Le système d'IA fait fonctionner avec succès une machine forestière de 16 tonnes
Pour la première fois, des scientifiques ont réussi à créer une machine forestière autonome contrôlée par l’intelligence artificielle. Dans une étude menée à l’Université d’Umeå, un système d’IA a été développé, capable de faire fonctionner une machine de 16 tonnes sans intervention humaine.
L'étude a été réalisée en collaboration avec Skogforsk et Algoryx Simulation. L'ouvrage est publié dans la revue Robotique et systèmes autonomes.
Le contrôle des robots par l’IA nécessite de grandes quantités de données d’entraînement, ce qui est coûteux et risqué lorsqu’il s’agit de machines lourdes. Une pré-formation dans un environnement simulé résout ce problème, mais il existe toujours un certain décalage avec la réalité.
Une étude menée à l’Université d’Umeå montre que cet obstacle peut également être surmonté pour les systèmes vastes et complexes. Sur le site d'essai de Skogforsk à Jälla, près d'Uppsala, les premiers essais réussis ont été réalisés.
Lors des tests, une IA a été chargée de contrôler une lourde machine forestière, de franchir divers obstacles et de suivre un itinéraire planifié. L'IA avait été formée à l'avance sur le supercalculateur de l'université d'Umeå en plusieurs millions d'étapes de formation.
« Les résultats montrent qu'il est possible de transférer le contrôle de l'IA sur une machine forestière physique après l'avoir d'abord entraînée dans un environnement simulé », explique Viktor Wiberg, chercheur chez Algoryx Simulation, dont la thèse de doctorat à l'Université d'Umeå constitue la base des travaux. C’est la première fois que quelqu’un parvient à démontrer le contrôle autonome d’une machine aussi complexe qu’une machine forestière grâce à l’IA.
L'IA doit être formée dans un environnement virtuel
La méthode d'apprentissage par renforcement profond de l'IA a démontré une capacité surhumaine à contrôler des systèmes complexes. Cependant, les succès se limitent aux systèmes numériques ou aux robots petits et légers. Les équipements lourds destinés à la foresterie, aux mines et à la construction possèdent une mécanique complexe, souvent associée à l’hydraulique. Cela les rend difficiles à contrôler.
« De plus, il est coûteux et dangereux de produire expérimentalement la quantité de données de formation nécessaire pour former des modèles d'IA capables de gérer toutes les situations imaginables », explique Martin Servin, professeur agrégé de physique à l'université d'Umeå.
Pour ces raisons, une grande partie de la recherche et du développement se déroule dans des environnements de formation virtuels, un peu comme les simulateurs utilisés depuis longtemps pour former les opérateurs de machines humaines. L'environnement virtuel est basé sur une simulation physique qui calcule fidèlement la dynamique de la machine et l'interaction avec le terrain et les arbres.
Une étude montre que le « fossé de la réalité » peut être comblé
Dans une simulation numérique, un modèle d’IA peut explorer en peu de temps un vaste espace de relations causales entre situation, action et résultat.
« Dans un environnement virtuel, la formation se déroule sans risque de blessure et sans consommation de carburant », précise Servin.
Mais malgré le haut degré de réalisme des modèles physiques qui pilotent les simulations, il existe un certain décalage avec la réalité. Ce soi-disant « écart de réalité » constitue un obstacle majeur lorsqu'il s'agit de transférer un modèle pré-entraîné pour contrôler une machine physique. Le résultat peut être que l’IA effectue des actions inattendues et indésirables.
Jusqu’à présent, on ne savait pas exactement à quel point l’écart de réalité constitue un obstacle lorsqu’il s’agit de machines lourdes et complexes. Mais l’étude de recherche de l’Université d’Umeå montre que cet écart peut être comblé.
« Il est impressionnant que cela ait réellement fonctionné. Il était clair que l'IA fonctionnait de mieux en mieux à chaque essai », déclare Tobias Semberg, ingénieur au laboratoire de téléopération forestière de Skogforsk Troëdsson. Les recherches seront présentées lors du congrès mondial sur la recherche forestière, IUFRO, à Stockholm.
