Un algorithme qui peut aider les robots à éviter les blessures

Des robots comme le Mars Rover peuvent fonctionner seuls dans des environnements difficiles, et de nouvelles recherches montrent qu'ils pourraient devenir encore plus autonomes en trouvant des moyens de s'adapter et de continuer à bouger après une blessure.

En moins d'une minute, ce robot simple a compris comment compenser une articulation cassée et terminer sa tâche.

L'ouvrage fait l'objet d'une étude, publiée aujourd'hui dans La nature , par des chercheurs de l'Université Pierre et Marie Curie en France et de l'Université du Wyoming. L'idée est que si les robots doivent entreprendre des tâches dangereuses et difficiles, ils devront faire face à des pièces cassées et à des blessures tout en étant hors de portée d'une équipe de réparation humaine.

Par exemple, si un robot est envoyé en mission de recherche et de sauvetage à la suite d'un tremblement de terre, il peut avoir besoin de faire face à des dommages inattendus à l'une de ses jambes lors de la surveillance d'un bâtiment effondré.

Le principal défi était de faire quelque chose qui apprend, mais qui apprend en quelques minutes, explique le co-auteur Jean-Baptiste Mouret, aujourd'hui chercheur au sein du consortium d'innovation français Inria. Dans une vidéo accompagnant l'article, les chercheurs montrent un robot ressemblant à une araignée qui souffre d'une blessure à l'une de ses six pattes. La créature commence à essayer de nouvelles façons de se déplacer et, en 40 secondes environ, retrouve 96 % de sa vitesse, ressemblant moins à un jouet cassé qu'à un animal blessé rampant.

Dans un autre exemple, des chercheurs ont endommagé l'un des moteurs d'un bras mécanique. En moins d'une minute, le simple robot a compris comment compenser l'articulation cassée et placer correctement une balle dans une boîte.

Le co-auteur Antoine Cully, doctorant au PMCU, note que les robots apprennent avec un algorithme évolutif. Cela signifie qu'il exécutera des étapes d'essais et d'erreurs répétées - en s'appuyant sur une liste qu'il a créée avant d'être déployé et qui détaille les choses qu'il peut faire et la valeur de chacune d'entre elles - pour déterminer une nouvelle façon de se déplacer. C'est comme une version simplifiée de ce que font les humains : si vous vous foulez la cheville, vous utilisez la mémoire et l'expérimentation pour trouver comment boitiller de la manière la plus efficace et la moins douloureuse.

Bien que les articulations de son bras soient coincées dans diverses positions, ce robot est capable de trouver de nouvelles façons de placer des balles dans une tasse.

La plupart des robots n'ont pas de tels plans d'urgence, car ils sont généralement programmés pour se déplacer selon des schémas spécifiques. S'ils sont endommagés, ils peuvent avoir besoin d'apprendre une nouvelle méthode de locomotion pour maintenir leur fonctionnalité. Dans l'étude, dit Mouret, les robots n'ont pas compris ce qui n'allait pas chez eux ; les chercheurs n'ont pas essayé d'anticiper quoi que ce soit sur les dommages qu'ils subiraient.

Bien sûr, les robots, comme les voitures, peuvent avoir des capteurs qui signalent des problèmes spécifiques. Mais les capteurs ne résoudront pas le problème, et Mouret dit que l'objectif était d'apprendre sans capteurs (bien que le robot à six pattes ait utilisé un Kinect pour lui donner une compréhension de base du moment où il était droit et équilibré). De plus, Mouret souligne que les capteurs peuvent être erronés ou, peut-être, pas tout à fait corrects. Donc, la théorie des chercheurs, pour l'instant, est qu'un robot est mieux servi pour trouver la meilleure façon de se déplacer par l'expérimentation plutôt que par les données des capteurs.

Nous voulons intégrer ces connaissances, mais nous devons être prudents, dit Mouret.

On ne sait pas encore à quel point un robot pourrait être endommagé et récupérer encore un peu de mouvement, et les exemples des chercheurs sont encore loin des scénarios du monde réel tels que la lutte contre les incendies ou le sauvetage de personnes. Mouret dit qu'ils vont bientôt tester ces algorithmes d'apprentissage en dehors du laboratoire sur de plus gros robots.

Et tout en regardant le robot à six pattes découvrir une nouvelle méthode de mouvement entraîne inévitablement des visions du Terminator et des robots maléfiques, Mouret dit que les chercheurs ont tout le temps de mettre en place des protections appropriées pour empêcher les robots de mettre en œuvre des comportements qui pourraient nuire aux gens.

Presque tous les animaux sont construits pour s'adapter à une petite blessure, dit-il. Cela ne signifie pas qu'ils veulent conquérir le monde.

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