Comment les asticots influencent le futur de la robotique ?

Les animaux, qu’ils soient simples ou complexes, font preuve d’une remarquable capacité d’apprentissage. Même avec une puissance cérébrale limitée, un organisme peut choisir la bonne chose à faire en réponse à des stimuli externes, ce que la théorie actuelle de l’apprentissage informatique ne peut pas entièrement expliquer.

Que peuvent apprendre les concepteurs de logiciels et les spécialistes des TIC des asticots ? Beaucoup, semble-t-il. En comprenant comment fonctionnent les processus d’apprentissage complexes dans des organismes simples, les scientifiques espèrent inaugurer une ère de robots auto-apprenants et d’informatique prédictive.

Le projet Minimal de l’union européenne :

Le projet financé par l’Union européenne, se concentre sur les processus d’apprentissage de la larve de la mouche des fruits, Cela pourrait avoir d’importantes applications technologiques, telles que le développement de petits dispositifs robotiques auto-apprenants.

L’équipe du projet a choisi l’asticot car il était possible de surveiller et de contrôler de près son comportement et ses processus cérébraux en réponse à des stimuli, dans ce cas l’exposition à des odeurs.

L’équipe du projet a découvert que certaines cellules cérébrales uniques spécifiques sont suffisantes, lorsqu’elles sont activées, pour que la larve apprenne qu’une odeur particulière est bonne.

Les scientifiques disent que la recherche pourrait conduire à de petites machines peu coûteuses pour l’agriculture de précision, à déployer selon les besoins. Ils voient également des applications dans l’information, telles que le développement de logiciels et d’interfaces informatiques capables de prédire la prochaine action d’un utilisateur.

La prochaine étape consiste à consolider nos découvertes dans un modèle du mécanisme d’apprentissage neuronal de la larve et à le tester sur un robot.

Apprendre des asticots

Ce projet  s’est concentré sur les processus d’apprentissage chez un animal relativement simple, la larve de la mouche des fruits (asticots). Bien qu’ayant moins de 10 000 neurones, cette créature est capable d’apprendre rapidement et avec souplesse certains signaux qui la conduisent vers de bonnes choses et loin de mauvaises choses.

La compréhension des mécanismes spécifiques derrière ce processus d’apprentissage pourrait avoir d’importantes applications pour la technologie, telles que le développement de petits dispositifs robotiques auto-apprenants.

Cela pourrait signifier, par exemple, être capable de développer de petits robots bon marché à utiliser dans l’agriculture de précision, capables d’apprendre quelles plantes ont besoin d’engrais ou d’irrigation. Cela peut alors être livré uniquement où et quand cela est nécessaire. L’idée clé est que des systèmes petits mais actifs peuvent, comme les animaux, discriminer localement et ne mémoriser que les signaux efficaces nécessaires à la tâche en cours.

L’humble asticot a été sélectionné parce qu’ils étaient capables de surveiller de près et de contrôler à la fois le comportement de l’animal et les processus cérébraux avec des détails remarquables. Ils ont pu suivre l’ensemble du processus par lequel ces animaux sont capables d’apprendre de nouvelles odeurs qui les conduisent à de bons aliments (comme le sucre) et à s’éloigner des mauvais aliments (comme la quinine).

L’équipe a découvert que certaines cellules cérébrales spécifiques suffisent, lorsqu’elles sont activées, pour que la larve apprenne qu’une odeur particulière est bonne. Ces derniers prévoient d’explorer cela plus avant en utilisant une nouvelle méthode développée dans le cadre du projet, qui montre l’activité de cellules cérébrales spécifiques qui s’allument, que nous pouvons suivre même lorsque la larve se déplace librement. Nous ne nous attendions vraiment pas à ce que cette dernière méthode fonctionne, c’est donc peut-être l’un des éléments les plus satisfaisants du projet jusqu’à présent.

Les opportunités d’information

Les travaux de l’équipe du projet sur le processus d’apprentissage de l’asticot pourraient également profiter à d’autres domaines. Bien que l’objectif principal du projet ait été de ces capacités dans des systèmes robotiques du monde réel, il peut y avoir des parallèles dans l’environnement de l’information.

Par exemple, alors que les tendances actuelles en informatique reposent souvent sur le big data, il est à noter que dans la nature, les animaux apprennent souvent avec très peu de données pour prédire les associations (comme la capacité de l’asticot à détecter la bonne nourriture). Comprendre ce fonctionnement pourrait assurer des ramifications qui permettent le développement de logiciels et d’interfaces informatiques pour anticiper la prochaine action d’un utilisateur.

En regardant encore plus loin dans l’avenir, il pourrait même être un jour possible que les larves elles-mêmes deviennent des dispositifs informatiques conçus, capables d’effectuer des tâches critiques de traitement du signal.

“La prochaine étape consiste à consolider nos découvertes dans un modèle du mécanisme d’apprentissage neuronal de la larve et à le tester sur un robot“, explique Webb. «Nous avons également développé un asticot robot mou, mais il a été difficile de contrôler son mouvement. L’apprentissage biologique pourrait être la réponse, et nous croyons fermement que de tels robots ont un potentiel pour une gamme d’applications.

L’avenir de la robotique et des robots

Grâce à une technologie de capteurs améliorée et à des avancées plus remarquables dans l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle, les robots continueront de passer de simples machines par cœur à des collaborateurs dotés de fonctions cognitives. Ces avancées, et d’autres domaines associés, connaissent une trajectoire ascendante, et la robotique bénéficiera de manière significative de ces avancées.

Nous pouvons nous attendre à voir un nombre plus important de robots de plus en plus sophistiqués intégrés dans plus de domaines de la vie, travaillant avec des humains. Contrairement aux prophètes de malheur à l’esprit dystopique, ces robots améliorés ne remplaceront pas les travailleurs. Les industries se développent et déclinent, et certaines deviennent obsolètes face aux nouvelles technologies, apportant de nouvelles opportunités d’emploi et d’éducation.

C’est le cas des robots. Il y aura peut-être moins de travailleurs humains soudant des châssis d’automobiles, mais il y aura un plus grand besoin de techniciens qualifiés pour programmer, entretenir et réparer les machines. Dans de nombreux cas, cela signifie que les employés pourraient recevoir une formation et un perfectionnement en interne précieux, leur donnant un ensemble de compétences qui pourraient s’appliquer à la programmation et à la maintenance des robots et à d’autres domaines et industries.

L’utilisation des asticots dans le futur de la robotique, en fait un domaine très riche et très développé.