La start-up IntuiCell : La vision d'un système nerveux numérique et d'un cerveau virtuel pour les robots – Image : Xpert.Digital
Robot avec auto-apprentissage: la percée de la Suède modifie la technologie de la machine
Une nouvelle génération de robots apprend par l'expérience au lieu de la programmation
La start-up suédoise INTUICELL poursuit une approche révolutionnaire en robotique, qui pourrait fondamentalement changer la façon dont les machines apprennent et interagissent avec son environnement. Au centre de cette innovation se trouve le développement d'un système nerveux numérique et d'un cerveau virtuel qui permet aux robots, similaires aux personnes et aux animaux par expérience. Ce concept va bien au-delà de la programmation conventionnelle et pourrait ouvrir la voie à une nouvelle génération de machines qui peuvent s'adapter à leur environnement indépendamment et interagir avec elle.
IntuiCell est née il y a environ quatre ans d'un groupe de recherche de l'Université de Lund, en Suède. L'entreprise s'appuie sur près de 30 ans de recherche neuroscientifique sur le cerveau et de recherche technique sur la pensée numérique. Ces connaissances portent notamment sur le transport des signaux de stimulation entre les synapses, les propriétés de décharge neuronale et la coordination globale du corps pour la locomotion autonome – autant d'aspects fondamentaux qui contribuent à comprendre comment le cerveau perçoit et interagit avec le monde.
Luna – Le chien robot avec capacité d'apprentissage
À première vue, Luna, le robot chien d'Intuidell, ne semble pas particulièrement extraordinaire. Avec ses quatre jambes, le corps mince et en conserve et une tête équipée d'un scanner laser, d'une caméra et de capteurs d'accélération, il est similaire à de nombreux autres chiens de robot qui sont disponibles sur le marché aujourd'hui. En fait, Luna est basée sur un modèle GO2-Pro-Robot-Dog du fabricant chinois Untree, qui peut être acheté pour environ 3 500 euros.
Ce qui distingue Luna des chiens robots conventionnels, cependant, n'est pas son apparence, mais son fonctionnement interne. Alors que la plupart des robots s'appuient sur des algorithmes préprogrammés et de vastes bases de données, Luna possède un système nerveux numérique qui lui permet d'apprendre par interaction directe avec son environnement – sans pré-entraînement complexe ni centres de données volumineux fonctionnant en arrière-plan.
Le système nerveux numérique de Luna se compose de neurones artificiels, qui sont cependant beaucoup plus complexes et fonctionnent différemment de ceux qui sont utilisés dans les modèles d'IA conventionnels. Sur la base de la compréhension de la neurophysiologie, ces neurones ont été conçus et peuvent définir de manière indépendante les priorités et sélectionner des mesures pour résoudre leurs propres problèmes locaux. Avec un réseau prototype de quelques centaines de neurones numériques, Luna peut apprendre indépendamment sans être connecté à un modèle d'IA dans un cloud. L'ordinateur qui permet l'apprentissage est dans le chien robot lui-même.
Le processus d'apprentissage: le monde en tant que boucle de rétroaction
Au début, Luna était comme une page blanche. Le chien robot n'avait reçu aucune information sur lui-même ni sur son environnement – il ignorait même qu'il avait quatre pattes ni comment les contrôler. Mais les chercheurs ont pu lui confier une mission, comme atteindre un point précis de l'espace.
En conséquence, Luna envoie diverses impulsions qui mettent les membres en mouvement et utilisent les données de Lidar et de la caméra. La façon dont la condition change par rapport à la situation de départ est absorbée et traitée par le système nerveux virtuel. En conséquence, Luna apprend progressivement comment les jambes se sont déplacées, ont modulé la puissance et combinée avec les informations des données du capteur afin d'atteindre un mouvement ciblé.
Ce processus d'apprentissage est très similaire à l'apprentissage moteur chez les animaux et les humains. Au lieu de s'appuyer sur des séquences de mouvements préprogrammées, Luna apprend à évoluer dans son environnement par essais et erreurs. Le monde lui-même sert de boucle de rétroaction – une approche fondamentalement différente des systèmes d'IA conventionnels.
Des réflexes à penser: le développement d'un cortex numérique
Le système nerveux numérique actuel de Luna n'est qu'un «système réflexif» qui ressemble à la moelle épinière. Il ne peut pas planifier ou penser, mais réagit aux problèmes immédiats. Afin de développer davantage Luna, l'équipe INTUICELL travaille actuellement à l'intégration d'un autre composant de son système nerveux numérique: le cortex.
Ce cortex numérique est censé représenter quelque chose comme le «grand cerveau» à travers lequel Luna peut développer une intention et une compréhension du contexte. Par exemple, si Luna est invitée à faire quelque chose avec des gestes ou un langage corporel, ou si un objet lui est montré qui le rend curieux puis jeté, il doit comprendre qu'il devrait interagir avec lui.
Pour développer ces compétences, l'équipe d'IntuiCell a même fait appel à un véritable dresseur de chiens pour aider Luna à les acquérir. Le temps nécessaire à Luna pour apprendre une nouvelle compétence est très variable – parfois, quelques minutes suffisent, parfois un peu plus longtemps.
Inturicell: les fournisseurs d'infrastructures pour la prochaine génération d'IA
Inturicell ne se considère pas comme une entreprise robotique classique telle que Boston Dynamics, Figure, Apptronik ou Unitree. Au lieu de cela, la start-up se considère comme un fournisseur d'infrastructure qui développe des logiciels pour la prochaine phase de développement de l'intelligence artificielle. La société souhaite intégrer son logiciel d'IA unique dans les entreprises établies par des robots afin de leur permettre de faire plus que ce qui peut être fait avec les modèles d'IA actuels.
Il y a certainement un intérêt pour cette technologie et il y a déjà une coopération initiale. INTUICELL est actuellement à un point où l'architecture est mise en œuvre avec des partenaires externes. Tous les éléments constitutifs importants sont ensemble et fonctionnent. Cependant, cela prendra un certain temps jusqu'à ce que les premiers robots arrivent sur le marché avec des réseaux intuicell, car les composants et les fonctionnalités sont toujours testés, les erreurs trouvées et les mécanismes de sécurité doivent être mis en œuvre. Dans environ un an ou deux, cependant, les premiers robots avec un réseau nerveux artificiel et un cerveau pourraient arriver sur le marché.
La vision future: un monde plein de êtres vivants synthétiques
Viktor Luthman, PDG et cofondateur d'IntuiCell, voit dans cette technologie un tournant potentiel. Les robots dotés d'un système nerveux numérique ne seront plus de simples machines obéissant à des commandes et instructions prédéfinies issues d'un modèle numérique rigide. Ce seront plutôt des « créatures synthétiques » capables de s'adapter avec souplesse aux situations – à l'instar des humains et des animaux qui apprennent par l'interaction et l'expérience.
Luthman prédit : « Si cela ne tient qu'à moi, nous finirons par vivre dans un monde peuplé de créatures numériques de toutes formes et de toutes tailles. Un monde radicalement différent du nôtre. » Tôt ou tard, de nouvelles formes de vie et diverses espèces numériques pourraient émerger – aussi bien celles ressemblant à des modèles animaux que celles aux formes exotiques. Ces créatures artificielles seraient construites plutôt que nées, mais cela ne changerait pas leur nature. Les humains collaboreraient avec elles au lieu de les utiliser comme de simples outils ou jouets.
La base technologique: plus que de simples réseaux de neurones
Ce qui distingue l'approche d'Inturicell à partir des systèmes d'IA conventionnels, c'est la façon dont le système nerveux numérique est structuré. Bien que les réseaux de neurones traditionnels soient conçus pour identifier les modèles en grande quantité de données et pour déterminer la pertinence statistique, le système d'Intuitell va plus loin.
Les neurones artificiels, qu'Inturicell a développés, sont non seulement en mesure de traiter les informations, mais peuvent également prendre des décisions et fixer des priorités indépendamment. Ils sont capables de réagir aux changements dans la zone en temps réel et d'adapter leurs réactions en conséquence. Cela permet à Luna sans apprendre la programmation ou la formation préalable comment il peut trouver son chemin dans sa région.
Cette approche diffère fondamentalement des systèmes d'IA conventionnels qui atteignent souvent leurs limites lorsqu'ils sont confrontés à des situations imprévues. Bien que les modèles d'IA traditionnels fonctionnent bien dans des environnements bien connus, ils ont du mal à s'adapter à de nouvelles situations. La formation de la nuit de ces systèmes est coûteuse, complexe et nécessite de nouveaux enregistrements de données.
Le système nerveux numérique d'IntuiCell, quant à lui, est conçu pour apprendre directement de l'expérience. Il repose sur le principe stimulus-réponse et réagit directement aux changements environnementaux. L'apprentissage ne se déroule pas dans le cloud, mais en direct – par le mouvement, les essais et erreurs, et l'adaptation. Cette approche rappelle davantage l'apprentissage moteur chez les animaux que l'apprentissage automatique classique.
Zones d'application potentielles: des voyages spatiaux vers les secours en cas de catastrophe
La technologie d'Instuicell pourrait être utilisée dans de nombreux domaines dans lesquels les robots doivent agir dans des environnements imprévisibles. Un champ particulièrement prometteur est le voyage spatial, où les robots sont souvent seuls et doivent réagir rapidement à des situations imprévues. Même dans la recherche profonde, où la communication avec la surface est restreinte, les robots avec un système nerveux numérique pourraient effectuer des services précieux.
Un autre domaine de demande important est l'aide aux catastrophes. Ici, les robots capables de s'adapter rapidement à de nouveaux environnements pourraient aider à la recherche de survivants ou à faire face à des situations dangereuses. L'occasion d'apprendre et de réagir en temps réel pourrait faire la différence décisive dans de tels scénarios.
Les robots dotés d'un système nerveux numérique pourraient également ouvrir de nouvelles perspectives au quotidien. Des robots domestiques adaptables aux besoins individuels de leurs propriétaires aux robots d'assistance aux soins – la capacité d'apprentissage par l'interaction pourrait transformer radicalement notre façon d'interagir avec les robots.
Implications éthiques et sociales
Le développement de robots avec un système nerveux numérique soulève également d'importantes questions éthiques et sociales. Si les robots sont de plus en plus capables d'apprendre de manière indépendante et de prendre des décisions, comment devons-nous y faire face? Quel statut moral devons-nous vous attribuer?
Viktor Luthman est conscient de ces questions et souligne la nécessité de réfléchir aux implications éthiques de cette technologie à un stade précoce. "Nous avons besoin de règles et de directives pour cela", dit-il. "Je serais heureux si nous pouvions parler aux têtes les plus intelligentes du monde. Si nous pouvions aider à concevoir une vision de ce monde."
Le développement de robots avec un système nerveux numérique pourrait également avoir des effets profonds sur le monde du travail. Si les robots sont de plus en plus capables de faire face à des tâches complexes et de s'adapter à de nouvelles situations, elles pourraient être utilisées dans de plus en plus de zones. Cela pourrait entraîner des changements dans le monde du travail, mais également ouvrir de nouvelles opportunités pour travailler entre les personnes et la machine.
La comparaison avec Blade Runner: la science-fiction devient une réalité?
La vision de Viktor Luthman, qui vise à créer un monde peuplé de créatures numériques, rappelle les scénarios de science-fiction comme ceux de « Blade Runner ». Dans ce film, des réplicants existent – des êtres artificiels presque identiques aux humains, dotés de leurs propres pensées et sentiments. Bien que nous soyons encore loin de tels scénarios, le développement de robots dotés d'un système nerveux numérique soulève des questions similaires : qu'est-ce qu'un être vivant ? Quel statut moral attribuer aux êtres artificiels ?
Les parallèles de «Blade Runner» ne sont pas accidentels. Le film traite des dangers, des incertitudes et des ambivalences morales et éthiques associées à la création d'une intelligence artificielle avancée. Les interactions entre les humains et les androïdes avancés, le réplicant, montrent un monde dans lequel la frontière entre les gens «réels» et «artificiels» est inextricablement floue.
Bien que nous soyons encore loin d'un monde dans lequel les robots ont la conscience et ne peuvent guère être distingués des gens, des technologies telles que le système nerveux numérique d'Intuicell pourraient être un pas dans cette direction. La capacité d'apprendre par l'expérience et de s'adapter à de nouvelles situations est un aspect important de ce que nous considérons comme l'intelligence.
La mise en œuvre technique: du concept à la réalité
Le développement d'un système nerveux numérique n'est pas une tâche facile. Une compréhension approfondie nécessite à la fois la neurobiologie et l'informatique. Inturicell a accepté ce défi et développé un système qui met en œuvre les principes de base du système nerveux biologique en logiciel.
Le système nerveux numérique de Luna est basé sur un réseau de neurones artificiels qui communiquent entre eux et traitent les informations. Cependant, ces neurones ne sont pas seulement des modèles mathématiques qui sont utilisés dans les réseaux neuronaux conventionnels. Au lieu de cela, ils ont été conçus sur la base de la compréhension de la neurophysiologie et peuvent fixer indépendamment les priorités et prendre des décisions.
Un aspect important du système est la façon dont il traite des données du capteur. Au lieu de traiter facilement ces données et de réagir de manière pré-programmée, le système vous utilise pour développer une compréhension de l'environnement et de votre propre corps. Cela permet à Luna d'apprendre à trouver son chemin dans son environnement en essayant et en erreur.
L'intégration du cortex numérique présente un autre défi. Cela devrait permettre à Luna de comprendre l'intention et le contexte – une capacité qui va bien au-delà des simples réflexes. Développer un tel système nécessite une compréhension approfondie du fonctionnement du cerveau, de sa façon de traiter l'information et de prendre des décisions.
Le chemin vers le futur: défis et opportunités
Le développement de robots avec un système nerveux numérique est toujours au début et il y a de nombreux défis à relever. L'un des plus grands défis consiste à évoluer le système. Alors que Luna travaille avec un réseau de plusieurs centaines de neurones numériques, le cerveau humain a des milliards de neurones. La mise à l'échelle du système à une taille qui permet des comportements plus complexes est un défi technique important.
Un autre défi est l'intégration du système dans différentes plates-formes de robots. INTUICELL souhaite intégrer sa technologie dans les entreprises établies par des robots, ce qui nécessite une coopération étroite et une adaptation à diverses plates-formes matérielles.
Malgré ces défis, la technologie d'Intuitell offre d'énormes opportunités. La capacité d'apprendre par l'expérience et de s'adapter à de nouvelles situations pourrait permettre aux robots de travailler dans des environnements trop imprévisibles pour les robots conventionnels. Cela pourrait ouvrir de nouveaux domaines d'application et changer fondamentalement notre façon d'interagir avec les robots.
Conclusion: une nouvelle ère de la robotique
La start-up suédoise Inturicell est au seuil d'une nouvelle ère de robotique. Avec son système nerveux numérique et son cerveau virtuel, il pourrait fondamentalement changer la façon dont l'apprentissage des robots et l'interaction avec leur environnement. La capacité d'apprendre par l'expérience et de s'adapter à de nouvelles situations pourrait permettre aux robots de travailler dans des environnements trop imprévisibles pour les robots conventionnels.
La vision de Viktor Luthman de créer un monde plein de créatures numériques peut toujours ressembler à la science-fiction aujourd'hui. Mais avec tous les progrès du développement du système nerveux numérique, cette vision se rapproche un peu de la réalité. Dans un monde dans lequel les robots sont de plus en plus capables d'apprendre de manière indépendante et de prendre des décisions, nous devrons faire face à de nouvelles questions éthiques et sociales.
Le développement de robots dotés d'un système nerveux numérique en est encore à ses balbutiements et de nombreux défis restent à relever. Cependant, la technologie d'IntuiCell offre d'immenses possibilités et pourrait ouvrir la voie à une nouvelle génération de robots non seulement programmés, mais aussi capables d'apprendre et de s'adapter – à l'instar des humains et des animaux.
Dans les années à venir, nous verrons probablement d'autres progrès dans ce domaine. À chaque étape vers un monde dans lequel les robots peuvent apprendre par l'expérience, nous devrons également faire face à la question de ce que signifie être un être vivant et quel endroit ces nouvelles créatures synthétiques devraient prendre dans notre société.
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