Voir à travers une nouvelle lentille permet une navigation semblable à celle du cerveau chez les robots
infohightech ·
Les chercheurs en robotique de QUT (Queensland University of Technology) en Australie ont développé un nouveau système de navigation robotique qui imite les processus neuronaux du cerveau humain et utilise moins de 10 % de l'énergie requise par les systèmes traditionnels.
Dans une étude publiée dans la revue Science Robotics , les chercheurs détaillent un nouveau système qu'ils appellent LENS – Locational Encoding with Neuromorphic Systems.
LENS utilise l'informatique inspirée du cerveau pour établir une nouvelle référence à faible consommation d'énergie pour la reconnaissance de lieux robotisés.
La recherche, menée par le premier auteur, le neuroscientifique Dr Adam Hines, avec le professeur Michael Milford et le Dr Tobias Fischer , tous du QUT Centre for Robotics et de la QUT School of Electrical Engineering and Robotics , utilise un système appelé informatique neuromorphique.
« Pour faire fonctionner ces systèmes neuromorphiques, nous avons conçu des algorithmes spécialisés qui apprennent davantage comme les humains, en traitant les informations sous forme de pics électriques, similaires aux signaux utilisés par les vrais neurones », a déclaré le Dr Hines.
« Les contraintes énergétiques constituent un défi majeur dans la robotique du monde réel, en particulier dans des domaines comme la recherche et le sauvetage, l’exploration spatiale et la navigation sous-marine.
« En utilisant l’informatique neuromorphique, notre système réduit les besoins énergétiques de la localisation visuelle jusqu’à 99 %, permettant aux robots de fonctionner plus longtemps et de parcourir de plus grandes distances avec des alimentations électriques limitées".
« Nous savons que les systèmes neuromorphiques pourraient être plus efficaces, mais ils sont souvent trop complexes et difficiles à utiliser dans le monde réel. Nous avons développé un nouveau système qui, selon nous, changera la façon dont ils sont utilisés avec les robots. »
Dans le cadre de l’étude, les chercheurs ont développé LENS, un système capable de reconnaître des emplacements sur un trajet de 8 km, mais utilisant seulement 180 Ko de stockage, soit près de 300 fois moins que les autres systèmes.
LENS combine un réseau neuronal à pointes semblable à un cerveau avec une caméra spéciale qui ne réagit qu'au mouvement et une puce à faible consommation, le tout sur un petit robot.
« Ce système démontre comment l’informatique neuromorphique peut permettre un suivi de localisation en temps réel et économe en énergie sur les robots, ouvrant de nouvelles possibilités pour la technologie de navigation à faible consommation d’énergie », a déclaré le Dr Hines.
« Une consommation d’énergie plus faible peut permettre aux robots télécommandés d’explorer plus longtemps et plus loin."
« Notre système permet aux robots de se localiser en utilisant uniquement des informations visuelles, d'une manière à la fois rapide et économe en énergie. »
Le Dr Fischer, membre de l'ARC DECRA, a déclaré que l'innovation clé du système LENS était un nouvel algorithme qui exploitait deux types de matériel bio-inspiré prometteur : la détection, via un type spécial de caméra appelé « caméra événementielle », et l'informatique, via une puce neuromorphique.
« Plutôt que de capturer une image complète de la scène qui prend en compte tous les détails de chaque image, une caméra événementielle détecte en permanence les changements et les mouvements à chaque microseconde », précise le Dr Fischer.
« La caméra détecte les changements de luminosité à chaque pixel, reproduisant fidèlement la façon dont nos yeux et notre cerveau traitent les informations visuelles.
« Savoir où vous êtes, également connu sous le nom de reconnaissance visuelle du lieu, est essentiel pour les humains comme pour les robots."
« Alors que les gens utilisent les repères visuels sans effort, c'est une tâche difficile pour les machines. »
Le professeur Michael Milford, directeur du Centre de robotique du QUT, a déclaré que l'étude était représentative d'un thème clé de recherche mené par les chercheurs du centre.
« Une robotique et une technologie percutantes impliquent à la fois de mener des recherches révolutionnaires, mais aussi de réaliser tout le travail de translation nécessaire pour garantir qu'elles répondent aux attentes et aux exigences des utilisateurs finaux », assure le professeur Milford.
« On ne peut pas simplement faire l’un ou l’autre.
« Cette étude est un excellent exemple de travail vers des systèmes robotiques économes en énergie qui fournissent aux utilisateurs finaux les performances et l'endurance dont ils ont besoin pour que ces robots soient utiles dans leurs domaines d'application. »
Lisez l'article complet, Un système neuromorphique compact pour une localisation de robots sur appareil ultra-efficace en énergie , publié dans Science Robotics en ligne.