Les robots distraits se souviennent de ce qui compte

Nous sommes constamment inondés de nouvelles informations, et pour les gérer efficacement, il est parfois nécessaire d'oublier les vieux souvenirs non pertinents.

Des chercheurs de l'Université Vanderbilt ont maintenant développé un algorithme qui imite ce type d'oubli chez les robots, afin de filtrer les informations moins utiles.

L'oubli est une capacité critique lorsque l'on opère dans des environnements dynamiques, selon un doctorant Sanford Freedman , qui a présenté le logiciel de filtrage de données du groupe, appelé ActSimple, dans un article publié au Conférence IASTED Robotique et Applications tenue cette semaine à Cambridge, MA.

ActSimple s'appuie sur deux facettes de la mémoire humaine : la dégradation basée sur le temps, ou la façon dont les souvenirs disparaissent au fil du temps, et les interférences, qui sont l'incapacité à se souvenir d'informations en raison d'autres souvenirs en compétition pour attirer l'attention. ActSimple attribue différentes valeurs de données en fonction de leur fréquence d'utilisation et de leur similitude avec d'autres informations.

Pour tester le logiciel, les chercheurs l'ont utilisé pour contrôler un robot simulé qui mesurait la force des signaux WiFi dans un environnement virtuel. Le robot a enregistré des lectures WiFi sur une échelle de 1 à 100, alors qu'il se déplaçait dans le cadre virtuel et ces lectures WiFi avaient également différents niveaux de bruit (erreurs) qui leur étaient associés. À intervalles, le robot s'est appuyé sur sa mémoire pour créer une carte de signal WiFi estimée en rappelant les informations sur la force du signal qu'il avait recueillies et stockées. Les chercheurs ont testé ActSimple contre quatre autres algorithmes, dont un qui ignore strictement les informations les plus anciennes et un autre qui filtre les informations aléatoires.

L'équipe a constaté qu'en moyenne, ActSimple a créé la carte WiFi estimée la plus fiable. Fait intéressant, lorsque le robot se souvenait de tout, c'est-à-dire qu'il utilisait toutes les informations recueillies (erreurs et tout), il générait la carte la moins précise dans l'ensemble.

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