Des robots capables de s’adapter aux dommages en quelques minutes

Depuis quelques années, certains pays utilisent des robots pour aider les secouristes dans les situations d’urgence. Ils servent par exemple à chercher des survivants après une catastrophe ou à détecter les feux de forêts pour prévenir les pompiers. Mais qu’adviendrait-il si ces robots étaient abîmés lors de ces opérations ? Pour qu’ils puissent réussir leurs missions sans encombre, il faut qu’ils soient capables de réagir à leurs dommages. C’est l’objectif du projet CreAdapt, financé par l’ANR depuis 2012 dans le cadre du programme "Jeunes Chercheuses et Jeunes Chercheurs".

Une technologie bio-inspirée

Le projet CreAdapt s’est inspiré de l’évolution naturelle, en tant que processus d’optimisation et d’innovation, pour proposer de nouvelles approches permettant à des robots endommagés de continuer leur mission. En cas de blessure, les animaux sont capables de trouver rapidement une manière de compenser leur handicap. Un animal avec une cheville foulée, par exemple, trouvera un moyen de boiter en quelques essais seulement. De la même façon, les robots autonomes doivent pouvoir gérer des situations que leurs créateurs n’ont pas prévues, les dommages mécaniques notamment. La spécificité du projet CreAdapt est de s’appuyer sur des algorithmes d’évolution artificielle pour doter les robots de « créativité » quand ils se trouvent dans ce type de situation. Le défi principal étant de faire en sorte que l’adaptation ne nécessite que quelques minutes.

Des algorithmes pour améliorer l’ « adaptabilité »

Le projet Creadapt utilise l’évolution artificielle pour donner aux robots des intuitions qui guident leur apprentissage par un système d’ « essai-erreur ». Ainsi, avant d’être envoyé en mission, les robots utilisent une simulation de leur corps pour créer une « carte » détaillée des milliers de façons différentes de réaliser leurs objectifs. Cette carte incarne leurs « intuitions » des comportements intéressants à développer et leur potentiel. Elle est créée par le biais d’un nouveau type d’algorithme évolutionniste, appelé « MAP-Elites »,  qui s’inspire de l’évolution darwinienne et de la « survie du plus apte » pour chercher des solutions performantes. Si le robot est endommagé, il utilise ces intuitions pour guider un deuxième algorithme, dit d’ « adaptation », qui réalise des expériences afin de trouver rapidement un comportement de compensation. Ce nouvel algorithme est un algorithme d’optimisation « bayesienne » qui exploite les connaissances fournies par la « carte ». Si une des expériences testées ne fonctionne pas, l’algorithme élimine de façon intelligente des catégories entières d’actions pour essayer d’autres solutions prometteuses. Le chercheurs ont testé cette approche sur un robot marcheur à six pattes (cf. photo) : pour les cinq pannes testées (patte raccourcie, pattes perdues, etc.),  la totalité de cette procédure d’adaptation s’exécute en moins de deux minutes. L’approche développée dans ce projet pourrait donc faciliter les missions de secours des robots, mais aussi la création d’assistants robotiques personnels qui resteraient utiles même quand une de leurs pièces est cassée.

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