INTELLIGENCE ARTIFICIELLE. Apprendre aux robots le sens du toucher humain, c'est l'objectif que s'est fixé une équipe du laboratoire d'intelligence artificielle du prestigieux Massachusetts Institute of Technology (MIT) aux États-Unis. Si à force d'apprentissage automatique les machines sont devenues très performantes dans le traitement des images, les algorithmes ignorent presque tout des données tactiles bien plus difficiles à acquérir. Pour combler cette lacune, les chercheurs rapportent dans Nature avoir conçu un gant équipés de 548 capteurs afin de récolter ces données tactiles et apprendre ainsi les signatures de la préhension humaine à une intelligence artificielle (IA).
Le gant identifie et pèse les objets
Ce “gant tactile évolutif” à l'apparence d'un simple gant en tricot a ainsi été enfilé par les ingénieurs pour manipuler pendant plusieurs heures 26 objets : agrafeuse, stylo, canettes de soda vide ou pleine, cuillère, ciseaux, tasse, balle de tennis, statue de chat... Une façon d'analyser les mouvements de la main au moment de la préhension. Comme on le voit dans la vidéo ci-dessous, tout au long de la séance de manipulation, les capteurs mesurent et enregistrent les forces de pression exercées sur l'objet (une tasse en l'occurrence). Des données transmises à un algorithme qui, après les avoir analysées, était capable d'identifier les objets qui étaient présentés au gant avec une précision de 76%. Le réseau de neurones artificiel ainsi créé reconnaissait les objets en fonction de la façon dont ceux-ci étaient saisis. Il était même en mesure de fournir une estimation de leur poids à 60 grammes près.
INTELLIGENCE ARTIFICIELLE. Apprendre aux robots le sens du toucher humain, c'est l'objectif que s'est fixé une équipe du laboratoire d'intelligence artificielle du prestigieux Massachusetts Institute of Technology (MIT) aux États-Unis. Si à force d'apprentissage automatique les machines sont devenues très performantes dans le traitement des images, les algorithmes ignorent presque tout des données tactiles bien plus difficiles à acquérir. Pour combler cette lacune, les chercheurs rapportent dans Nature avoir conçu un gant équipé de 548 capteurs afin de récolter ces données tactiles et apprendre ainsi les signatures de la préhension humaine à une intelligence artificielle (IA).
Le gant identifie et pèse les objets
Ce “gant tactile évolutif” à l'apparence d'un simple gant en tricot a ainsi été enfilé par les ingénieurs pour manipuler pendant plusieurs heures 26 objets : agrafeuse, stylo, canettes de soda vide ou pleine, cuillère, ciseaux, tasse, balle de tennis, statue de chat... Une façon d'analyser les mouvements de la main au moment de la préhension. Comme on le voit dans la vidéo ci-dessous, tout au long de la séance de manipulation, les capteurs mesurent et enregistrent les forces de pression exercées sur l'objet (une tasse en l'occurrence). Des données transmises à un algorithme qui, après les avoir analysées, était capable d'identifier les objets qui étaient présentés au gant avec une précision de 76%. Le réseau de neurones artificiel ainsi créé reconnaissait les objets en fonction de la façon dont ceux-ci étaient saisis. Il était même en mesure de fournir une estimation de leur poids à 60 grammes près.
Video 3 from Subramanian Sundaram on Vimeo.
Concrètement, des fils connectent les capteurs du gant à un circuit externe qui traduit les données de pression en “cartes tactiles”, sorte de courtes vidéos montrant des points s'élargissant ou rétrécissant sur le graphique d’une main. Chaque point représente l’emplacement d'un capteur de pression : plus le point est grand, plus la pression est forte. À partir de ces cartes, les chercheurs ont compilé un ensemble de données d’environ 135 000 images vidéo à partir des interactions avec les 26 objets. Ces images peuvent ainsi être utilisées par un réseau de neurones pour deviner l’identité et le poids des objets, et fournir des informations sur la préhension humaine.
Des capteurs pour des prothèses robotisées
“Les humains peuvent identifier et manipuler des objets avec dextérité grâce à leurs sensations tactiles. Les robots n'ont pas accès à cette riche source de données. Si nous voulons que les robots puissent se charger de toutes les tâches manuelles, par exemple faire la vaisselle, il faut qu'ils puissent être aussi bons que nous pour ces manipulations ”, explique Subramanian Sundaram, l'auteur principal de l'étude.
Les chercheurs ont également exploité l’ensemble des données pour mesurer la coopération entre les différentes régions de la main pendant que celle-ci manipule les objets. Ainsi, lorsqu’une personne utilise l’articulation centrale de son index, elle utilise rarement son pouce. Mais les pointes de l’index et du majeur correspondent toujours à l’usage du pouce. “Nous montrons de façon quantifiable, pour la première fois, que si nous nous servons d'une partie de la main, nous avons de bonnes chances d’utiliser une autre partie”, résume Subramanian Sundaram.
Video 1 from Subramanian Sundaram on Vimeo.
Là où la plupart des gants mesurant la pression tactile disposent tout au plus d'une cinquantaine de capteurs, le dispositif du MIT et ses 548 capteurs affine de façon importante les données disponibles sur la préhension. Des données qui intéresseraient notamment les fabriquant de prothèses médicales intégrant de la robotique. L'idée est qu'avec des capteurs bien positionnés, une assistance robotique à des mouvements précis du quotidien pourrait être intégrée.