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FP7

GRIDMAP Résultat en bref

Project ID: 600725
Financé au titre de: FP7-ICT
Pays: Norvège

Une navigation pour les robots, inspirée par notre cerveau

Le cerveau humain pourrait-il inspirer une nouvelle génération de robots capables de naviguer dans des environnements complexes et imprévisibles? Le projet GRIDMAD tente de le découvrir en dévoilant ses mystères pour les traduire en une nouvelle génération d'algorithmes.
Une navigation pour les robots, inspirée par notre cerveau
Les ordinateurs ont indubitablement progressé en matière de traitement de quantités considérables d'informations, avec des algorithmes instruits précisément et dans de brefs délais. Néanmoins, ils n'ont pas encore la capacité de calculer efficacement des données ambiguës et imprévisibles: ce dernier caractère oblige à mettre à jour fréquemment l'algorithme, chose que seul le cerveau humain (30 fois plus puissant que la meilleure puce informatique) peut faire de façon efficace.

La navigation représente un des meilleurs exemples de cette limitation de l'informatique. Alors que notre cerveau peut nous permettre facilement de naviguer dans des environnements changeants de façon dynamique, des «procédés de cartographie et de localisation visuels simultanés» (SLAM) s'avèrent moins performants, notamment au vu de l'immense quantité de calculs et la mémoire impliquée dans le processus.

«Dans les ordinateurs traditionnels, une grande partie de ce processus est séquentiel, dans le sens où l'ordinateur effectue une chose à la fois», affirme le Dr Edvard Moser, coordinateur du projet GRIDMAP (Grid cells: From brains to technical implementation), financé par l'UE. «En revanche, dans le cerveau, de nombreux processus ont lieu simultanément et tout est interactif: ce qui a lieu dans une région du cerveau prend en compte ce qui se passe dans une autre.»

Ici entre en jeu la découverte la plus documentée du Dr Moser. En 2005, avec son équipe du Centre for the Biology of Memory (CBM) en Norvège, il a découvert des cellules de grille, un type de neurone présent dans le cerveau de nombreuses espèces animales et qui leur permet de comprendre leur position dans l'espace. Le principe fondamental de GRIDMAP est que ce processus peut être étudié, traduit en algorithmes et intégré dans des appareils, pour faciliter une navigation à l'instar du cerveau dans des environnements complexes.

«Nous voulions en savoir plus sur la façon dont fonctionne le cerveau», se souvient le Dr Moser. «Nous avons commencé par étudier le cerveau, pensant que ses processus pourraient être aussi utilisés dans des ordinateurs, et notamment des robots. L'idée était que si nous pouvions en savoir plus sur les mécanismes responsables de la navigation cérébrale, le type de cellules impliqué et la façon dont elles interagissent, les ingénieurs pourraient produire des systèmes artificiels comme des robots pour faire progresser la technologie.»

Lors de sa première phase, l'équipe s'est concentrée sur l'étude du fonctionnement des cellules de grille. «Par exemple, si un rat marche dans une boîte de 2 m2, ses cellules cérébrales peuvent être actives dans 10-12 sites différents. Dès lors, commence un processus complexe qui implique beaucoup de physique, mais on en conclut que ces cellules actives se font concurrence et que le modèle d'activité semble résulter de cette compétition. C'est en effet le modèle le plus stable», explique le Dr Moser.

Depuis le début du projet en mars 2013, l'équipe utilise un instrument de mesure qui permet de mieux comprendre ce processus. Ils ont utilisé des électrons pour enregistrer l'activité électrique des cellules cérébrales animales, sans les endommager. Par la suite, ces informations ont été enregistrées sur ordinateur afin de déterminer comment les cellules fonctionnent pour former une carte de l'environnement de l'animal. «Pour ce travail, nous collaborons avec des spécialistes en calcul, afin de réaliser des modèles sur la façon dont les choses pourraient fonctionner. Ces modèles sont en fait des prévisions, que nous vérifions afin d'adapter les modèles, selon le résultat», affirme le Dr Moser.

Du cerveau à la machine

Ce long processus de recherche, qui devait initialement s'achever en août 2016, durera au moins encore un an. Le Dr Moser et son équipe ont récemment reçu une extension pour le projet GRIDMAP, qui leur fournira le temps nécessaire pour mener à bien la mise en œuvre technique.

«Nous tentons maintenant d'implémenter dans des ordinateurs des modèles de connectivité, semblables à ceux que nous avons observés dans le cerveau, et voir s'ils aboutissent à une navigation fiable pour des robots. Mais la voie est encore longue pour comprendre précisément comment fonctionne le cerveau et comment mettre en œuvre ces mécanismes dans des appareils», affirme le Dr Moser.

«Ce qu'il nous faut, c'est une implémentation technique pour un robot qui cherche son chemin dans un environnement où peuvent survenir de nombreux évènements inattendus ont lieu (par exemple devoir prendre un raccourci improvisé afin d'éviter un obstacle dans un environnement inconnu). Nous observons aussi ces situations chez des animaux, mais il est encore difficile de tirer des conclusions. Par ailleurs, les progrès en matière de recherche biologique sont beaucoup plus lents que ce que pourrait attendre l'industrie robotique. Je pense que s'inspirer des processus biologiques est la meilleure façon de s'y prendre, mais il faut être patient.»

Le Dr Moser et son équipe ont très récemment commencé à mettre en œuvre dans les ordinateurs certains des principes découverts dans les cerveaux. Les résultats semblent déjà prometteurs, mais il faut encore attendre avant que GRIDMAP ne se traduise en produits commerciaux. La recherche se poursuivra probablement après la fin du projet, mais cela en vaut la peine à terme, estime le Dr Moser. La navigation est l'une des propriétés qui intéresse le plus la robotique, et GRIDMAP présente un potentiel qui surpasse de loin toute autre alternative.

Mots-clés

Navigation inspirée par le cerveau, robotique, SLAM
Numéro d'enregistrement: 182985 / Dernière mise à jour le: 2016-07-12
Domaine: TI, Télécommunications