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ROBOTIQUE Des robots et des hommes Dix robots se connectent phy- siquement pour former un seul Les robots seront de plus en plus nombreux et variés. Ils vont communiquer avec nous robot plus grand et plus puissant doté d’un “cerveau” (robot en mais aussi entre eux. Pour comprendre les mécanismes de ces nouvelles collaborations, rouge dans l’image). cela passe par les expérimentations et les modélisations. À l’IRIDIA (ULB) dont il est l’un des directeurs, Marco Dorigo développe des outils intellectuels et expérimentaux pour réaliser des robots en essaims à l’intelligence de plus en plus fne. Il faut voir le bureau de Marco Dorigo, rem- Intelligence artifcielle lent et coûteux car la moindre erreur dans pli de mini-robots aux allures techno ou Le labo d’intelligence artifcielle, fondé par la carte électronique d’un prototype prend vintage : des mini-cubes bardés de circuits Philippe Smets, est co-dirigé par Hugues des mois à être corrigée par le fabricant… et de leds, de gros insectes à roulettes, Bersini et Marco Dorigo qui s’est notam- Cette fois, les agents sont physiques et des « toys » bricolés de haute technologie. ment focalisé sur les problèmes d’optimi- non biologiques : de petits robots de labo Modulaires et mobiles, ces robots sont pro- sation. Ceux-ci sont très bien résolus par doués de capacités sensori-motrices. Et grammés avec des règles simples qui leur les fourmis, capables de trouver le chemin la question est de les faire coopérer pour donnent la capacité d’agir en s’adaptant le plus court entre différentes ressources. résoudre des tâches impossible à réali- aux surprises de leur environnement. On a ainsi pu modéliser le comportement ser seuls, à l’image des fourmis qui s’y Exemple d’application déjà opérationnelle de fourmis artifcielles in silico – des auto- mettent à plusieurs pour transporter un chez les humains : les véhicules auto- mates cellulaires – en appliquant les algo- insecte trop lourd. Nous nous inspirons Pr Marco Dorigo, ULB nomes, qui sont par défnition des robots. rithmes biologiques de fourmis réelles. donc de la nature… mais gardons toute Actuellement, ils ne communiquent pas Exemple classique (découvert à l’ULB au notre liberté d’inventer. entre eux mais s’ils le pouvaient cela dimi- laboratoire de Jean-Louis Deneubourg) : nuerait encore la probabilité d’accidents. une piste « odorante » déposée par les Prise collective de décision « Les robots À l’IRIDIA (Institut de Recherches Interdis- fourmis revenant d’une ressource alimen- Situation expérimentale typique  : un de l’IRIDIA ciplinaires et de Développements en Intel- taire s’évapore au cours du temps, mais groupe de robots doit se déplacer en réac- tion à un paramètre de l’environnement plus la source est proche du nid, plus le s’inspirent du ligence Artifcielle, campus de l’ULB), on trajet y menant est court ; et donc, en un (imposé par l’expérimentateur). Comment fait des recherches de base en s’inspirant système de la des mécanismes « coopératifs » et « auto- temps donné, davantage d’allers-retours un grand nombre de robots peuvent-ils prendre une telle décision collective sans peuvent s’effectuer par les fourmis-cher- danse « en huit » organisés » observés chez les insectes cheuses sur cette piste, ce qui renforce qu’il y ait un chef ? Et même sans qu’appa- sociaux. Les robots sont contrôlés selon des abeilles lors une approche qui n’est pas hiérarchique l’odeur de la piste courte par rapport à une raisse « naturellement » un chef, car on de la recherche mais auto-organisée : les robots ne sont piste plus longue et augmente le recrute- impose que le système soit auto-organisé. ment local. C’est ainsi que ce problème d’une source de pas dirigé par un chef mais prennent toutes mathématique diffcile est résolu par de Les robots de l’IRIDIA s’inspirent du sys- leurs décisions sur base d'informations tème de la danse « en huit » des abeilles pollen. » échangées avec leur voisins. Le fait qu’il n’y la bio-physique – la nature est maître en lors de la recherche d’une source de pol- a pas de centre de pouvoir rend un essaim optimisation ! len : plus la source découverte est riche de robots auto-organisé(s) très robuste aux Mais notre groupe, explique Marco Dorigo, en pollen, plus la danse de la découvreuse dysfonctionnements et aux erreurs. devient peu à peu hardware. C’est diffcile, dure longtemps, ce qui recrute davantage
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