10 grands défis de la robotique

Les technologies fondamentales (défi 1-7)

Dans ‘The Grand Challenges of Science Robotics’, les dix grands défis de la robotique sont décrits. Les sept premiers défis sont repris dans la rubrique ‘technologies fondamentales ayant un impact dans tous les domaines’ au sein de la robotique.

1 Nouveaux matériaux & méthodes de production

Les fondements technologiques d‘un robot reposent aujourd‘hui encore sur une structure mêlant engrenages, servomoteurs électriques et actionneurs. Ces der­nières décennies, une grande attention a été accordée aux système d‘entraînement alternatifs telles que les muscles artificiels ou les matériaux de substitution. Nous entendons par là les matériaux soit ‘souples‘, soit dotés d‘une fonctionnalité électrique intégrée. Ces derniers matériaux offrent de nom­breux avantages car ils peuvent être utilisés comme capteurs et comme actionneurs. Et comme ils sont intégrés dans le matériau, le résultat diffus de ‘détection‘ et de commande offre de nouvelles possibilités.

Les nouveaux matériaux, actionneurs et techniques de pro­duction nous poussent à nous éloigner de la construction basique ‘écrous et boulons‘, ce qui permet un assemblage beaucoup plus simple. L‘intégration de la biodégradation dans le concept d‘‘éco­nomie circulaire‘ va donc aussi prendre de l‘importance.

Les nouvelles techniques de pro­duction telles que l‘impression 3D (lithographie ou frittage sélectif au laser) offrent la possibilité de réaliser des structures très complexes et efficaces. Et si l‘on pourrait croire que l‘impression 3D offre la solution ultime, rien n‘est moins vrai. Dans l‘ensemble, il y a encore quel­ques améliorations à apporter en matières de coût, de temps de production, de portée et de choix des matériaux.

L‘avenir pourrait être aux mains des robots 4D (espace et temps) qui s‘adaptent dans le temps et possèdent un matériel adaptatif et auto-guérisseur. Les pre­miers pas, encore timides, ont déjà été faits, mais il reste encore un long chemin à parcourir.

2 Robots d’inspiration bio

Quand on parle de ’robots d‘inspiration biologique’, on parle de robots qui utilisent des principes biologiques fondamentaux traduits en modèles de conception, aussi appelées biomimétique ou bio­mimétisme. L‘idée est simple mais ingénieuse: la nature et l‘évolution recherchent toujours l‘efficacité dans l‘utilisation des matériaux et de l‘énergie. La biomimétique a de­puis longtemps intégré l‘ingénierie, et s‘impose aussi progressivement dans la robotique.

Par­mi les pionniers, on retrouve notamment le bras robotique SCARA et le robot en série à 6 axes, désormais omniprésent, qui imite autant que possible les mouvements du bras humain.

Cependant, l‘étude pointe du doigt le fait que les plus grands défis de la robotique dans ce domaine n‘ont quasi pas évolué ces 30 dernières années. Il s‘agit notamment du développement d‘une source d‘énergie qui imite le métabolisme, d‘actionneurs énergétiques com­pacts de type musculaire, de matériel d‘auto-guérison et de capacité de raisonnement.

 

3 Energie

Les robots industriels et les plates-formes mobiles (véhicules guidés automatiques et véhicules aé­riens sans pilote) font l‘objet d‘exigences toujours plus contraignantes, telles que des cycles plus courts, une plus grande portée et des charges utiles plus importantes. Les auteurs rappellent que la pro­duction d‘énergie, le stockage et le tran­sfert d‘énergie présentent tous des défis majeurs. Ils soulignent aussi que la minimisation de la consommation d‘énergie au moyen d‘un contrôle avancé re­présente un défi de plus.

Pour les plates-formes mobiles ‘sans fil‘, on s‘intéresse surtout au stock­age et au transfert efficaces de l‘énergie et à la pro­duction locale d‘énergie. Les technologies alternatives aux méthodes de stock­age électrochimique connues sont au cœur de l‘actualité, comme les piles à combustible ou les super-condensateurs. Des méthodes alternatives de stockage d‘énergie sont aussi envisagées. On fonde beaucoup d‘espoir sur la trans­mission sans fil et la production locale d‘énergie par ce que l‘on appelle la ‘récolte d‘énergie‘.

Une petite quantité d‘énergie peut être générée à partir de vibrations mécaniques et de lumière, p. ex., et peut être util­isée pour alimenter des cap­teurs. Les pro­grès de la téléphonie mobile nous ont per­mis de découvrir le transfert d‘énergie pour induction.

4 Robotique en essaim

La robotique en essaim pourrait être comparée à des essaims d‘abeilles. Un groupe de robots simples, même rudimentaires, peut collaborer pour atteindre un objectif plus vaste, bien au-delà des capacités d‘un robot isolé. Les modules simples et peu coûteux se reconfigurent, automatiquement ou non, en fonction de la tâche à accomplir. Cela permet de profiter d‘une énorme flexibilité et ce, à coût réduit. La robotique en essaim est réalisée à l‘échelle macro, micro et nanométrique. 

Les défis consistent à modéliser mathématiquement de grands grou­pes d‘essaims et à commander un certain com­portement voulu. En outre, la communication et la perception de l‘environnement sont extrêmement importantes pour atteindre un objectif d‘une part et pour permettre la reconfiguration d‘autre part. L‘étude annonce une évolution importante de cette technologie d‘ici 5 à 10 ans, grâce à l‘optimisation des performances et de la complexité des algorithmes et à la diminution d‘échelle et du prix des cap­teurs, des processeurs, du matériel de communication et des actionneurs.

5 Navigation et exploration

D‘énormes progrès ont déjà été réalisés en matière de planification des trajectoires des robots (industriels ou mobiles), y compris la pré­vention des collisions et l‘optimisation du temps et de l‘énergie. Des progrès sig­nificatifs ont également été réa­lisés dans le domaine des capteurs avan­cés (comme les enveloppe tactiles autour de cer­tains robots collaboratifs) et de la vision par ordinateur. 

En revanche, la planification des trajectoires et la navigation deviennent de plus en plus difficiles car l‘environnement dans lequel les robots sont déployés est de plus en plus dynamique et peut changer très rapidement. C‘est le cas des robots (p. ex. cobot) dans un environnement où des personnes et d‘autres robots (p. ex. VGA) évoluent. En outre, l‘environnement dans lequel ils opèrent est de moins en moins prédéfini. Le robot de­vra donc aussi être capable de cartographier son environnement. Il doit pouvoir ob­tenir une image dynamique de l‘environnement et en même temps de planifier un itinéraire: le SLAM (Simultaneous Localisation And Mapping), devra permettre d‘appréhender des environnements changeants et des objets déformables. En outre, il devra apprendre à faire face aux problèmes, à s‘y adapter et à s‘en remettre. 

 

6 L’IA dans la robotique

Selon les auteurs de l‘étude, l‘IA renaît de ses cendres après plus de 60 ans. On a souvent entendu dire que l‘IA n‘a pas fonctionné pendant ses 50 pre­mières années. Pourtant, c‘est tout le con­traire. Pour certaines tâches, à condition de disposer des données et de la puissance de calcul adéquates, l‘IA sera la plus performante de toutes les solutions. D‘énormes progrès ont été réalisés dans la reconnaissance des objets, où l‘homme a longtemps été supérieur à l‘ordinateur.

Les auteurs reviennent sur le fait que pour beaucoup, les progrès récents prou­vent que nous sommes sur le point de faire un pas de géant en matière d‘‘intelligence‘. Cependant, il fau­dra développer encore les techniques existantes ainsi que de nouvelles techniques pour en arriver à un con­cept d‘IA réellement capable de raisonner. Le fossé entre l‘intelligence humaine et l‘IA qui imite ou transcende cette intelligence doit en­core être comblé. L‘imitation de l‘intelligence humaine dans les logiciels reste le plus grand défi de l‘IA. 

Le niveau de méta-apprentissage, qui permet d‘apprendre à faire les choses, jouera ici un rôle décisif. En outre, l‘IA devra être capable de faire face à ses propres limites. Cependant, la plupart des techniques d‘‘ap­prentissage machine‘ reposent sur le ‘big data‘ qui n‘est pas toujours disponible dans les applications robotiques. Les experts attirent aussi l‘attention sur la nécessité d‘intégrer une IA dans le cloud pour le futur développement de la robotique avec IA.

Dans certaines applications (de sécurité), il faudra toujours une intervention humaine pour valider l‘exécution d‘une décision émanant d‘une IA. Cependant, on sait déjà que certaines boucles de décision peuvent être trop rapides pour le cerveau humain. Dans un tel cas, l‘IA devra pouvoir raisonner et prendre des décisions morales.

La stratégie de la Com­mission européenne en matière d‘IA englobe la capacité humaine d‘action et de contrôle, la robustesse et la sécurité techniques, la protection de la vie privée et la gestion des don­nées, la transparence, la di­versité, la non-discrimination et la justice, le bien-être social et environnemental et la responsabilité.

 

7 Interaction avec le cerveau

Les BCI (brain-computer interfaces) créent un lien direct entre le cerveau humain et les machines. Ils sont considérés comme un outil idéal pour développer les capacités humaines. La BCI traduit l‘intention humaine en signaux électriques et est principalement uti­lisée dans le développement de prothèses ro­botiques actives. La progression du développement des BCI pourrait mener à des applications intéressantes dans le domaine de la col­laboration et du contrôle avancés des ro­bots. 

Néanmoins, le domaine doit encore sur­monter des défis majeurs: le coût et la complexité de l‘acquisition des données, le traitement des artefacts dans les signaux de mesure qui ne proviennent pas de l‘activité cérébrale, et la question de savoir si la BCI sera plus performante que des techniques plus simples comme le suivi oculaire ou les techniques ba­sées sur les contractions mus­culaires.