L’IA utilise l’apprentissage par renforcement pour naviguer dans les océans

Les ingénieurs de Caltech, ETH Zurich et Harvard travaillent sur une intelligence artificielle (IA) qui permettrait à des drones autonomes d’utiliser les courants océaniques pour les aider à naviguer. Avec cette approche, les drones n’ont pas à lutter contre les courants.

La recherche a été publiée dans Nature Communications le 8 décembre.

John O. Dabiri est professeur centenaire d’aéronautique et de génie mécanique et l’un des auteurs de la recherche.

“Lorsque nous voulons que des robots explorent l’océan profond, en particulier en essaims, il est presque impossible de les contrôler avec une manette à 20 000 pieds de distance à la surface. Nous ne pouvons pas non plus leur fournir des données sur les courants océaniques locaux dont ils ont besoin pour naviguer, car nous ne pouvons pas les détecter depuis la surface. Au lieu de cela, à un certain moment, nous devons que les drones océaniques soient capables de prendre des décisions sur la façon de se déplacer seuls,” déclare Dabiri.

Test de l’IA

Les ingénieurs ont testé l’exactitude de l’IA avec des simulations informatiques, et l’équipe a développé un petit robot qui exécute l’algorithme sur une puce informatique, qui pourrait alimenter des drones marins sur Terre ainsi que sur d’autres planètes. Éventuellement, ils pourraient développer un système autonome qui surveille l’état des océans de la planète, et cela en le combinant avec des prothèses développées précédemment pour aider les méduses à nager sur commande.

Pour que cette approche fonctionne, les drones doivent prendre des décisions seuls sur où aller et comment y arriver. Ils devront probablement s’appuyer sur les données qu’ils collectent eux-mêmes, qui prendraient la forme d’informations sur les courants d’eau qu’ils subissent.

Les chercheurs ont utilisé des réseaux d’apprentissage par renforcement pour résoudre ce problème, et ils ont écrit un logiciel qui peut s’exécuter sur un petit microcontrôleur.

L’équipe a pu utiliser une simulation informatique pour enseigner à l’IA à naviguer. Le nageur simulé n’avait accès qu’à des informations sur les courants d’eau à son emplacement immédiat, mais il a rapidement appris à exploiter les tourbillons dans l’eau pour se diriger vers une cible.

Ce type de navigation est courant chez les aigles et les faucons, qui chevauchent les thermiques dans l’air tout en extrayant de l’énergie des courants aériens pour manœuvrer. Cela leur permet de se déplacer vers une cible tout en économisant de l’énergie.

Stratégies de navigation efficaces

Selon l’équipe, leur algorithme d’apprentissage par renforcement pourrait également apprendre des stratégies de navigation plus efficaces que celles utilisées par les poissons dans l’océan.

“Nous espérions initialement que l’IA puisse rivaliser avec les stratégies de navigation déjà trouvées chez les animaux nageurs réels, nous avons donc été surpris de voir qu’elle apprenait des méthodes encore plus efficaces en exploitant des essais répétés sur ordinateur,” déclare Dabiri.

Les chercheurs vont maintenant essayer de tester l’IA sur chaque type de perturbation de flux qu’elle pourrait rencontrer dans l’océan. Ils

Peter Gunnarson est un étudiant diplômé de Caltech et auteur principal de l’article.

“Non seulement le robot apprendra, mais nous apprendrons également sur les courants océaniques et sur la façon de naviguer à travers eux,” déclare Gunnarson.