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CoEvolve : des politiques de code auto-évolutives, des compétences aux stratégies, pour robots humanoïdes

Des chercheurs publient sur arXiv (2610.23288) CoEvolve, un cadre logiciel qui représente la coordination d'une équipe de robots sous forme de code exécutable posé sur des compétences motrices fixes. Un modèle de fondation multimodal instancie les stratégies de coordination à partir de primitives de mouvement, d'objectifs sémantiques, de rôles temporaires attribués à chaque robot et de paramètres d'exécution bornés. Chaque transition exécutée est évaluée par une vérification physique. Un comportement rejeté déclenche une révision structurée de la coordination à partir du dernier point de contrôle accepté, et l'expérience validée est conservée pour guider les décisions suivantes. Le test porte sur deux humanoïdes Unitree G1 simulés, chargés de transporter ensemble une charge rigide librement supportée dans des couloirs contraints.