La reconnaissance du terrain par l'IA aide les cafards cyborgs à se déplacer plus rapidement.

Stratégie avancée de contrôle de la locomotion basée sur la reconnaissance du terrain. (A) Classificateur de terrain basé sur un réseau de neurones multicouches (MLP) pour identifier les terrains plats, les montées, les descentes et les trous. (B) Stratégie de stimulation adaptative qui ajuste le contrôle de la locomotion en fonction du terrain reconnu afin d'améliorer l'efficacité de la locomotion et de l'escalade. Crédit : Mochammad Ariyanto et al., 2026, Navigation biohybride par reconnaissance du terrain en temps réel et escalade naturelle chez un insecte cyborg, Device

Les insectes cyborgs combinent la mobilité des organismes vivants avec des dispositifs électroniques miniatures, offrant des applications potentielles dans les opérations de recherche et de sauvetage, l'inspection des infrastructures et l'exploration d'environnements difficiles d'accès pour les robots conventionnels.

Cependant, la plupart des systèmes de navigation autonomes sont conçus pour éviter les obstacles, même ceux qu'un insecte pourrait franchir naturellement. Cela peut entraîner des trajets plus longs et une efficacité d'exploration réduite.

Une équipe de recherche internationale de l'Université d'Osaka et de l'Universitas Diponegoro a développé un nouveau système de navigation pour les insectes cyborgs qui combine la capacité naturelle de la blatte à grimper avec une reconnaissance du terrain en temps réel basée sur l'IA, permettant aux insectes de franchir les obstacles plus rapidement et plus efficacement qu'avec les méthodes de navigation conventionnelles.

L'étude est publiée dans la revue Device .

Les systèmes conventionnels guident les insectes cyborgs autour des obstacles, même lorsqu'ils sont capables de les franchir. L'équipe a donc développé une stratégie d'escalade réactive combinant la recherche d'un objectif, l'évitement d'obstacles, le suivi de parois et les comportements d'escalade innés.

Cependant, comme le contrôleur ne pouvait pas identifier le terrain, il a émis des commandes de direction pendant la montée, provoquant des hésitations et des mouvements inefficaces.

Déplacement de l'insecte cyborg grâce au système de navigation proposé. Crédit : Mochammad Ariyanto et al., 2026, Navigation biohybride par reconnaissance du terrain en temps réel et escalade naturelle chez l'insecte cyborg, Device

Pour résoudre ce problème, les chercheurs ont intégré un module d'IA basé sur un perceptron multicouche qui utilise les données des capteurs embarqués pour reconnaître en temps réel les surfaces planes, les montées, les descentes et les trous. Le classificateur a atteint une précision de 92 % lors d'une évaluation hors ligne, permettant ainsi au contrôleur d'adapter la stimulation au terrain, de réduire les corrections de trajectoire inutiles et de favoriser une progression continue sur des surfaces difficiles.

« Le principal défi consistait à développer un système capable de reconnaître le terrain en temps réel sans compromettre les capacités locomotrices naturelles de l'insecte », explique le professeur Keisuke Morishima de l'université d'Osaka.

« Dans cette étude, nous proposons une « intelligence artificielle physique biohybride » pour permettre une navigation autonome efficace. Nous espérons que ces résultats inspireront le développement de systèmes robotiques capables d'opérer dans des environnements complexes, notamment sur les sites de recherche et de sauvetage. »

https://techxplore.com/news/2026-08-ai-powered-terrain-recognition-cyborg.html

https://dx.doi.org/10.1016/j.device.2026.101277

https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S2666998626002292