Les robots commencent à maîtriser la transformation des aliments

C'est moins frappant que la victoire de Deep Blue sur le champion d'échecs Garry Kasparov, mais Richard van der Linde dit que la maîtrise de sa main robotique pour ramasser le chou est en quelque sorte une étape importante pour les machines. À l'aide de cinq caméras, ainsi que de capteurs dans son poignet pour surveiller la résistance qu'il rencontre, la pince à trois doigts peut saisir avec précaution un chou, le réorienter et le placer dans une machine qui enlève le noyau. Dans l'industrie, seuls les humains peuvent le faire pour le moment, dit van der Linde.

Son entreprise Lacquey, basée à Delft, aux Pays-Bas, travaille avec FTNON , un fabricant d'équipements de transformation des aliments, pour que la technologie soit prête à fonctionner à l'intérieur des refroidisseurs géants où les humains transforment aujourd'hui le chou, la laitue et d'autres produits pour l'emballage. Lacquey teste également des versions pour d'autres types de travaux, tels que l'emballage de tomates, de poivrons et de mangues.

Les progrès de l'entreprise sont un exemple de la façon dont les progrès de la technologie de manipulation robotique ouvrent de nouveaux emplois pour les robots dans le secteur de la transformation des aliments. Les objets solides, durs et identiques tels que les pièces de voiture sont faciles à déplacer pour les robots. Mais les objets délicats, flexibles et naturellement variables tels que la viande, les fruits et les légumes nécessitent une détection et une manipulation beaucoup plus sophistiquées.

L'intérêt est motivé en partie par le potentiel de réduction des coûts de main-d'œuvre, tout comme dans d'autres industries. Mais les entreprises de transformation alimentaire voient également la robotique comme un moyen d'accroître la sécurité, dit Gary McMurray , qui dirige la division des technologies de transformation des aliments au Georgia Tech Research Institute. Partout où vous avez des gens qui manipulent de la nourriture, ils font des erreurs de temps en temps, dit-il. Incidents au cours desquels de la viande ou des légumes sont contaminés par, par exemple, E. coli ou Listeria coûtent cher à un robot culinaire. Une étude de 2015 a constaté qu'en moyenne, les rappels de viande ont effacé 109 millions de dollars de la valeur d'une entreprise publique de transformation des aliments dans les cinq jours suivant leur annonce. Bien que les chiffres ne soient pas disponibles pour le nombre précis de cas provenant d'une contamination dans une usine de transformation des aliments, les Centers for Disease Control estiment que 128 000 Américains sont hospitalisés pour des maladies d'origine alimentaire de toutes causes chaque année, et parmi ceux-ci, 3 000 meurent.

Le groupe de recherche de McMurray développe actuellement deux systèmes pour l'industrie de la volaille. On peut saisir une carcasse de poulet se déplaçant le long d'une chaîne de production et couper les tendons de l'épaule en vue de l'enlèvement des poitrines et des ailes. Ce système peut déjà correspondre au rendement moyen d'un travailleur humain. Dans un deuxième projet, un robot à deux bras à bas prix appelé Baxter, produit par Rethink Robotics et conçu pour travailler en toute sécurité aux côtés des humains, est programmé pour placer les carcasses de volaille sur les supports en forme de cône qui les transportent dans une usine de transformation.

Les deux systèmes reposent sur une rétroaction visuelle et physique. Par exemple, le robot de découpe utilise un système de vision 3D pour estimer l'emplacement des articulations et des tendons d'un poulet. Il utilise ensuite des capteurs sur son couteau pour sentir s'il coupe de la viande ou des os. Travailler avec ces objets humides, déformables et glissants est difficile, mais cela semble faisable, dit McMurray.

Faire en sorte qu'un robot accomplisse bien une telle tâche nécessite généralement que les ingénieurs programment avec soin des techniques et des commandes spécifiques. Mais un logiciel d'apprentissage automatique pourrait automatiser une grande partie de ce processus et permettre aux robots d'effectuer des tâches plus complexes avec une variété d'aliments, explique Ashutosh Saxena , professeur adjoint d'informatique à l'Université Cornell.

Il a utilisé cette approche pour apprendre à un robot à deux bras à assembler une simple salade. Le robot a d'abord traversé une phase de formation au cours de laquelle il a utilisé des couteaux, des spatules, des fourchettes et d'autres outils pour sonder les propriétés physiques des aliments, notamment les tomates, la laitue et le fromage cheddar. Ensuite, le robot pourrait trouver par lui-même comment découper les éléments de la salade, puis les déplacer.

On ne sait pas quand, si jamais, il pourrait être possible pour un robot de suivre le rythme d'un chef humain. À court terme, dit van der Linde, Lacquey et d'autres doivent prouver que leurs machines peuvent égaler ou dépasser le rythme des humains effectuant des tâches spécifiques sur les chaînes de production existantes.

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