Flexion Robotics a démontré les performances de robots modulaires dans des terrains complexes et des tâches de nettoyage, avec une puissance d'exécution et un niveau d'ingénierie très solides. Ces systèmes ne sont clairement plus à un stade expérimental, mais prennent des décisions dans des environnements réels et incontrôlables. Mais plus on s'éloigne vers l'extérieur, vers le monde réel, plus ces systèmes autonomes ne peuvent pas simplement sembler bien fonctionner. La question clé n'est pas de savoir s'ils peuvent accomplir la tâche, mais plutôt : Pourquoi ont-ils pris cette décision à ce moment-là ? La perception est-elle correcte ? Le chemin de décision respecte-t-il les contraintes de sécurité et d'opération ? ▚▚ Si ces éléments ne peuvent être vérifiés que par des journaux ou des explications des fabricants, alors le système reste essentiellement une boîte noire. Et dans le cadre d'opérations sur le terrain, le nettoyage après une catastrophe ou le fonctionnement dans des environnements publics, une boîte noire est inacceptable. Un véritable robot autonome déployable en extérieur a besoin d'un enregistrement de décision vérifiable. Ce n'est pas une rétrospective, mais une preuve que chaque action clé provient d'une perception, d'un raisonnement et d'un processus d'exécution conformes. Lorsque les systèmes autonomes commencent à assumer de réels risques, la confiance ne peut pas être établie par des démonstrations, mais doit être soutenue par des vérifications. #KaitoYap @KaitoAI #Yap @inference_labs