Le projet MINIMAL ou l’intelligence du vivant au service de la robotique

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Le projet MINIMAL ou l’intelligence du vivant au service de la robotique

Le projet européen MINIMAL vise à favoriser la compréhension des mécanismes neuronaux des asticots afin d’améliorer l’intelligence des machines.

Le projet MINIMAL

Le projet Minimal, qui doit aboutir avant la fin de l’année est le fruit d’un appel à projet lancé par la Commission Européenne en 2013, dans le cadre du programme « Challenging Current Thinking » et qui s’inscrit lui-même plus largement dans le programme Horizon 2020 de l’Union Européenne. Il prend part aux volontés de R&D de l’U.E en matière de technologies de l’information et de la communication (ICT), qui constituent d’ailleurs l’un des pôles les plus productifs en terme de recherche européenne avec pas moins de 35 000 publication sur le sujet. Le projet dispose de 3 millions d’euros de fonds et est emmené par Barbara Webb de l’Université d’Édimbourg, aidé de l’Institut de Neurobiologie de Leipniz et du Centre de régulation génomique espagnol.

Si l’on s’en tient au descriptif du projet, les objectifs sont les suivants. En un : analyser finement comment le comportement olfactif des larves est modifié par des stimuli gustatifs attractifs et adverses et comment la prise de décision basée sur la mémoire est impactée par le contexte de motivation. L’intérêt étant d’appliquer ces schémas comportementaux sur ordinateur.

Le second objectif est de construire et valider des modèles d’intégration au niveau des circuits neuronaux et les relier à la fonction neuronale des larves à travers des expériences optogénétiques. L’intérêt étant de trouver une correspondance entre les manipulations systémiques et schématiques.

Le tout pour en tirer des principes dynamiques et des algorithmes généralisables qui puissent améliorer les capacités d’apprentissage des machines. Ces avancées seront mises à rude épreuve durant des sessions de proof of concept qui devront démontrer que de telles capacités d’apprentissage autonome peuvent être atteintes avec une puissance informatique minimale.

Quel est le rapport entre les larves et le fonctionnement des machines ?

soft robot adapté de l'asticot par le projet Minimal

Comprendre le fonctionnement neuronal des asticots…

Le nom du projet offre un début de réponse : MINIMAL, pour Miniature Insect Model for Active Learning.

Visiblement, les larves offriraient une fabuleuse source d’inspiration pour les nouveaux modèles de fonctionnement des ordinateurs et par extension des robots, puisque c’est bien de cela dont il est question. D’après Barbara Webb, la coordinatrice du projet, la compréhension du processus d’apprentissage des organismes simples est très bénéfique à la recherche car il s’agit de mécanismes simples et légers et donc faciles à reproduire.

L’objectif étant de propulser « une ère de robots auto-apprenant et de machines prédictives » explique le communiqué du CORDIS, l’organe d’information sur la Recherche et le Développement en Europe.

Si l’on traduit en termes simples l’énoncé des objectifs du projet, il faut comprendre que les organismes vivants, aussi petits et simples soient-ils (la larve de Drosophila fait à ce titre office de parfait cobaye) font preuve d’une extraordinaire capacité à comprendre leur environnement et à prendre des décisions en réaction et a fortiori à savoir réagir sur la base de ce qu’ils ont déjà vécu et compris, processus que l’on appelle tout simplement l’apprentissage.

Plus concrètement, les recherches visent trois objectifs : la compréhension de la relation entre l’apprentissage par association et le contrôle du comportement d’un organisme; la compréhension du circuit neuronal dudit organisme; améliorer les capacités d’apprentissage des machines.

Les chercheurs de Minimal se sont donc intéressés au fonctionnement et au comportement de l’asticot. Pourquoi ? Parce qu’il ne possède pas plus de 10 000 neurones contre les 100 milliards estimés de l’Homme. Et cela ne l’empêche pas de faire montre de capacités d’apprentissage rapide et flexible tout à fait étonnantes. Pour définir l’efficacité de ces capacités, les chercheurs évaluent leur propension à faire le bien plutôt que le mal pour la larve concernée. L’asticot a attiré l’attention des chercheurs parce qu’ils étaient capables de mesurer mais aussi de contrôler son activité cérébrale avec facilité et précision. Ils ont donc mené toute une série d’expériences pour comprendre comment l’asticot réagissait à des stimuli extérieurs (du bruit, du son, des appâts etc…), et sont parvenus à retracer tout le processus d’apprentissage par voie olfactive qui permet aux asticots de se diriger vers la bonne nourriture (comme le sucre) plutôt que vers la mauvaise (comme la quinine).

« Nous avons découvert que seul un certain nombre de neurones est nécessaire à faire en sorte que l’asticot apprenne que tel odeur est bonne » explique Barbara Webb. Elle et son équipe ont développé une technique originale qui permet d’illuminer les neurones utiles à tel ou tel activité, de manière à les identifier et n’exploiter que ceux-là, sans en passer par la quantité innombrable de neurones dormants.

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…Et améliorer les capacités d’apprentissage des machines

« Comprendre les mécanismes spécifiques qui se cachent derrière le processus d’apprentissage pourrait aboutir à de très importantes applications en technologie, comme le développement de robots intelligents » assure Barba Webb.

A ce jour, de nombreuses équipes universitaires parviennent à développer des programmes auto-apprenant relativement efficaces, mais avec leur lot de contraintes physiques (la taille de l’ordinateur) et techniques. En parvenant à copier le mécanisme des asticots « nous pourrions développer des robots petits et bon marché pour l’agriculture de précision par exemple, des robots qui sauront apprendre quel type d’irrigation ou de fertilisant appliquer à chaque plantation » poursuit-elle.

« Notre théorie principale c’est que les systèmes petits mais actifs pourront, comme les animaux, ne retenir que les indications nécessaires à l’exécution de la tâche en cours« .

Une théorie à contre-courant des programmes actuels visant à être multi-fonctions et qui, si elle est validée, permettrait de créer des robots beaucoup plus efficaces et moins énergivores puisqu’ils pourront optimiser la quantité de données à l’exécution d’une tâche spécifique.

Son équipe pense que ses découvertes bénéficieront à bien d’autres domaines reposant sur des modèles informatiques et décisionnels. Le Big Data, pourtant adepte de la dévoration de montagnes d’informations, pourrait apprendre à optimiser ce nombre, à la manière des animaux, qui, plutôt que de digérer des millions de données, ne font que prédire le cours des choses sur la base d’un nombre très réduit d’informations.

La prochaine étape ? « Créer un modèle de mécanisme d’apprentissage neuronal basé sur l’asticot et le tester sur un robot« . Les écossais ont d’ores et déjà fabriqué un asticot-robot mou aux articulations pneumatiques et imprimées en 3D, mais ils ne parviennent pas encore à bien contrôler ses mouvements.

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By | 2016-11-03T12:54:47+00:00 5 septembre 2016|Sciences|Commentaires fermés sur Le projet MINIMAL ou l’intelligence du vivant au service de la robotique

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