Biomimétisme, détection et traitement de l'information :  façonner les systèmes intelligents du futur.

Dans toutes les industries, notamment dans le domaine de la mobilité, la tendance est à l'autonomisation et à la connectivité. Infrastructure, mobilier, équipements, électroménager, véhicules, avions, drones, trains ou métros : les systèmes doivent être toujours plus intelligents, connectés, réactifs et fiables.

Selon l'industrie et le contexte considéré, ils doivent être capables de détecter et interpréter un environnement, appréhender ou anticiper un phénomène en cours ou mesurer une donnée physique avec précision, y compris en cas de défaillance partielle. 
 

Les industriels, quels qu'ils soient, développement donc toutes sortes de capteurs, notamment optiques ou réflectifs.

Et pour que l'information collectée ait de la valeur, il faut évidemment la traiter et induire une réponse adéquate et rapide de la part du système et de ses unités de calcul, notamment pour les systèmes embarqués dans le secteur de la mobilité. 

Les méthodes de traitement de signaux, les algorithmes qui les régissent, la gestion de la mémoire et et la rapidité de calcul deviennent rapidement des enjeux technologiques. Ces systèmes et intelligences feront aussi l'objet d'une compétition intense.

Comment augmenter la multisensorialité et la fiabilité des systèmes et développer de nouveaux types de capteurs ? Comme améliorer les faculté de détection ? Comment développer des intelligences artificielles rapides et sobres ?

La gestion de l'information n'a pas été inventée par l'Homme. La nature est bien plus expérimentée et peut offrir de nombreux enseignements particulièrement intéressants.

La nature orchestre des écosystèmes complexes. Pour interagir, les espèces doivent comprendre l'environnement qui les entoure et donc analyser les informations qu'elles perçoivent. Ouïe, vue, toucher, sensibilité aux champs magnétiques, chemiorécepteurs : l'intelligence des méthodes de perception est quasi-infinie.

Le traitement des signaux complexes, leur mise en corrélation et la prise de décision adaptée est l'activité la plus courante chez toutes les espèces vivantes. Chaque individu est doté d'un système nerveux et d'un cerveau qui lui permet de répondre à des situations complexes, parfois inédites, pour assurer sa survie au quotidien. Le traitement de l'information n'est d'ailleurs pas un monopole animal, puisqu'il se réalise aussi dans le monde végétal. 

Les principes et systèmes de traitement naturels sont hautement performants, et ce peu importe les capacités neuronales des espèces étudiées. Ils sont à la fois simples et sophistiqués, rudement efficaces et fondamentalement sobres dans leur conception et leur consommation. 

Spécialiste du domaine, Bioxegy vous explique pourquoi et comment le biomimétisme est une source de solutions et d'approches inédites pour penser les systèmes de détection et de traitement de l'information du futur. Nous vous livrons ici une sélection d'exemples particulièrement évocateurs. 

La vision humaine : optimiser la vitesse de réaction des systèmes autonomes embarqués.

Les méthodes traditionnelles de traitement des informations passent par une analyse de l'image perçue, pixel par pixel. Leur réactivité reste relative.

Ces techniques peuvent être remplacées par une approche inspirée du binôme “rétine-cortex” de l'Homme. Celle-ci invite à ne plus étudier la totalité de chaque image mais à enregistrer des modifications de certaines caractéristiques globales telles que la teinte, la vitesse ou la direction. Ce type de traitement permet d’éliminer rapidement les éléments non pertinents tels que les bâtiments ou arbres sur le bord de la route ou encore un objet s’éloignant du véhicule.

S’inspirant de la vision humaine, la société française Prophesee a conçu des systèmes de vision offrant aux machines une réactivité proche de la notre. Cette technologie est fondée sur l'observation d'événements plutôt que d'images. 

Plus économe en énergie et multifonctionnel, ce système bio-inspiré trouve ses applications dans de nombreux secteurs : de l'automobile à la santé en passant par la robotique et l'assemblage industriel.

Prophesee enchaîne les récompenses internationales : l'entreprise a été nominée à la Silicon 60 Class du magazine américain EE Times pour la troisième année consécutive en 2019 ainsi que de gagner le prix de Top Innovation 2019 du magazine inVISION.

 

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Crédits images : © Prophesee

Les libellules : optimiser l'anticipation des trajectoires et la détection d'obstacles.

Dans le domaine de la mobilité, les véhicules, trains, ou drones autonomes doivent pouvoir comprendre leur environnement. Pour cela, les algorithmes doivent être en mesure d'analyser la réalité d'une situation donnée. Intelligents, il doivent pouvoir anticiper les trajectoires d'autres objets.

Dans le cas de la mobilité terrestre : les autres voitures, les piétons, les cyclistes par exemple.​Même si c'est une faculté maîtrisée par l'être humain, nous sommes loin d'être les plus doué en la matière. Nombre d'insectes sont bien plus réactifs et habiles que nous les sommes. Il pourraient inspirer de nouvelles méthodes de développement des algorithmes.

La libellule est un prédateur redoutable : son taux de succès est évalué à 95% (contre 50% pour le requin blanc). Elle dispose d'une vision à 360° et d'un temps de réaction exceptionnel à 30 millisecondes. Elle impressionne surtout par son aptitude à suivre ses proies, notamment des mouches, moucherons et moustiques, et à anticiper leurs trajectoires pour mieux les attraper en plein vol.

Ce modèle biologique de la libellule s'avère moins complexe à étudier que celui de l'Homme et des mécanismes encore inconnus de son cerveau. Des chercheurs des universités de Lund en Suède et d’Adélaïde en Australie se sont donc penchés sur l'insecte pour comprendre son aptitude de détection de mouvements et d'anticipation des trajectoires pour la répliquer au sein de réseaux de neurones artificiels.

 Ils ont conçu un robot autonome pour tester leur innovation qui permettrait d’optimiser l'analyse des trajectoires d'objets suivis dans l'environnement des véhicules.  Cette technologie ouvrira là voie à une meilleure réaction aux incidents et situations à risque et à la possibilité de créer de meilleures manoeuvres d'évitement des obstacles ou autres véhicules. 

Crédits images : © University of Adelaide

Les essaims de criquets : un système anti-collision inégalé.

En matière de calculateurs et systèmes embarqués, la question de la surcharge se pose souvent. Comment prioriser les informations dans un flux de données denses ? C'est particulièrement le cas dans le domaine de la mobilité, pour lequel il est important de développer des systèmes d'analyse rapides capables de détecter les collisions.

La priorisation de l'information perçue est une spécialité de la nature, qui se doit de solliciter les systèmes nerveux des animaux au minimum pour garantir une faible consommation d'énergie.
Là aussi, le biomimétisme peut apporter des réponses intelligentes !

Penchons-nous sur le criquet : cet insecte a la particularité de pouvoir se déplacer en essaims. Certains nuages de criquets atteignent même plus de 40 millions d'individus au km2 ! Malgré cette incroyable densité, le risque de collision entre individus est extrêmement faible. Il est clair que la capacité du criquet à éviter ses congénères est extrêmement perfectionnée et très rationalisée, tant l'insecte doit réagir rapidement au moyen d'un système nerveux infiniment simple par rapport au cerveau humain.

Comment s'y prend-t-il pour éviter la collision ? Le criquet dispose d'un neurone géant à l'intérieur de son cerveau, chargé du pilotage de l'insecte. 

Les stimuli visuels perçus par le criquet génèrent des potentiels électriques parcourant le nerf optique jusqu'au neurone géant. Celui-ci agit comme filtre : pour la vision d'un criquet, les objets ou congénères volant sur une trajectoire de collision génèrent un potentiel électrique plus important que les congénères volant en parallèle.
 

Ces signaux forts induisant un voltage plus élevé arrivent à traverser le neurone géant pour parvenir au cerveau. Les autres signaux sont filtrés et délaissés. Ainsi, le criquet n'est préoccupé que par un petit nombre d'éléments et d'obstacles. Les autres sont ignorés automatiquement.

 

En étudiant le fonctionnement de ce neurone, des chercheurs de l'Université de Lincoln ont développé un capteur rapide et économe à destination des véhicules autonomes. Des recherches particulièrement utiles pour développer des algorithmes capables d'agir dans des environnements chargés en trafic ou tout simplement pour dé-saturer les calculateurs de systèmes embarqués.

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Crédits images : ©Bilal Tarabey / AFP

© Klaus Rudloff - www.aquaportail.com

Le poisson-éléphant : détection ultra-sophistiquée en milieu perturbé grâce au champ électrique.

Le poisson-éléphant (Gnathonemus petersii) est un poisson nocturne des rivières d’Afrique. Il évolue dans des milieux particulièrement troubles, des eaux turbines et sombres.

Malgré tout, il est tout à fait capable de repérer ses proies et ses congénères. Sa méthode de détection repose sur un champ électrique qu'il produit par contraction musculaire. Il perçoit ensuite la moindre variation de ce champ électrique grâce à ses électro-récepteurs pour repérer ses proies ou ses semblables.

S’inspirant de ce sens électrique, la société française Elwave a su développer un ensemble de capteurs permettant la détection et la caractérisation électromagnétique en temps réel de tous types d’objet à 360°.

Déjà employée pour guider des robots sous-marins ou détecter des objets enfouis, cette technologie peut réduire considérablement le risque d’angles morts et de défauts de visibilité pour un véhicule en circulation.

Crédits images : © Elwave

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Les membranes nictitantes des camélidés : assurer le désencrassement des capteurs

Mettre au point les capteurs performants et sophistiqués n'a que peu d’intérêt s’ils s’encrassent et deviennent aveugles en condition météorologique dégradée. Voici un exemple sur lequel a travaillé Bioxegy, dans le domaine automobile.

Les systèmes actuels de nettoyage actuels, qui sont des gicleurs similaires au gicleurs pour carre-brise, requièrent souvent beaucoup d’eau et demandent un entretien très régulier, impossible à réaliser sur de longs trajets. La consommation a même été estimée à 100 L/h par temps de neige !

Confronté à cette problématique auprès d'un de ses clients, Bioxegy s'est tournée vers les camelidae, chameaux et dromadaires.

Ces mammifères du désert doivent affronter l'aridité de leur milieu et faire face à des tempêtes de sable particulièrement intenses. Ils parviennent malgré tout à nettoyer leurs yeux des impuretés et grains de sable.

Ils doivent cette faculté toute particulière à leurs membranes nictitantes, troisièmes paupières transparentes qui assurent la protection du globe oculaire ainsi que son nettoyage. Ce "système biologique" est particulièrement efficace car il minimise le recours aux glandes lacrymales qui viennent lubrifier l'action de nettoyage.

S’inspirant de ce principe, les équipes Bioxegy ont su imaginer un dispositif de nettoyage mécatronique des capteurs optiques des véhicules autonomes, économe en eau et en énergie !

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Crédits images : © Bioxegy

Les fourmis du désert : s'orienter dans l'espace uniquement grâce aux rayons lumineux

Peut-on considérer qu’un véhicule ou un train dont l’orientation repose sur exclusivement sur une batterie de satellites est réellement autonome ?

Voici la question qui se pose pour les véhicules autonomes dont le guidage se fait au GPS. En effet, ce système présente certaines limitations, en dehors de la quantité d’infrastructures nécessaires à son fonctionnement, telles que sa résolution variant de 5 à 15 mètres ou encore sa sensibilité aux orages ou au brouillard.

La démocratisation des moyens de transport autonomes, notamment dans certaines régions du monde, pourrait vite supposer qu'un véhicule particulier doive se repérer par lui-même sans utilisation du GPS. Et si la réponse venait des fourmis ?

Les fourmis du désert (Cataglyphis), disposent d'une faculté exceptionnelle de positionnement dans l'espace. Elles sont capables de retrouver leur chemin sans avoir recours aux phénomènes, ces récepteurs chimiques normalement utilisés par les autres espèces de fourmis.

Leur technique de positionnement repose sur une triple stratégie : elles étudient la polarisation de la lumière solaire, mesurent la distance par flux optique et comptent leur pas. Des chercheurs du CNRS et de l'Université d'Aix-Marseille, à l'Institut des sciences du mouvement - Étienne Jules Mayer (ISM) ont conçu le robot Antbot, directement inspiré de ces fourmis du désert.

Antbot reproduit le stratagème de navigation des fourmis et il est capable de revenir à un centimètre de son point de départ après une exploration aléatoire de 14 mètres. Notons ici que cette technologie nécessite une très faible capacité de calcul, donc une économie considérable en équipement, poids et énergie. Cette technique pourrait inspirer d'autres technologies de navigation dans de nombreux domaines, notamment celui de la mobilité et mener à des équipements sobres et efficaces.

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Crédits images : ©Michael Mangan & Hugh Pastoll ©Julien Dupeyroux, ISM (CNRS/AMU) 

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