Les scientifiques utilisent la réalité virtuelle pour les poissons pour enseigner aux robots comment gras

Les poissons sont des maîtres du mouvement coordonné. Les écoles de poissons n’ont pas de leader, mais les individus parviennent à rester en formation, à éviter les collisions et à répondre avec une flexibilité liquide aux changements dans leur environnement. La reproduction de cette combinaison de robustesse et de flexibilité a été un défi de longue date pour les systèmes conçus par l’homme comme les robots.

Maintenant, en utilisant la réalité virtuelle pour les poissons en mouvement libre, une équipe de recherche basée à Konstanz a franchi une étape importante vers cet objectif.

La recherche est publiée dans la revue Robotique scientifique.

« Nos travaux illustrent que les solutions évoluées par nature au cours des millénaires peuvent inspirer des lois de contrôle robustes et efficaces dans les systèmes d’ingénierie, » a déclaré le premier auteur Liang Li de l’Université de Konstanz. Le co-auteur Máté Nagy de l’Université d’Eötvös le souligne, disant, « La découverte ouvre des possibilités passionnantes pour les applications futures en robotique et la conception de véhicules autonomes. »

Déchiffrer l’algorithme caché de la nature

En utilisant une configuration de réalité virtuelle (VR) qui imite la scolarité naturelle, les chercheurs ont placé le poisson zèbre juvénile individuel dans des arènes en réseau où chaque poisson pourrait interagir librement avec « holographique » conspécifiques virtuels. Chaque poisson virtuel était une projection d’un vrai poisson d’une autre arène, ce qui signifie que les poissons pouvaient nager et interagir ensemble dans le même monde virtuel. L’environnement 3D entièrement immersif permet aux chercheurs manipuler précisément les stimuli visuels et enregistrer comment les poissons réagissent.

Ce niveau de contrôle élevé a permis aux scientifiques d’isoler exactement les indices que les poissons utilisaient pour guider leurs interactions avec d’autres poissons. En d’autres termes, ils pourraient rétrograder le comportement de la scolarité chez le poisson zèbre pour comprendre comment les poissons résolvent le problème complexe de la coordination de leur mouvement.

La solution qu’ils ont découverte était une loi simple et robuste basée uniquement sur la position perçue, et non sur la vitesse, de leurs voisins pour réguler leur comportement suivant.

« Nous avons été surpris par le peu d’informations dont les poissons ont besoin pour coordonner efficacement les mouvements dans une école, » dit Iain Couzin, auteur principal de l’étude et directeur du MPI-AB et conférencier au Cluster of Excellence: Collective Behavior. « Ils utilisent des règles locales qui sont cognitivement minimes, mais fonctionnellement excellentes. »

Pour voir à quel point la loi de contrôle était réaliste, l’équipe l’a testée avec de vrais poissons. Ils ont mené une VR « Test de Turing, » Sur la base du concept de test, si les gens peuvent dire s’ils interagissent avec un vrai humain ou avec l’intelligence artificielle.

Dans le test de Turing aquatique, un vrai poisson nageait avec un poisson virtuel qui basculait entre être réel et contrôlé par l’algorithme qu’ils ont découvert. Le vrai poisson ne pouvait pas faire la différence. Ils se sont comportés de la même manière, qu’ils interagissent avec un véritable suiveur conspécifique ou virtuel régi par l’algorithme.

Du poisson aux machines

Pour tester l’utilité plus large de leur découverte, l’équipe l’a intégrée dans des essaims de voitures robotiques, de drones et de bateaux. Les robots ont été chargés de suivre une cible mobile en utilisant l’un des paramètres de l’algorithme de poisson zèbre ou d’une méthode de pointe utilisée dans des véhicules autonomes appelés modèle de contrôleur prédictif (MPC).

Dans tous les tests, la loi sur le contrôle naturel que les poissons ont évolué ont fourni des performances qui étaient presque indiscernables de MPC en termes de précision et de consommation d’énergie, mais à une fraction de la complexité.

Oliver Deussen, co-auteur de l’étude et professeur d’informatique à l’Université de Konstanz et conférencier à The Cluster of Excellence: Collective Behavior:

« Ce travail met en évidence la relation réciproque entre la robotique et la biologie, en utilisant la robotique pour explorer les mécanismes biologiques, qui à leur tour peuvent inspirer de nouvelles stratégies de contrôle robotique efficaces. »