond
- Notions de mécanique
- Python.