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Les scientifiques développent des robots à cerveau de rat capables de naviguer dans des endroits inconnus


Des robots dotés de cerveaux de rongeurs sont en cours de construction dans un laboratoire de la Queensland University of Technology (QUT), en Australie. Les scientifiques ont modélisé la façon dont les rongeurs naviguent et ont construit un système de navigation racinaire correspondant.

Les rongeurs ont une méthode de déplacement unique qui leur permet de trouver leur chemin au-dessus, sous et autour des obstacles. Les robots doivent avoir des compétences similaires pour être intégrés dans des situations ordinaires. Pour que les robots soient totalement autonomes, leur capacité à s'auto-naviguer est cruciale. L'idée d'introduire des robots dans des environnements de travail courants tels que les restaurants, les entrepôts, les hôpitaux et les hôtels repose largement sur la capacité des robots de déterminer indépendamment leurs propres itinéraires à travers des espaces inconnus.

Le système de navigation rongeur-robot

Le scientifique australien Michael Milford a passé les 14 dernières années à développer le système de navigation rongeur-robot. Le système utilise des «cerveaux artificiels» basés sur la façon dont lui et son équipe pensent que le cerveau des rats fonctionne.

Les «cerveaux artificiels» de ces robots fonctionnent de deux manières. Premièrement, le processeur de bas niveau du cerveau utilise la caméra du robot en combinaison avec un itinéraire pré-enseigné. Le robot doit suivre cet itinéraire appris en comparant ses connaissances stockées à ce qu’il «voit» sur la caméra. Le processeur de haut niveau du robot utilise un système de cartographie neuronale basé sur des cellules de grille qui garde une trace de l'emplacement du robot dans un sens global, à plusieurs échelles spatiales. La combinaison de processeurs est essentielle. Le processeur de bas niveau lui permet de prendre des décisions de navigation au niveau local, tandis que le processeur de haut niveau donne au robot la possibilité de planifier des itinéraires en dehors des territoires connus.

[Source de l'image:James Provost / IEEE]

Comment les rats naviguent

Ceci est similaire à la façon dont nous observons les rats. Lorsque vous déposez un rat commun dans un territoire inconnu, un labyrinthe de tuyaux clairs dans un laboratoire par exemple, le rat commence immédiatement à `` cartographier '' la zone en reniflant, en utilisant ses moustaches pour mesurer les diamètres et en testant les voies d'évacuation possibles en trouvant des moyens. pour faire le tour de la zone immédiate. Pendant que le rat fait ces choses, son cerveau léger (seulement 2 grammes!) Pointe des neurones de cartographie spécialisés.

Le premier groupe tire sur des points de repère enregistrés, tels que des coins et des changements de hauteur. Le deuxième groupe de neurones se déclenche à des distances régulières. Un autre groupe de neurones enregistre la direction dans laquelle la tête du rat est tournée, lui donnant quelque chose comme une boussole interne. La combinaison de ces neurones travaillant ensemble aide le rat à créer une carte mentale mentale de la région, lui donnant ainsi de superbes capacités de navigation. Ce qu'il est important de noter, c'est plutôt que de créer une idée humaine d'une carte, qui est généralement statique, les rats ont la capacité de constamment mettre à jour leurs connaissances de navigation. C'est le Saint Graal pour les fabricants de robots.

[Source de l'image:Michael Milford / IEEE]

Le laboratoire de l'Université de technologie du Queensland développe cette technologie depuis plus de 14 ans. Ses précédents prototypes de robots rongeurs comprenaient une machine de livraison de colis en intérieur qui livrait plus de 1100 colis en deux semaines à l'intérieur du laboratoire. Un autre robot a cartographié une banlieue entière de Brisbane à l'aide de séquences capturées sur un ordinateur portable. Maintenant, l'équipe collabore avec l'entreprise de machinerie lourde, Caterpillar. L'objectif est de déployer un bot similaire à cerveau de rongeur dans une flotte de machines minières souterraines robustes.

Source de l'image en vedette:IEEE

Sources:Spectre, QUT, Eprints

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