En image : des robots qui ne se laissent pas abattre

Une patte cassée ? Un moteur qui tombe en rade ? Il en faut plus pour décourager ces robots. Deux minutes de réflexion, et ils repartent vaillamment, grâce à des algorithmes qui leur permettent d’adapter leur comportement aux dommages qu’ils ont subis.

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En image : des robots qui ne se laissent pas abattre

Un robot à 6 pattes (hexapode) peut se débrouiller avec seulement quatre pattes valides. Un bras robotisé qui utilise normalement 8 moteurs parvient à réaliser sa tâche même si deux moteurs fonctionnent mal. C’est bon à savoir, si l’on veut envoyer des robots dans des environnements difficiles et ne pas être obligé d’aller les secourir : sur le site de Fukushima, par exemple. Ou simplement pour disposer de robots d’assistance endurants, qui ne s’arrêtent pas dès qu’ils ont un composant en panne.

Ces résultats encourageants- un robot peut faire aussi bien qu’un enfant qui s’est foulé la cheville et rentre quand même à la maison, on les doit aux chercheurs de l’Isir (Institut des systèmes intelligents et de robotique, CNRS/UPMC), qui ont mis au point les algorithmes qui confèrent aux robots ces étonnantes facultés d’adaptation.

Pour clarifier leur méthode, les chercheurs expliquent très bien, sur leur site web, tout ce que leur système ne fait PAS : le robot ne fait aucun diagnostic sur sa panne, il ne choisit pas une solution de marche "dégradée" prévue à l’avance, il n’a aucun moyen d’anticiper sur les malheurs qui vont lui arriver, et il n’effectue aucune réparation sur lui-même…

un apprentissage par "enfance simulée"

Alors quoi ? Comment, en deux minutes et après quelques essais (dix au maximum), le robot hexapode trouve-t-il la parade à ses désagréments avec une nouvelle démarche sur seulement 4 ou 5 pattes ? La méthode fonctionne en deux temps. Avant de se lancer, un algorithme dit évolutionniste établit pour le robot une cartographie des comportements les plus performants : le nombre énorme de comportements possibles, qui tient compte de sa constitution physique, se réduit à… 13.000 solutions efficaces. Un apprentissage accéléré qui est une sorte d’"enfance simulée", disent joliment les chercheurs.

Ensuite, quand les ennuis arrivent sur le terrain, un autre algorithme entre en jeu pour sélectionner rapidement, par une technique du type "essais et erreurs", parmi les 13.000 comportements possibles, celui qui va fonctionner : le robot le trouve en moins de dix essais.

Les chercheurs ont testé leurs algorithmes sur 6 dommages différents infligés au robot hexapode (y compris deux pattes hors course). 14 situations difficiles ont été imposées à un bras de robot. Les résultats laissent penser que cela devrait marcher pour n’importe quel robot. Mieux : avec ce type de méthode, un robot pourrait apprendre toutes sortes de nouvelles tâches qu’on voudrait lui confier. Et rapidement, en plus.

Thierry Lucas

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