Les scientifiques enseignent à un robot à naviguer de manière indépendante dans un labyrinthe

Alors que les processeurs agissent comme le cerveau de l’ordinateur, ils sont fondamentalement différents du cerveau humain réel. Les transistors utilisent des signaux électroniques pour effectuer des opérations logiques, tandis que le cerveau repose sur des cellules nerveuses connectées via des synapses. Le cerveau utilise cette signalisation pour contrôler le corps et percevoir l’environnement qui l’entoure, et il utilise un processus d’apprentissage pour déclencher la réaction du système corps/cerveau lorsque certains stimuli sont perçus. 

Piloter un robot à travers un labyrinthe

Un groupe de scientifiques a maintenant appliqué ce principe fondamental de l’apprentissage par l’expérience sous une forme simplifiée, et ils l’ont utilisé pour piloter un robot à travers un labyrinthe à l’aide d’un circuit neuromorphique organique. 

L’équipe était dirigée par Paschalis Gkoupidenis, qui est le chef de groupe dans le département de Pail Blom au Max Planck Institute for Polymer Research. Le travail était le résultat d’une collaboration entre les universités d’Eindhoven, Stanford, Brescia, Oxford et KAUST.

L’article a été publié dans la revue Scientific Advances. 

Imke Krauhausen est un étudiant en doctorat dans le groupe de Gkoupidenis et à la TU Eindhoven, ainsi que le premier auteur de l’article publié.

“Nous voulions utiliser cette configuration simple pour montrer à quel point de tels ‘dispositifs neuromorphiques organiques’ peuvent être puissants dans des conditions réelles,” a déclaré Krauhausen. 

Les chercheurs ont alimenté le circuit adaptatif intelligent avec des signaux sensoriels provenant de l’environnement afin de parvenir à la navigation du robot à l’intérieur du labyrinthe. À chaque intersection du labyrinthe, le chemin vers la sortie était indiqué, mais le robot interprète généralement de manière incorrecte les signaux visuels et prend la mauvaise décision avant de se perdre. 

Appliquer des stimuli correctifs

Lorsque le robot prend ces mauvaises décisions et se retrouve dans des impasses, il est découragé de les prendre en recevant des stimuli correctifs. Par exemple, si le robot heurte un mur, les stimuli correctifs sont directement appliqués au circuit organique via des signaux électriques induits par un capteur de toucher attaché au robot. 

Le robot apprend progressivement à prendre la bonne décision à chaque exécution de l’expérience. Cela l’aide à éviter de recevoir des stimuli correctifs, et il finit par trouver le chemin de sortie du labyrinthe. Le processus d’apprentissage a lieu exclusivement sur le circuit adaptatif organique. 

“Nous étions vraiment heureux de voir que le robot peut passer à travers le labyrinthe après quelques essais en apprenant sur un simple circuit organique. Nous avons montré ici un premier montage très simple. Cependant, dans un avenir lointain, nous espérons que les dispositifs neuromorphiques organiques pourraient également être utilisés pour le calcul et l’apprentissage locaux et distribués. Cela ouvrira de nouvelles possibilités pour des applications dans la robotique réelle, les interfaces homme-machine et les diagnostics de pointe. De nouvelles plateformes pour la prototypage rapide et l’éducation, à l’intersection de la science des matériaux et de la robotique, devraient également émerger.” Gkoupidenis dit.