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Robotique : de la peau artificielle à la neurobiologie

26.03.2018

Les applications en matière de robotique concernent souvent l’amélioration de la productivité ou la facilitation de notre quotidien. Et si les chercheurs s’inspiraient du vivant pour développer des robots évolutifs qui nous permettraient de mieux comprendre le fonctionnement humain ? Exemple avec le travail d’Alexandre Pitti sur la peau artificielle.

Alexandre Pitti et bras de robot

En développement robotique, deux grandes approches existent. L’approche mécaniste consiste à programmer des tâches assignées aux robots qui les exécute. Une autre consiste à créer des robots capables d’apprendre comme un être vivant le ferait, on parle d’intelligence artificielle bio-inspirée. L’équipe neurocybernétique du laboratoire Équipes Traitement de l'Information et Systèmes (ETIS - unité mixte de recherche CNRS/UCP/ENSEA) développe des recherches selon cette seconde approche. L’aller-retour permanent entre des observations sur le vivant et l’expérimentation avec les robots permet de mieux comprendre le lien entre nos comportements, nos apprentissages et les mécanismes de fonctionnement de notre système nerveux. La perspective est de développer des robots capables de reproduire nos comportements grâce à des réseaux de neurones artificiels.

Développer les fonctions du toucher pour l’intelligence artificielle

Alexandre Pitti est maître de conférences à l’UCP et chercheur au sein d’ETIS. Ses travaux, sur l’intégration multimodale des informations nécessaires à l’apprentissage, visent à comprendre comment les informations recueillies simultanément par nos sens participent à notre capacité d’apprentissage, et par conséquent, d’improvisation et d’adaptation. Plus l’information reçue est riche, plus la perception est fine et précise, et l’apprentissage efficient.

Alors que les roboticiens utilisent majoritairement la vision comme principale source d'information pour les robots, Alexandre Pitti a choisi d'étudier un autre sens pour tester l'apprentissage du robot : le toucher. Notre perception du monde, décodée par le cerveau, est conditionnée par le nombre et l’agencement de nos mécano-récepteurs, capteurs des informations de notre environnement. Nos mains concentrent un grand nombre de ces cellules et transmettent bien plus d’informations que nos avant-bras par exemple. Le toucher est un vecteur très important des interactions homme/environnement. Il intervient beaucoup plus que la vision dans nos mécanismes d’apprentissage.

Alexandre Pitti modélise, via l’informatique, des réseaux de neurones artificiels inspirés du vivant qui servent de système nerveux aux robots et les relie à une peau artificielle. On donne le moins de code possible au robot et on observe et analyse comment il apprend à bouger, à interagir avec son corps et avec d’autres robots. On observe comment les neurones artificiels s’agencent, se déploient, etc. en fonction des interactions avec la peau. Cela nous permet de comprendre le corps et la représentation cérébrale de nos actions et celles des autres du point de vue modélisation neurobiologique.

C’est un polymère, appelé Velostat et formé par deux couches de film plastique, qui simule la peau. Lors d’un contact avec cette matière, l’interaction de ses couches modifie sa résistance électrique et change le champs  électrique recueilli par des électrodes sur tout le bord de la surface. Les tensions sont ensuite traitées par les neurones artificiels.

Mieux comprendre le fonctionnement de notre peau

Alexandre Piti et le bras robotique recouvert de la peau artificielle.
Alexandre Piti et le bras robotique recouvert de la peau artificielle.
Ces expérimentations permettent aux chercheurs de comprendre le rôle de la physique de la peau et du traitement du signal cérébral dans la perception transmise par cet organe via les réseaux neuronaux. Recouvrir un vrai robot ou un bras robotique permet de tester et de valider les hypothèses bio-inspirées. L’étape suivante  consiste à développer les propriétés tactiles des robots. L’idée est de leur permettre d’apprendre par leur perception et leurs interactions pour ne pas avoir des robots de type "je t’ordonne" mais des robots de type "tu apprends". précise Alexandre Pitti. Actuellement, les résultats montrent qu’au toucher de la peau synthétique, chaque neurone artificiel se spécialise et s’adapte aux différentes pressions et réceptions enregistrées. Le réseau de neurones artificiels s’organise en fonction des informations transmises par la peau artificielle.

Des perspectives d’applications

Même si les robots humanoïdes avec une peau aussi performante que la nôtre ne sont pas encore à l’ordre du jour, des domaines d’application variés sont à considérer. Pour des prothèses de membres, il est envisageable de relier les neurones artificiels avec les terminaisons nerveuses du corps et permettre l’échange d’informations entre prothèse et corps. Des vêtements intelligents composés de tissus électriques permettant de récupérer de l’information ou de créer des interactions peau vivante/vêtements pourraient être développés. Dans le domaine de la santé, les avancées dans la compréhension des mécanismes physiques et neurobiologiques en jeu dans le toucher laissent entrevoir des possibilités de nouveaux traitements. Dans le cas des phénomènes de membres fantômes par exemple que l’on pourra peut-être soulager.

Pour aller plus loin
L’équipe Neurocybernétique du laboratoire ETIS
Livre : La révolution de l'intelligence du corps - Rolf H. Pfeifer & Alexandre Pitti
Vidéo en anglais : How babies can inspire us to build intelligent robot - TEDx Alexandre Pitti
Les publications scientifiques d’Alexandre Pitti

Crédit photos : / ETIS / UCP / ENSEA /

Alexandre Pitti

Roboticien et spécialiste en intelligence artificielle bio-inspirée et en réseau artificiel de neurones.

Portrait Alexandre Pitti

Thématiques de recherche

Intégration multimodale : intégration de différentes modalités de perception (peau)

Développement d’une mémoire de travail à long terme avec des modèles neuronaux artificiels

Robotique bio-inspirée : soft robotic, développement de robots plus proches de la morphologie humaine

Robotique sociale : étude de robots avec un visage et des expressions faciales et qui puissent imiter et apprendre par l’imitation : apprentissage de la prononciation, du langage (formation du babillage)

Travail sur l’équilibre pour une colonne vertébrale souple via un petit robot-serpent.

En savoir plus

Son laboratoire : Equipes Traitement de l'Information et Systèmes
Sa page personnelle

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