Un robot norvégien apprend à évoluer et s’auto-répare en imprimant ses pièces

Des experts de l’Uni­ver­sité d’Oslo, en Norvège — l’équipe tra­vail­lant avec le professeur agrégé Kyrre Gletteont mis en place une méth­ode per­me­t­tant aux robots de con­cevoir et de fab­ri­quer en toute autonomie des pièces les com­posant et ce, en util­isant une forme d’évolution arti­fi­cielle appelée Gen­er­a­tive design et une imp­ri­mante 3D à leur dis­po­si­tion. Toute­fois, l’équipe doit encore lui assem­bler ses pièces. Il ne s’agit pas du 1er robot créé par le lab­o­ra­toire. Il y a eu le robot Hen­ri­ette en 2005 par le pro­fesseur Mats Hov­in qui devait appren­dre à marcher.  Puis Erna et Tur­bo.

Le Gen­er­a­tive design est une tech­nique où les pro­grammes d’intelligence arti­fi­cielle — ou machines créa­tives — innovent pour créer de nou­veaux pro­duits, du meu­ble à la semelle de chaus­sure.

Le dernier robot du lab­o­ra­toire, Num­ber Four (une référence à numéro 5 de Short Cir­cuit?) com­posé de pièces en plas­tique reliées entre elles par des ser­vo­mo­teurs, essaie dif­férentes manières de se déplac­er d’un bout à l’autre du sol. Il évolue au fur et à mesure de ses tests et pour­rait trou­ver une méth­ode plus effi­cace que la notre ou que celle d’autres ani­maux, une méth­ode à laque­lle nous n’aurions pas pen­sé. «Il teste les vari­a­tions de son mod­èle de mou­ve­ment orig­i­nal», explique Kyrre Glette.

Dans la nature, par exem­ple, env­i­ron 99,9% des «évo­lu­tions» ne mènent nulle part et les ani­maux dis­parais­sent.

Les instruc­tions de “Num­ber Four”  provi­en­nent d’une sim­u­la­tion par ordi­na­teur. Comme un sim­u­la­teur infor­ma­tique ne mod­élise pas par­faite­ment le monde réel, les mem­bres de l’équipe prévoient une dif­férence entre le monde virtuel et le monde réel.

Le robot a été conçu dans un “ven­tre virtuel” — un pro­gramme de con­cep­tion généra­tive qui essaye des mil­liers de sim­u­la­tions et de solu­tions dif­férentes pour se déplac­er au mieux dans un envi­ron­nement don­né, dans ce cas, le tapis du lab­o­ra­toire de Glette. Glette et son équipe ne dis­ent pas à l’ordinateur com­ment résoudre le prob­lème, ils intro­duisent seule­ment cer­tains paramètres — comme le fait que le robot doit pass­er de A à B, les tâch­es à faire, la vitesse désirée, sa taille et la con­som­ma­tion d’énergie max­i­male; et l’IA, la machine créa­tive, fait le reste, mul­ti­pli­ant les expéri­ence en gar­dant les meilleures ver­sions et en itérant de nou­veau.

C’est une évo­lu­tion arti­fi­cielle. Il com­mence par des com­bi­naisons très sim­ples de ses pièces et des moteurs sim­ples qui peu­vent les déplac­er. Finale­ment, quelques solu­tions réus­sis­sent à don­ner un avan­tage, elles sont enreg­istrées pour les tests à venir et légère­ment mod­i­fiées. Vous obtenez de meilleures et meilleures solu­tions. ” explique Glette.

Par ces itéra­tions, l’ordinateur peut arriv­er avec un mod­èle de tra­vail en quelques heures, puis il demande à l’imprimante 3D de faire une ver­sion réelle de son mod­èle et l’équipe n’a plus qu’à assem­bler l’ensemble à l’aide de ser­vo­mo­teurs. Le robot com­pare ain­si l’aide que peu­vent lui apporter des pattes sup­plé­men­taires par rap­port à la con­som­ma­tion sup­plé­men­taire néces­saire.

La mon­tée de l’impres­sion 4D — imp­ri­mantes qui impri­ment et assem­blent les pro­duits imprimés — rap­pelle que les robots pour­raient bien­tôt être en mesure de se dévelop­per eux-mêmes dans le lab­o­ra­toire, de la même manière BAE et ses drones avec de nou­veaux assem­bleurs.

Il existe un cer­tain nom­bre de types d’imprimantes 3D à l’université, cer­taines pro­duisent des impres­sions en aci­er, titane et plas­tique, d’autres des tis­sus, des organes. (L’hôpital uni­ver­si­taire d’Oslo Rik­shos­pi­talet emploie cette tech­nolo­gie pour con­cevoir des pièces squelet­tiques pour les patients de rem­place­ment de la hanche ). Les imp­ri­mantes à l’Université d’Oslo coû­tent entre 400K NOK et 3M (40K€ à 300K€).

À l’avenir, les robots de Glette pour­raient trou­ver com­ment con­tourn­er des obsta­cles inat­ten­dus — et pourquoi pas s’imprimer et se pos­er eux-mêmes de nou­velles par­ties du corps pour y palier. Pour beau­coup de gens, ce types de robots ressem­blent à Skynet du film Ter­mi­na­tor.  Le physi­cien Stephen Hawk­ing, par exem­ple, a aver­ti sur les dan­gers de l’IA. Et il n’est pas le seul: Musk, Bill Gates et d’autres ont for­mé un groupe de réflex­ion sur la ques­tion.

«L’apprentissage de ce robot se fait 24/24 et 7/7, il ne se fatigue pas», explique Kei­th Down­ing, pro­fesseur d’intelligence arti­fi­cielle à l’Université norvégi­en­ne des sci­ences et de la tech­nolo­gie.

Un scé­nario d’utilisation de ces robots serait de les envoy­er dans une zone de cat­a­stro­phe nucléaire pour résoudre des prob­lèmes inat­ten­dus. Un robot de ce type pour­rait être utile pour explor­er des planètes éloignées.

Dans le futur, les robots doivent être capa­bles de résoudre des tâch­es dans les mines pro­fondes sur des planètes loin­taines, dans les zones sin­istrées radioac­tives, dans les zones de glisse­ment de ter­rain dan­gereux et sur le lit de la mer sous l’Antarctique. Ces envi­ron­nements sont si extrêmes que nul être humain ne peut y faire face. Tout doit être con­trôlé automa­tique­ment. Imag­inez qu’un groupe de robots pénètre dans l’épave d’une cen­trale nucléaire, il trou­ve un escalier qui ne lui a pas été mis dans les paramètres, il prend une pho­to. L’image est analysée. Les bras de l’un des robots, équipé d’une imp­ri­mante, pro­duisent un nou­veau robot ou une nou­velle par­tie pour un des robots afin de négoci­er les escaliers “, espère Kyrre Glette.

Les experts esti­ment qu’ils ne seront toute­fois pas plus “intel­li­gents” que nous avant 2045 (encore  cette his­toire de sin­gu­lar­ité tech­nologique ?)

Tout cela me rap­pelle mon stage dans un lab­o­ra­toire de la fac­ulté de phar­ma­cie de Lille 2 quand j’étais en Licence. L’idée était de créer un Ate­lier de Génie Robo­t­ique Virtuel (AGRL) pour mod­élis­er et entraîn­er des robots en virtuel, avant d’uploader le code dans de véri­ta­bles robots, tout en prévoy­ant tous les mécan­ismes adap­tat­ifs. Bon, je n’ai tra­vail­lé que sur une petit par­tie, mais c’était fort stim­u­lant.

C’est aus­si à l’origine de mon pro­jet de jeu “Lost Colonies” qui est en pause pour le moment.

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