INTUICELL augmente en quadrupied avec un «système nerveux numérique»

Inturicell a déclaré qu’il utilise par un algorithme d’apprentissage décentralisé basé sur les modèles d’apprentissage du cerveau. | Source: inturicell

Inturicell, une startup en technologie profonde qui vise à mélanger les neurosciences et l’intelligence artificielle, a déclaré cette semaine qu’elle avait développé un système capable d’apprentissage en temps réel dans des contextes réels. La société basée à Stockholm a publié une vidéo d’un robot à quadrupies standard – sans renseignement ni instructions préprogrammés – qu’il a augmenté d’un «système nerveux numérique».

En d’autres termes, Inturicell a créé un agent d’IA physique capable d’apprendre de manière autonome d’une manière qui imite un système nerveux biologique. Le entrepriseun spin-out de l’Université de Lund Suède, a affirmé que sa technologie allait au-delà des modèles statiques d’apprentissage en machine, le pilier du traditionnel IAà un système entièrement fonctionnel capable de passer à l’intelligence au niveau de l’homme.

« Depuis des décennies, l’IA a excellé dans le traitement de grandes quantités de données, mais a été fondamentalement incapable de réaliser des renseignements », a déclaré Viktor Luthman, co-fondateur et PDG d’Intuidell. «Notre système change cela. Nous avons traduit les principes de l’apprentissage biologique en logiciels, permettant à l’IA d’évoluer, d’adapter et d’interagir avec le monde d’une manière jamais envisagée auparavant.»

«Grâce à la licence de notre système nerveux numérique, nous visons à devenir l’infrastructure de toute intelligence non biologique – permettant aux autres de résoudre des problèmes du monde réel que nous ne pouvons pas prévoir aujourd’hui, sans se soucier des ensembles de données de formation massifs», a-t-il déclaré.

Inturicell a déclaré que cette innovation lui permettra de créer des machines qui apprennent des gens, tout comme une personne enseignerait une nouvelle compétence à un animal. Pour démontrer davantage ce concept en action, INTUICELL prévoit d’embaucher un entraîneur de chiens – plutôt que d’intégrer un modèle de langue large (LLM) et de vastes ensembles de données – pour enseigner à un agent physique de nouvelles compétences.

Intesticell Adresse actuelle des limites du modèle AI

https://www.youtube.com/watch?v=cbqbteysema

Contrairement aux modèles d’IA traditionnels liés par des données de formation statiques, Inturicell a déclaré que son chien robot, nommé Luna, perçoit, processus et s’améliore par interaction directe avec son monde. La société a affirmé que Luna démontre un système nerveux numérique fonctionnel en action. Le robot a appris à contrôler son corps et à s’apprendre à se tenir à travers des essais, des erreurs et une expérience cumulative.

INTUICELL a également déclaré avoir la base fonctionnelle de la technologie qui fonctionnera comme le thalamocortex, la partie du cerveau qui traite et prédit le monde. Il a déclaré qu’il s’attend à terminer le système nerveux numérique complet au cours des deux prochaines années.

En fin de compte, l’objectif de l’entreprise est de permettre à la plate-forme logicielle d’équiper tout agent, physique ou numérique, l’apprentissage et l’adaptation à vie aux capacités inconnues.

Actuellement, pratiquement tous les modèles d’IA reposent sur la rétropropagation, le processus de formation de la restauration des taux d’erreur via un réseau neuronal. Ils utilisent également des ensembles de données prédéfinis, limitant leur capacité à apprendre dynamiquement, selon Inturicell.

Des LLM à l’apprentissage en renforcement profond, ainsi que certaines valeurs aberrantes qui revendiquent des approches inspirées du cerveau, une grande partie de l’IA est dominée par des modèles de fondation formés sur de vastes ensembles de données, a-t-il déclaré.

Ces approches ont obtenu des résultats dans des applications statiques à faible enjeux telles que la génération de texte et d’images, noté intuicell. Cependant, ils ne sont pas encore en mesure de reproduire la capacité de l’intelligence biologique à résoudre des problèmes invisibles ou à s’engager dans des applications à enjeux élevés tels que la robotique ou l’automatisation industrielle, a-t-il déclaré.

INTUICELL a déclaré que son système nerveux numérique permet aux agents de l’IA d’apprendre de leurs propres expériences sans avoir besoin de données préchargées ou de rétro-propagation. Il peut également s’adapter en temps réel à de nouveaux environnements et défis, ainsi qu’à évoluer naturellement vers l’intelligence au niveau de l’homme, expliqué L’entreprise.

Quelques-unes des autres entreprises travaillant sur l’avancement de l’IA et de la robotique incluent Sanctuaire AI, Neura Robotics, Google Deepmind, Dynamique de Bostonet Figure AI.

En savoir plus sur l’IA au sommet de la robotique

Le 2025 Robotics Summit & Expoqui aura lieu les 30 avril et le 1er mai au Boston Convention and Exhibition Center, proposera une piste de sessions autour de l’IA et de la robotique:

• «Le risque est différent avec l’IA: stratégies pour les robots résilients», avec SK Gupta, co-fondateur et scientifique en chef à Graymatter Robotics
• «Faire progresser l’apprentissage des robots avec détection de force et intelligence physique», avec Klajd Lika, fondateur et PDG de Systèmes BOTA
• «Du chaos à la clarté: utiliser l’IA pour trouver des événements importants dans les journaux robots», avec Benji Barash, co-fondateur et PDG de Roboto ai
• «L’impact générateur de l’IA sur la robotique», avec

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