Les robots envahissent de plus en plus notre quotidien. De l’automatisation des entrepôts aux aspirateurs robotisés, leur présence ne cesse de croître. Tout comme les humains, ces machines doivent se repérer dans l’espace pour naviguer efficacement.
La capacité des robots à naviguer dépend largement de leur consommation énergétique. Les systèmes de navigation des robots sont particulièrement gourmands en énergie, limitant ainsi leur autonomie et leur efficacité. Imaginez un futur où la consommation énergétique ne serait plus une contrainte. Nos recherches sur l’informatique inspirée du cerveau, publiées récemment dans Science Robotics, promettent de rendre les robots navigants beaucoup plus économes en énergie. Cette avancée pourrait révolutionner l’utilisation des systèmes alimentés par batterie dans des environnements difficiles tels que les zones sinistrées, les fonds marins ou même l’espace.
Comment les robots perçoivent-ils le monde qui les entoure? La décharge de la batterie de votre smartphone est souvent une simple nuisance. Pour un robot, cependant, une panne de courant peut avoir des conséquences dramatiques, mettant en péril sa mission et la sécurité des personnes qu’il assiste. Des drones de recherche et de sauvetage, des robots sous-marins surveillant la Grande Barrière de Corail ou des rovers spatiaux dépendent tous de leur capacité à naviguer avec des ressources énergétiques limitées.
La navigation sans GPS repose sur un processus appelé reconnaissance visuelle de lieu. Cette technique permet au robot d’estimer sa position en utilisant uniquement les informations capturées par sa caméra. Cependant, cette méthode est énergivore, consommant jusqu’à un tiers de l’énergie d’une batterie lithium-ion typique embarquée dans un robot. Les systèmes de vision robotique modernes, notamment ceux basés sur l’apprentissage automatique, sont comparables aux modèles d’IA tels que ChatGPT en termes de consommation énergétique.
En revanche, notre cerveau humain ne nécessite qu’une fraction de cette énergie pour accomplir des tâches similaires. Inspirés par cette efficacité biologique, nous avons développé un nouveau système de reconnaissance visuelle de lieu basé sur l’informatique neuromorphique. Cette technologie s’inspire des principes neuroscientifiques pour concevoir des puces informatiques et des logiciels capables d’apprendre et de traiter l’information de manière similaire au cerveau humain.
Les ordinateurs neuromorphiques se distinguent par leur grande efficacité énergétique, consommant jusqu’à 100 fois moins d’énergie qu’un ordinateur classique. Associés aux capteurs de vision dynamiques, qui imitent la manière dont l’œil humain perçoit les mouvements, ces systèmes réduisent drastiquement la consommation énergétique de la vision robotique. Ces caméras bio-inspirées ne consomment moins de 1% de l’énergie des caméras traditionnelles en n’envoyant des informations que lorsque des changements sont détectés dans la scène.
Pour surmonter les défis liés à l’utilisation de ces technologies avancées, notre recherche a abouti à la création de LENS (Locational Encoding with Neuromorphic Systems). Ce système combine des puces neuromorphiques et des capteurs dynamiques pour traiter les informations visuelles de manière continue, tout en utilisant des réseaux neuronaux à impulsions, similaires au fonctionnement du cerveau humain. Grâce à cette innovation, nous avons réussi à réduire la consommation énergétique de la reconnaissance visuelle de plus de 90%, représentant une avancée significative pour l’autonomie des robots.
Lors de nos tests, le système LENS installé sur un robot hexapode a démontré des performances équivalentes à celles des systèmes de reconnaissance visuelle traditionnels, tout en consommant nettement moins d’énergie. Cette technologie ouvre la voie à des robots capables d’opérer plus longtemps et dans des environnements plus exigeants, marquant une étape importante vers des solutions robotiques plus durables et efficaces.
Pour en savoir plus, consultez l’article complet d’Adam D. Hines et al., intitulé « A compact neuromorphic system for ultra–energy-efficient, on-device robot localization », publié dans Science Robotics (2025).
Les yeux robotiques sont au cœur de nombreuses applications modernes, des drones de recherche et sauvetage aux robots d’exploration spatiale. Cependant, malgré leur utilité indéniable, ces systèmes de vision consomment une quantité d’énergie considérable, limitant leur autonomie et leur efficacité. Alors, comment pourrait-on révolutionner cette technologie ? La réponse pourrait bien résider dans l’inspiration tirée du cerveau humain.
Pourquoi les yeux robotiques sont-ils si énergivores ?
Les systèmes de vision des robots, notamment ceux basés sur la reconnaissance visuelle, utilisent des modèles de machine learning complexes semblables à ceux déployés dans des intelligences artificielles avancées, comme ChatGPT. Ces modèles nécessitent une puissance de calcul énorme, consommant jusqu’à un tiers de l’énergie d’une batterie typique utilisée dans un robot. Cette consommation énergétique élevée limite les possibilités d’utilisation des robots dans des environnements où les sources d’énergie sont restreintes, comme les zones sinistrées, les profondeurs marines ou l’espace.
Contrairement aux plug-ins informatiques traditionnels, le cerveau humain parvient à visualiser et naviguer avec une dépense énergétique minimale, équivalente à l’allumage d’une simple ampoule. Cette efficacité énergétique pose la question : comment pouvons-nous rapprocher les performances des systèmes robotiques de celles de notre propre cerveau ? Notre recherche récente offre une piste prometteuse.
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Qu’apporte la neuromorphic computing aux robots ?
La neuromorphic computing, ou informatique neuromorphique, s’inspire des principes du fonctionnement du cerveau pour développer des puces et logiciels capables d’apprendre et de traiter l’information de manière plus efficace. Ces systèmes sont extrêmement économes en énergie, consommant jusqu’à 100 fois moins que les ordinateurs traditionnels. En intégrant ces technologies, les robots peuvent non seulement réduire leur consommation énergétique mais aussi améliorer leur capacité à traiter des informations visuelles de manière plus semblable à l’être humain.
Notre étude, publiée dans Science Robotics, démontre que les systèmes de navigation robotisée peuvent voir leur efficacité énergétique radicalement améliorée grâce à cette approche. En combinant des puces neuromorphiques avec des caméras bio-inspirées, nous avons pu développer un système de reconnaissance visuelle appelé LENS (Locational Encoding with Neuromorphic Systems), réduisant la consommation d’énergie de plus de 90%. Cette avancée ouvre de nouvelles perspectives pour les robots fonctionnant dans des environnements extrêmes, où l’autonomie énergétique est cruciale.
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Comment les caméras bio-inspirées révolutionnent la vision robotique
Les caméras traditionnelles en robotique sont conçues pour capturer des images statiques en permanence, ce qui engendre une consommation énergétique élevée. En revanche, les caméras bio-inspirées, également connues sous le nom de sensors de vision dynamique, fonctionnent de manière plus intelligente en ne capturant des informations que lorsqu’il y a un changement dans la scène observée. Cette approche similaire à celle des détecteurs de mouvement permet de réduire la consommation énergétique à moins de 1% de celle des caméras conventionnelles.
En adoptant ces sensores avancées, les robots deviennent capables de surveiller et de naviguer tout en consommant nettement moins d’énergie. Cette technologie est particulièrement prometteuse pour des applications telles que les drones de secours en haute montagne ou les robots explorant les fonds marins, où chaque milliampère compte. Pour en savoir plus sur les innovations en matière de servomoteurs Dynamixel XM430, vous pouvez consulter notre test bêta détaillé.
Quels sont les défis à relever pour l’adoption généralisée ?
Malgré les avancées prometteuses, l’intégration des technologies neuromorphiques et des caméras bio-inspirées dans les systèmes robotiques n’est pas sans défis. L’un des principaux obstacles réside dans la nécessité de développer des algorithmes de reconnaissance visuelle capables de traiter des flux d’informations continus de manière efficace. Les modèles standards, basés sur des images statiques, ne sont pas adaptés à la nature dynamique des données fournies par les capteurs neuromorphiques.
Notre recherche a surmonté cette barrière en combinant des puces neuromorphiques avec des caméras dynamiques, créant ainsi un système intégré capable de traiter les informations en temps réel avec une efficacité énergétique sans précédent. Cette innovation, baptisée LENS, représente une avancée significative vers des robots plus autonomes et durables. Pour explorer davantage, découvrez notre avis sur la dernière version du robot Metabot.
Quelles applications pourraient bénéficier de cette technologie ?
Les implications de cette technologie sont vastes et touchent de nombreux domaines. Dans les zones de catastrophe, des drones de recherche et sauvetage équipés de systèmes de vision énergétiquement efficaces peuvent opérer plus longtemps, augmentant les chances de trouver des survivants. Sous l’eau, les robots puissent surveiller des écosystèmes fragiles, comme la Grande Barrière de Corail, avec une consommation minimale d’énergie.
De plus, dans l’espace, où la recharge énergétique est un luxe, les rovers utilisant des systèmes de navigation neuromorphiques peuvent parcourir de plus grandes distances et accomplir des missions plus complexes. Pour des événements nécessitant une robotique avancée, vous pouvez envisager de louer un robot capable de fonctionner de manière autonome et efficace pendant toute la durée de l’événement.
Comment la communauté robotique réagit-elle à ces innovations ?
La communauté scientifique et technologique accueille avec enthousiasme les avancées en informatique neuromorphique et en vision bio-inspirée. Les recherches comme les nôtres ouvrent la voie à des robots plus intelligents et autonomes, capables de fonctionner dans des environnements variés avec une consommation énergétique optimisée. Des entreprises comme RoboForce investissent massivement dans le développement de manipulateurs robotisés mobiles, démontrant l’intérêt croissant pour ces technologies innovantes.
Par ailleurs, l’adoption de ces technologies se reflète dans les projets de développement et les partenariats académiques visant à améliorer encore l’efficacité et les capacités des robots. Des kits de développement, tels que Cozmo, permettent aux chercheurs et aux enthousiastes de tester et d’améliorer les systèmes de vision en temps réel, contribuant ainsi à l’évolution rapide de ce domaine.
Quel est l’avenir des yeux robotiques inspirés du cerveau humain ?
L’avenir des yeux robotiques inspirés du cerveau humain s’annonce prometteur. En continuant à intégrer des technologies neuromorphiques et des caméras dynamiques, nous pouvons envisager des robots non seulement plus efficaces énergétiquement, mais aussi plus intelligents et adaptatifs. Ces avancées permettront aux robots de s’adapter à des tâches complexes et variées avec une autonomie accrue, ouvrant la voie à de nouvelles applications révolutionnaires dans des secteurs tels que la santé, la sécurité, l’exploration et le divertissement.
En tant que responsable en robotique, je suis convaincu que ces innovations transformeront notre interaction avec les machines, rendant les robots plus intégrés dans notre quotidien tout en respectant les contraintes énergétiques. Pour rester informé sur les dernières avancées et découvrir mes projets, n’hésitez pas à visiter animation-robot.com.