Les Robots Clearpath Jackal travaillant en équipe en utilisant la forme α

L’armée américaine travaille sur une technique qui permettra aux équipes de robots sur le champ de bataille de travailler ensemble efficacement, même lorsque les communications sont défaillantes. Appelée α-shape, cette approche aide les groupes de robots autonomes à atteindre les objectifs de leur mission sans conflit ni duplication des efforts, malgré l’impossibilité de se consulter.

Si les robots doivent être utiles sur le champ de bataille, ils doivent être capables de fonctionner malgré toutes les frustrations du champ de bataille, dont la moindre est que les communications ne sont souvent pas disponibles en raison de pannes d’équipement, de contre-mesures ennemies ou de la nécessité d’être furtif. Cela est particulièrement vrai pour les équipes de robots qui ont suffisamment d’intelligence pour s’adapter aux conditions afin d’atteindre leurs objectifs, mais qui ne disposent pas des liens de communication idéaux pour déterminer qui fait quoi.

« Les robots qui travaillent en équipe ont besoin d’une méthode pour s’assurer qu’ils ne font pas double emploi », explique Bradley Woosley, chercheur de l’armée. « Lorsque tous les robots peuvent communiquer, de nombreuses techniques peuvent être utilisées ; cependant, dans les environnements où les robots ne peuvent pas communiquer largement en raison de la nécessité de rester cachés, de l’encombrement entraînant le non-fonctionnement des radios pour les communications longue distance, ou pour préserver la batterie ou la bande passante pour des messages plus importants, les robots auront besoin d’une méthode pour se coordonner avec le moins de communications possible. »

Développée par le Commandement du développement des capacités de combat (DEVCOM) de l’armée américaine, le Laboratoire de recherche de l’armée et le département d’informatique de l’Université du Nebraska, Omaha, l’α-shape fonctionne en assignant une tâche à l’un des robots de l’équipe, puis en fournissant cette information à d’autres robots sélectionnés qui se souviennent de ce fait. Les autres robots peuvent ainsi demander qui effectue cette tâche sans avoir à communiquer directement avec le robot en question, qui pourrait être en communication à ce moment-là.

Le choix du robot qui se souvient de chaque tâche assignée dépend de la configuration du réseau de communication de l’équipe et de la géométrie du déploiement des robots. Chaque robot dispose d’une zone dans laquelle il doit se souvenir des objectifs et de la personne qui a été affectée à la tâche nécessaire pour atteindre ces objectifs.

Cela signifie que les robots peuvent trouver rapidement le robot qui détient l’information nécessaire, comme contacter le superviseur d’un département pour savoir ce qui se passe. Un algorithme de recherche intelligent est également utilisé pour identifier les conflits et les stocker pour une résolution ultérieure lorsque les communications sont rétablies. De cette manière, l’équipe de robots est résiliente, utilise moins de bande passante et chaque robot est mieux à même de travailler de manière indépendante.

« Cette recherche permet la coordination entre les robots lorsque chaque robot est habilité à prendre des décisions sur ses prochaines tâches sans avoir à vérifier d’abord avec le reste de l’équipe », explique Bradley Woosley. « Permettre aux robots de progresser vers ce qu’ils estiment être la prochaine étape la plus importante, tout en gérant les éventuels conflits entre deux robots au fur et à mesure qu’ils sont découverts lorsque les robots entrent et sortent de la portée de communication entre eux. »

https://www.army.mil/article/245632/army_technique_enhances_robot_battlefield_operations

https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0921889020305534