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Comment un inventeur dont vous n'avez probablement jamais entendu parler a façonné le monde moderne
Bon nombre des inventeurs qui ont alimenté la révolution numérique sont devenus des noms familiers. Et à juste titre. Des innovateurs tels que Steve Jobs, Bill Gates et Mark Zuckerberg ont tous puissamment contribué aux technologies qui ont transformé notre vie quotidienne et notre société.
Si vous n'êtes pas ingénieur, cependant, vous n'avez probablement jamais entendu parler du brillant inventeur Rudolf Kálmán, ingénieur et mathématicien né à Budapest, décédé le 2 juillet à Gainesville, en Floride, à l'âge de 86 ans. Sa contribution fondamentale, un algorithme appelé le filtre de Kalman, a rendu possible de nombreuses réalisations technologiques essentielles des 50 dernières années. Ceux-ci incluent des systèmes aérospatiaux tels que les ordinateurs qui ont débarqué les astronautes d'Apollo sur la lune, des véhicules robotiques qui explorent notre monde des profondeurs de la mer aux planètes extérieures, et presque toutes les entreprises qui ont besoin d'estimer l'état du monde à partir de données bruyantes. Quelqu'un a un jour décrit l'ensemble du système GPS - une constellation de satellites, de stations au sol et d'ordinateurs enserrant la Terre comme un énorme filtre de Kalman.
Au sein de sa communauté professionnelle, Kálmán était bien connu et très admiré, récipiendaire de nombreux prix et distinctions. En 2009, le président Obama lui a décerné la National Medal of Science. Si vous avez étudié toute forme de robotique, de contrôle ou d'ingénierie aérospatiale au cours des quatre dernières décennies, le filtre éponyme de Kálmán était aussi fondamental pour votre travail que le théorème de Pythagore l'est pour les lycéens qui se préparent au SAT.
Voici pourquoi. Les ingénieurs de contrôle savent que vous ne pouvez contrôler que ce que vous pouvez mesurer. Plus vous pouvez le mesurer avec précision, mieux vous pouvez le contrôler.
Considérez le défi auquel étaient confrontés les ingénieurs chargés de concevoir les ordinateurs de vol Apollo au début des années 1960. Les données brutes des ordinateurs - les mesures de capteurs tels que les gyroscopes, les accéléromètres et les radars - étaient intrinsèquement bruyantes, pleines d'erreurs aléatoires et d'inexactitudes désordonnées. Lorsque vous vous dirigez vers une lune rocheuse à grande vitesse, ces erreurs peuvent gâcher votre journée.
D'une manière ou d'une autre, vous devez être en mesure de filtrer ce bruit à partir des mesures et de faire la meilleure estimation possible de l'endroit où vous vous trouvez et de la vitesse à laquelle vous vous déplacez. Vous devez également savoir à quel point vos estimations sont bonnes ou mauvaises, au sens statistique, car il peut être désastreux de penser que vous faites mieux que vous ne l'êtes réellement. Et tout cela doit se produire en quelques fractions de seconde lorsque le vaisseau spatial se dirige vers la lune, tente un atterrissage lunaire ou enfile l'aiguille d'un couloir d'entrée alors qu'il rentre dans l'atmosphère terrestre.
C'est là que Rudolf Kálmán est intervenu. Il a publié un ingénieux algorithme d'estimation récursive en 1960. Le filtre atteindrait l'objectif d'estimer et de prédire avec précision des variables critiques telles que l'emplacement, la direction et la vitesse en présence de mesures bruyantes, et même d'estimer le bruit. . D'autres, comme l'inventeur de la cybernétique Norbert Wiener, avaient déjà abordé le problème, mais Kálmán a adapté sa solution au monde émergent des ordinateurs numériques et du traitement en temps réel.
Lorsque le module lunaire Apollo 11, contrôlé par Neil Armstrong et un logiciel, a effectué son atterrissage époustouflant sur la mer de la tranquillité, le filtre de Kalman a assuré que les données de position en temps réel provenant du suivi radar basé sur la Terre concordaient étroitement avec le système de bord. capteurs. Écoutez les bandes et vous entendrez Buzz Aldrin crier les estimations du filtre de Kalman alors qu'Armstrong atterrissait.
Presque ce même calcul, avec des filtres de Kalman modernisés, se produit régulièrement dans votre téléphone mobile. Le capteur GPS du téléphone fournit des coordonnées réelles sur la face de la Terre, tandis que ses accéléromètres détectent de petits mouvements rapides. Chacun a du bruit et des imprécisions de différents types ; le filtre Kalman les combine pour le meilleur des deux mondes. Conduisez votre voiture dans un tunnel, par exemple, et vous perdez le GPS, mais le filtre de Kalman réalise toujours une assez bonne navigation à l'estime jusqu'à ce que vous sortiez de l'autre côté et obteniez une nouvelle position GPS.
Mais ce n'est que le début de l'impact que l'œuvre de Rudolf Kálmán aura sur le monde. Au cours de la prochaine décennie, le filtre de Kalman sera à l'œuvre dans les technologies grand public qui changeront votre vie de manière tout aussi profonde.
Les mêmes problèmes de guidage et de navigation rencontrés par les ingénieurs d'Apollo il y a 50 ans - comment localiser avec précision des objets dans l'immensité de l'espace - défient les ingénieurs d'aujourd'hui alors qu'ils conçoivent des voitures autonomes capables de naviguer en toute sécurité dans des villes intelligentes, des jeux informatiques à réalité augmentée, et des robots compagnons pour travailler en usine et chez vous.
Toutes ces inventions nécessitent des informations précises, ce qu'on appelle la microlocalisation, parfois millimétrique, pour s'assurer que votre voiture autonome se gare dans votre garage et non sur votre pelouse, que votre casque de jeu en réalité virtuelle vous fasse voler et non vomir , et que votre fidèle compagnon robot verse du café dans votre tasse et non sur vos genoux. Cela signifie des millions et peut-être des milliards de filtres de Kalman.
Mais il y a aussi l'Internet des objets, l'infrastructure tant attendue d'un monde connecté et intelligent du futur. L'Internet des objets nécessitera des filtres de Kalman dans des billions d'objets intelligents pour les guider où et quand nous le voulons, sur nos lieux de travail, dans nos maisons et ailleurs dans nos vies.
Alors peut-être que Kálmán rejoindra enfin Jobs, Gates et Zuckerberg en tant que nom familier.
David Mindell est professeur au MIT et fondateur de Humatics, une société de microlocalisation de Cambridge, Massachusetts, qui utilise le filtre Kálmán. Frank Moss, ancien élève du MIT Instrumentation Laboratory qui a construit les ordinateurs Apollo, est un ancien directeur du MIT Media Lab et membre du conseil d'administration de Humatics.