Des scientifiques de l'Université de Grenade ont dessiné un cervelet artificiel (un microcircuit adaptatif bio-inspiré) adapté à un robot pour lui permettre de manipuler des objets avec une grande précision, similaire à celle des humains. Le cervelet est une partie du cerveau humain qui joue un rôle très important dans la coordination des mouvements et du système moteur.
À cette date, les mouvements obtenus par la science chez les robots, bien que très précis, se réalisaient à très grande vitesse, avec beaucoup de force et une consommation d'énergie élevée. Ce contexte industriel ne pouvait pas s'utiliser dans celui des applications de robots qui interagissent avec des humains en raison de la dangerosité potentielle en cas de disfonctionnement.
Pour résoudre ce problème, les scientifiques de l'Université de Grenade ont mis au point un nouveau modèle de cervelet artificiel capable d'adapter ses corrections et de stocker les conséquences sensorielles ou les commandes motrices afin de prédire quelle action et mouvement concret doit réaliser le robot à chaque moment lors des activités de manipulation. Ce cervelet permet d'articuler un bras robot d'une nouvelle génération qui obtient un niveau de mobilité jamais atteint auparavant.
Apprentissage automatique
Les chercheurs ont obtenu que le robot réalise un apprentissage automatique, en abstrayant la fonctionnalité de la couche d'entrée du cortex. De plus, ils ont construit deux systèmes de contrôle d'un bras robotique qui permet un contrôle précis et stable pendant la manipulation d'objets.
La synergie d'apprentissage entre cortex et contrôle automatique rend le robot adaptable à des conditions changeantes, c'est-à-dire, capable d'interagir avec des humains. Les architectures bio-inspirées employées combinent le point de vue de l'apprentissage de l'erreur de rétro-alimentation et le contrôle adaptatif prédictif.
Les responsables de cette nouvelle avancée sont les chercheurs Silvia Tolu, Jesús Garrido et Eduardo Ros Vidal, du département d'Architecture et de Technologie des Ordinateurs de l'Université de Grenade, ainsi que Richard Carrillo, travaillant actuellement à l'Université d'Almeria.
Référence bibliographique:
N. R. Luque, J. A. Garrido, R. R. Carrillo, S. Tolu, E. Ros, Adaptive Cerebellar Spiking Model embedded in the control loop: Context switching and robustness against noise, International Journal of Neural Systems 21 (5) (2011) 385-401