Des scientifiques trouvent une solution ingénieuse pour exploiter l'intelligence collective.
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Une percée offre un moyen de développer une IA capable de faire correspondre les oiseaux en groupe et les bancs de poissons. Les oiseaux se rassemblent pour se nourrir et se déplacer plus efficacement. Les poissons se regroupent pour éviter les prédateurs. Et les abeilles essaiment pour se reproduire. Les récentes avancées en intelligence artificielle ont cherché à imiter ces comportements naturels afin d'améliorer potentiellement les opérations de recherche et de sauvetage ou d'identifier les foyers d'incendies de forêt sur de vastes territoires, principalement grâce à des mouvements coordonnés de drones ou de robots. Cependant, développer un moyen de contrôler et d'exploiter ce type d'IA – ou « intelligence en essaim » – s'est avéré complexe.
Dans un article récemment publié, dans les Actes de l'Académie nationale des sciences, une équipe internationale de scientifiques décrit un cadre conçu pour faire progresser l’intelligence des essaims, en contrôlant les rassemblements et les essaimages d’une manière similaire à ce qui se produit dans la nature.
« L'un des grands défis de la conception d'essaims robotisés est de trouver un mécanisme de contrôle décentralisé », explique Matan Yah Ben Zion, professeur adjoint au Centre Donders pour la cognition de l'Université Radboud des Pays-Bas et l'un des auteurs de l' article , paru dans la revue Proceedings of the National Academy of Sciences . « Les poissons, les abeilles et les oiseaux y parviennent très bien : ils forment des structures magnifiques et fonctionnent sans leader ni directive unique. En revanche, les essaims synthétiques sont loin d'être aussi agiles, et leur contrôle à grande échelle est encore impossible. »
L'équipe de recherche, composée notamment des scientifiques Mathias Casiulis et Stefano Martiniani de l'Université de New York, a relevé ces défis en élaborant des règles de conception géométrique pour le regroupement de particules autopropulsées. Ces règles sont modélisées par calcul naturel, à l'instar des charges « positives » ou « négatives » des protons et des électrons, fondamentales pour la formation de la matière.
Selon ces règles, les particules actives se déplaçant en réponse à une force externe ont une propriété intrinsèque qui les fait se courber, une quantité que les chercheurs appellent « courbure ».
« Cette courbure détermine le comportement collectif de l'essaim, ce qui indique un moyen de contrôler potentiellement si l'essaim se rassemble, s'écoule ou se regroupe », explique Martiniani de l'Université de New York, professeur adjoint de physique, de chimie et de mathématiques.
Leur conclusion a été étayée par une série d'expériences au cours desquelles les scientifiques ont montré que le critère basé sur la courbure contrôle l'attraction entre les paires de robots et s'étend naturellement à des milliers de robots. Chaque robot a été considéré comme ayant une courbure positive ou négative, et, à l'instar de la charge électrique, cette courbure contrôle les interactions mutuelles des robots.
« Cette quantité, semblable à une charge, que nous appelons "courbure", peut prendre des valeurs positives ou négatives et être directement codée dans la structure mécanique du robot », explique Ben Zion. « Comme pour les charges des particules, la valeur de la courbure détermine la manière dont les robots s'attirent les uns les autres pour se regrouper ou se dévient les uns des autres pour former un groupe. »
Ben Zion, qui, en tant qu'étudiant à l'université de New York, a précédemment développé des nageurs microscopiques, a ajouté : « Trouver une règle de conception de nature géométrique, telle que la courbure, la rend applicable aux robots industriels ou de livraison ou aux robots microscopiques de la taille d'une cellule qui ont le potentiel d'améliorer l'administration de médicaments et d'autres traitements médicaux. »
« Le plus intéressant, c'est que ces règles reposent sur la mécanique élémentaire, ce qui simplifie leur mise en œuvre dans un robot physique », ajoute Casiulis, chercheur postdoctoral au Centre de recherche sur la matière molle de l'Université de New York et au Centre Simons de chimie physique computationnelle de l'Université de New York. « Plus généralement, ces travaux transforment le défi du contrôle des essaims en un exercice de science des matériaux, offrant une règle de conception simple pour éclairer l'ingénierie future des essaims. »
Les autres auteurs de l'étude étaient les chercheurs de l'Université de Tel Aviv Eden Arbel, Yoav Lahini et Naomi Oppenheimer et la chercheuse de l'Université Radboud Charlotte van Waes.