L'état primitif rend le robot plus performant

Par 25 janvier 2011
Mots-clés : Smart city, Amériques
Robot

Afin de disposer de machines autonomes, une solution est de les construire dans un état infantile et de leur laisser la responsabilité d'apprendre à se déplacer et se former. Cela en testant différentes suites de mouvements.

Pour obtenir des robots performants, inutile de les concevoir tels quels dès le départ. Mieux vaut leur laisser le temps d'acquérir eux-mêmes leurs propres aptitudes, soutient un chercheur de l'université du Vermont. Selon qui, à l'instar des êtres humains, les robots évolutifs apprennent finalement plus rapidement à se déplacer que ceux conçus sous une forme fixe. Mais aussi à faire face à une situation imprévue sans perdre de leurs capacités. Pour confirmer cette théorie, le responsable du projet a mis au point des robots virtuels capables d'évoluer au sein d'un environnement en 3D. Chacun de ces prototypes intégrait un logiciel lui permettant de tester différents mouvements jusqu'à ce qu'il parvienne à se déplacer, d'abord maladroitement puis de mieux en mieux, vers une source de lumière. Le tout, en fonction de sa structure, propre à chacun.

De la 3D à la réalité

A noter : chaque machine changeait de forme au fur et à mesure qu'elle apprenait à se mouvoir de plus en plus adroitement. Cela parce qu'elle développait la possibilité de comprendre de quelle partie de son infrastructure elle allait avoir besoin pour se déplacer plus adroitement. Autre chose : à chaque "génération" de robot, le temps passé au stade dit "infantile" était de plus en plus court. Une fois ces simulations effectuées - au nombre de 5 000 - le scientifique a conçu leur équivalent avec un jeu de lego. Comme les prototypes virtuels, ce dernier a appris également à mieux exploiter l'ensemble de sa structure pour se déplacer, de plus en plus adroitement.

Faciliter l'autonomie

Pourquoi travailler sur un tel projet ? Parce que, explique le chercheur, les machines robotisées sont actuellement programmées pour réaliser des tâches complexes comme le pavage d'une route. Les différents composants qui les constituent - capteurs, moteurs… - sont programmés pour cela. Mais effectuer des actions plus simples mais dans des environnements non structurés et changeants demeure plus compliqué à réaliser. Notamment parce que cela suppose que le robot dispose de facultés d'adaptation. D'où le but de Josh Bongard, de mettre au point des robots aptes à développer leurs aptitudes plutôt que de programmer un comportement directement. Le projet fait partie d'une initiative plus globale de production à grande échelle de machines robotisées, financée par la National Science Foundation.

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