Des voitures qui carburent au rêve
Généralement, l’être humain apprend en faisant ou par simulation mentale. Si l’apprentissage passe par le processus essais-erreurs, la simulation mentale consiste à créer des modèles d’environnements et d’objets, puis à simuler mentalement ce qui pourrait arriver. Appliqué à la conduite, cela signifie que nous pouvons comprendre que faire ou ne pas faire une chose peut entraîner un accident grave. Mais dans le cas d’une simulation, il n’y a pas d’issue tragique. Bien que les véhicules autonomes excellent dans de nombreux domaines, ils n’ont pas cette capacité d’apprendre par simulation mentale. Cela signifie que changer un comportement dangereux nécessite une intervention humaine et de nombreux tests. Mais que se passerait-il si les voitures pouvaient avoir la capacité cognitive d’utiliser l’expérience acquise en conduisant pour prédire les menaces potentielles et faire évoluer automatiquement leurs stratégies de contrôle du comportement? Telle est la question posée par le projet Dreams4Cars financé par l’UE. «Avant de remettre des vies humaines entre les mains de cette technologie, les véhicules autonomes doivent être capables de parcourir des milliards de kilomètres sans provoquer d’accident mortel», explique Mauro Da Lio, professeur de systèmes mécaniques à l’Université de Trente et coordinateur du projet Dreams4Cars. «Actuellement, aucun véhicule autonome n’a atteint ces milliards de kilomètres de route, mais cela pourrait changer grâce à une nouvelle technologie révolutionnaire de cognition et de contrôle qui permettra à nos voitures de rêver.»
Apprendre en rêvant
Pour être prêts à prendre la route, les véhicules autonomes doivent pouvoir réagir efficacement à des situations qui peuvent n’arriver qu’une fois par milliard de kilomètres. Sachant cela, le projet Dreams4Cars a concentré ses efforts sur le développement d’un agent de conduite capable d’apprendre des simulations mentales, ce que le projet appelle des «rêves». «Dreams4Cars a recherché des mécanismes de simulation, ou “états de sommeil” comparables à l’imagerie mentale des rêves humains, qui permettent aux agents moteurs de recombiner les situations saillantes de la conduite réelle, ou ce que l’on appelle “l’état de veille”», explique Mauro Da Lio. «Des situations imaginaires sont produites qui peuvent à leur tour être utilisées pour former les agents, optimisant ainsi les stratégies sensorimotrices existantes et en découvrant de nouvelles.» Pour construire ce mécanisme, le projet a commencé par développer un agent moteur artificiel avec un système de perception-action extensible. Les chercheurs ont ensuite utilisé des cadres de réseaux neuronaux pour faire évoluer systématiquement et hiérarchiquement les émulateurs avancés. Les émulateurs avancés sont des réseaux de neurones capables de faire divers types de pronostics. Ils peuvent être utilisés pour produire un monde émulé. Ensuite, l’équipe a développé des méthodes pour inverser efficacement les modèles prédictifs via des simulations mentales, synthétisant des modèles inverses pour le comportement et le contrôle. Par conséquent, l’agent peut développer des actions en toute sécurité sans avoir besoin d’une interaction potentiellement dangereuse dans le monde réel.
Un grand pas en avant
Le projet Dreams4Cars ne s’est pas arrêté au développement de la technologie, il a également démontré son efficacité. Après avoir développé avec succès un agent de conduite avec des cycles d’activité et de simulation sur un véhicule de qualité recherche, les chercheurs ont utilisé le même agent dans un véritable véhicule de production développé par le Centro Ricerche Fiat (CRF), partenaire du consortium (voir image). Ce test a montré une augmentation du niveau de cognition par rapport à la ligne de base d’un système d’ingénierie humaine à la pointe de la technologie. «Le projet Dreams4Cars a réussi à créer un logiciel simple et compact capable de conduire de manière autonome une voiture en utilisant des comportements émergents et robustes», explique Mauro Da Lio. «Cela représente une avancée majeure vers la réalisation d’un véhicule véritablement autonome et l’amélioration de la sécurité routière.»
Mots‑clés
Dreams4Cars, véhicule autonome, simulation mentale, agent de conduite, sécurité routière
