Un réseau neuronal liquide inspiré des vers aide les drones à voler

Les chercheurs ont utilisé des réseaux de neurones liquides pour aider un drone à voler de manière autonome. De plus, un petit cerveau de ver était impliqué.

Le cerveau d'un ver est peut-être minuscule, mais ce petit organe a inspiré les chercheurs à concevoir de meilleurs logiciels pour les drones. À l'aide de réseaux de neurones liquides, des chercheurs du Massachusetts Institute of Technology ont formé un drone pour identifier et naviguer vers des objets dans des environnements variés.

Les réseaux de neurones liquides, un type d'outil d'intelligence artificielle, sont uniques. Ils peuvent extrapoler et appliquer les données précédentes à de nouveaux environnements. En d'autres termes, "ils peuvent généraliser à des situations qu'ils n'ont jamais vues", Ramin Hasani, chercheur affilié au MIT et l'un des co-auteurs d'une nouvelle étude sur le sujet, déclare. L'étude a été publié dans la revue Robotique scientifique le 19 avril.

Les réseaux de neurones sont des logiciels inspirés de la façon dont les neurones interagissent dans le cerveau. Le type de réseau de neurones examiné dans cette étude, les réseaux de neurones liquides, peut s'adapter de manière flexible en temps réel lorsqu'il reçoit de nouvelles informations, d'où le nom de "liquide".

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Le réseau des chercheurs a été modélisé d'après un ver de 2 millimètres de long, Caenorhabditis elegans. Naturellement, il a un petit cerveau: 302 neurones et 8 000 connexions synaptiques, permettant aux chercheurs de comprendre les subtilités des connexions neuronales. Un cerveau humain, en revanche, compte environ 86 milliards de neurones et 100 000 milliards de synapses.

Caenorhabditis elegans
Caenorhabditis elegans genome.gov

"Nous voulions modéliser la dynamique des neurones, comment ils fonctionnent, comment ils libèrent des informations, d'un neurone à l'autre", explique Hasani.

Ces réseaux robustes permettent au drone de s'adapter en temps réel, même après une formation initiale, lui permettant d'identifier un objet cible malgré les changements de son environnement. Les réseaux de neurones liquides ont obtenu un taux de réussite de plus de 90 % pour atteindre leur cible dans des environnements variés et ont démontré une prise de décision flexible.

En utilisant cette technologie, les gens pourraient être en mesure d'accomplir des tâches telles que l'automatisation de la surveillance de la faune et des missions de recherche et de sauvetage, selon les chercheurs.

Les chercheurs ont d'abord appris au logiciel à identifier et voler vers une chaise rouge. Après que le drone - un quadricoptère DJI - ait prouvé cette capacité à 10 mètres (environ 33 pieds) de distance, les chercheurs ont progressivement augmenté la distance de départ. À leur grande surprise, le drone s'est lentement approché de la chaise cible à des distances allant jusqu'à 45 mètres (environ 145 pieds).

"Je pense que c'était la première fois que je pensais, 'cela pourrait en fait être un truc assez puissant' parce que je n'avais jamais vu [le réseau piloter le drone] à cette distance, et il l'a fait de manière cohérente", Makram Chahiné, co-auteur et chercheur diplômé au MIT, déclare: "C'était donc assez impressionnant pour moi."

Après que le drone ait volé avec succès vers des objets à différentes distances, ils ont testé sa capacité à identifier la chaise rouge des autres chaises dans un patio urbain. Être capable de distinguer correctement la chaise de stimuli similaires a prouvé que le système pouvait comprendre la tâche réelle, plutôt que de naviguer uniquement vers une image de pixels rouges contre un arrière-plan.

Par exemple, au lieu d'une chaise rouge, des drones pourraient être formés pour identifier les baleines contre l'image d'un océan ou les humains laissés pour compte à la suite d'une catastrophe naturelle.

"Une fois que nous avons vérifié que les réseaux liquides étaient capables d'au moins reproduire le comportement de la tâche, nous avons ensuite essayé d'examiner leurs performances hors domaine", Patrick Kao, co-auteur et chercheur de premier cycle au MIT, dit. Ils ont testé la capacité du drone à identifier une chaise rouge dans des environnements urbains et boisés, à différentes saisons et conditions d'éclairage. Le réseau a tout de même fait ses preuves, affichant une utilisation polyvalente dans divers environnements.

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Ils ont testé deux réseaux de neurones liquides contre quatre réseaux de neurones non liquides et ont constaté que les réseaux liquides surpassaient les autres dans tous les domaines. Il est trop tôt pour déclarer exactement ce qui permet aux réseaux de neurones liquides de connaître un tel succès. Les chercheurs disent qu'une hypothèse pourrait avoir quelque chose à voir avec la capacité de comprendre la causalité ou la cause à effet relations, permettant au réseau liquide de se concentrer sur la chaise cible et de naviguer vers elle indépendamment de l'environnement environnement.

Le système est suffisamment complexe pour accomplir des tâches telles que l'identification d'un objet puis se déplacer vers lui, mais pas trop complexe pour empêcher les chercheurs de comprendre ses processus sous-jacents. "Nous voulons créer quelque chose qui soit compréhensible, contrôlable et [l'intelligence générale artificielle], c'est l'avenir que nous voulons réaliser", a déclaré Hasani. "Mais en ce moment, nous sommes loin de cela."

Systèmes d'IA fait l'objet de controverses récentes, avec des préoccupations concernant la sécurité et la sur-automatisation, mais comprendre complètement les capacités de leur technologie n'est pas seulement une priorité, c'est un objectif, disent les chercheurs.

"Tout ce que nous faisons en tant que laboratoire de robotique et d'apprentissage automatique est [pour] la sécurité globale et le déploiement de l'IA dans un manière sûre et éthique dans notre société, et nous voulons vraiment nous en tenir à cette mission et à cette vision que nous avons », Hasani dit.

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