Feagine Robotics a présenté Fi0, un modèle d’intelligence artificielle conçu pour conserver et transférer la connaissance d’une tâche d’un robot à l’autre, même si les machines présentent des structures physiques différentes. La démonstration s’accompagne de trois manipulateurs biomimétiques: A01, A02 et A03. L’entreprise qualifie Fi0 de système de première génération et n’a communiqué ni performance chiffrée ni date de disponibilité.
Fi0: architecture et principe d’Embodiment Graph pour l’apprentissage inter-incarnations
Fi0 repose sur un mécanisme que Feagine appelle Embodiment Graph, une représentation structurée incorporant la morphologie du robot, ses capteurs, ses actionneurs et son état dynamique. Le modèle encode ces éléments comme contexte conditionnel pour générer ou adapter des commandes selon le corps en présence.
Pour Feagine, la question centrale n’est pas d’imposer un espace d’actions universel, mais de partager la représentation des tâches et des états du monde, puis de dériver des actions adaptées à chaque corps. Dans cette logique, Fi0 décompose le problème en trois volets: représentation de la tâche, prédiction des conséquences d’une action et évaluation multi-objectif des futurs possibles.
La fonction de World Dynamics Model (WDM) est de prédire les résultats d’une action compte tenu de l’état courant et de l’embodiment. En parallèle, le module MAWA compare les trajectoires futures selon critères de progression de tâche, risques physiques et incertitude, ce qui guide le choix d’action.
Concrètement, cette architecture permet à Fi0 de conserver la logique d’une compétence – séquences, interactions d’objets, phases de tâche – et d’adapter les commandes motrices aux spécificités géométriques et dynamiques de chaque robot.
Trois manipulateurs souples A01, A02, A03: caractéristiques et cas d’usage
Feagine a dévoilé trois manipulateurs tendon-driven destinés à illustrer Fi0 sur corps flexibles. Le A01 possède un segment, deux degrés de liberté, pèse 750 g et supporte 200 g de charge utile. L’A02 comporte deux segments, quatre degrés de liberté et une charge utile de 400 g. Le plus grand, A03, cumule trois segments, six degrés de liberté plus un, une longueur de 50 cm et une charge utile de 600 g.
Ces configurations permettent d’explorer un continuum de morphologies: du bras court et léger au manipulateur plus long et capable de manipuler charges plus lourdes. Feagine met l’accent sur la variabilité géométrique et dynamique propre aux robots flexibles, ce qui rend l’apprentissage inter-incarnations plus exigeant.
Sur des tâches concrètes – prise et manipulation d’objets, séquences d’assemblage simples, ou ajustement d’outil – Fi0 vise à maintenir la structure de la compétence (phase de préhension, repositionnement, relâchement) tout en modifiant les commandes pour tenir compte de l’extension, du nombre de segments et des capacités de charge.
L’entreprise présente ces manipulateurs comme plateformes de test pour Fi0; aucun benchmark public ni métrique comparative n’a été fournie pour quantifier la robustesse du transfert entre A01, A02 et A03.
Prévision des conséquences et évaluation multi-objectif: comment Fi0 compare actions sur différents corps
Le cur du raisonnement de Fi0 consiste à évaluer non seulement une action mais son effet attendu sur le monde. Le WDM estime l’évolution future de l’environnement et des contacts, tandis que MAWA pèse probabilité de succès, risques physiques et incertitude du modèle pour classer les candidats.
Cette approche rend possible le partage d’une même représentation de tâche entre robots très différents: l’important devient l’atteinte d’un état objectif dans le monde, non la reproduction d’une trajectoire motrice identique. Les actions proposées pour A01 et A03 peuvent être structurellement différentes tout en visant le même résultat.
Pour les recherches, cela signifie qu’un démonstrateur humain ou une trajectoire collectée sur une plateforme peut fournir un contexte de compétence traduit par Fi0 en commandes adaptées à d’autres embodiments, à condition que le modèle prédise correctement les conséquences physiques selon chaque morphologie.
Feagine souligne que les robots flexibles constituent un banc d’essai exigeant, car la morphologie elle-même peut varier en cours d’exécution, ce qui réclame une mise à jour continue de l’embodiment dans le contexte d’action.
