Émuler le toucher grâce à l’IA avancée – Est‑ce possible ?

La robotique de demain possédera des sens comparables à ceux de leurs homologues humains. Déjà, il existe des algorithmes d’IA qui permettent aux appareils de voir, sentir et entendre. Ces améliorations tirent parti de capteurs et d’algorithmes avancés pour simuler ces sens. Cependant, un sens a échappé aux chercheurs à ce jour: le toucher.

Aujourd’hui, un groupe de chercheurs du Stevens Institute of Technology a dévoilé une méthode novatrice qui émule le toucher. Voici ce que vous devez savoir.

Les chercheurs cherchent depuis longtemps à émuler le toucher via des systèmes robotiques. Un robot capable de ressentir ouvrirait la porte à de nombreux scénarios d’utilisation. À mesure que davantage de personnes commencent à travailler aux côtés de ces appareils, l’intérêt pour les robots qui peuvent « ressentir » continue de croître. Les ingénieurs estiment que ce sens est crucial pour améliorer l’efficacité, les capacités et la sécurité au travail.

Imaginez des robots capables de détecter s’ils vous heurtent et de réagir en conséquence. Cette capacité permettrait aux robots travaillant étroitement avec les humains de réduire leurs risques et de réaliser des tâches plus précises, auparavant réservées aux humains.

Étude sur l’émulation du toucher grâce à l’IA avancée

L’étude¹, publiée dans la revue Applied Optics, révèle comment les chercheurs ont pu simuler le toucher à l’aide de lasers et d’un algorithme d’IA. Les chercheurs ont combiné l’IA et la technologie quantique pour atteindre cet objectif dans une configuration de laboratoire quantique.

Les interactions quantiques fournissent une multitude de données pouvant être utilisées pour créer et améliorer les modèles d’IA. Cette approche combine l’apprentissage automatique avancé, un LiDAR à photon unique à balayage raster, et un retour quantique sous forme de bruit de speckle pour accomplir cette tâche.

Émulation du toucher à l’aide d’un laser à balayage photonique

L’équipe a créé un LiDAR à photon unique à balayage raster qui pouvait être configuré pour pulser à différents intervalles, permettant aux ingénieurs de documenter les changements et les retours reflétés par la surface. Chaque surface possède des réfractions différentes selon sa composition. Les chercheurs ont reconnu ce fait et ont déterminé que c’était la meilleure façon de fournir artificiellement au système la capacité d’effectuer rapidement des scans topographiques.

Modèles d’IA algorithmiques

L’IA scanne la surface à l’aide du laser propriétaire comme première étape. Cette manœuvre crée une image détaillée de l’objet. L’image détaillée génère un retour aléatoire appelé bruit de speckle. Par le passé, le bruit de speckle était un obstacle à la clarté optique car ce retour réduisait la résolution.

Les chercheurs ont remarqué que ce retour était plus qu’une interférence. Il fournissait une signature unique pour chaque surface en fonction de sa rugosité. Ces données ont été alimentées dans le système d’IA, qui a ensuite déchiffré l’information pour déterminer les dimensions, la hauteur et la rugosité de la structure.

Source – Magicplan

Les chercheurs ont utilisé cette configuration pour scanner plusieurs types de surfaces afin de programmer l’algorithme d’IA. Plus précisément, le système a enregistré les protons rétro‑diffusés provenant de différents points de la surface. À partir de là, les données sont rassemblées et transformées en une fibre mode qui est comptée via un détecteur à photon unique. Cet appareil peut différencier le bruit de speckle des autres interférences, permettant aux chercheurs d’exploiter cette interférence pour déterminer la douceur de l’objet.

Test d’émulation du toucher

Pour tester leur théorie, l’équipe a commencé par installer un système LiDAR à comptage de photon unique à balayage raster d’un seul pixel. Cet appareil était optimal pour la recherche car il peut produire un faisceau laser collimaté qui peut être déclenché en impulsions de picosecondes, offrant une couverture précise et une réactivité.

Les ingénieurs ont décidé d’utiliser 31 papiers de verre industriels comme sujets de test. Ils ont commencé par acquérir toutes les différentes variétés et rugosités. Plus précisément, le papier de verre variait de 1 à 100 microns d’épaisseur. Le laser a ensuite envoyé des impulsions à travers le transceiver et sur le papier de verre. La lumière et les interférences ont été réfractées en retour et calculées par le système d’IA.

Résultats de l’étude d’émulation du toucher

Les résultats de ces tests sont prometteurs. Le nouveau système avait initialement une précision de 8 microns, qui a été réduite à 4 microns après réglages fins et ajustements. Notamment, ce niveau de précision est comparable aux solutions leaders de l’industrie.

Il a été constaté que le système fonctionnait mieux lorsque la surface présentait un grain fin plutôt qu’une rugosité importante. De manière impressionnante, les ingénieurs ont pu déterminer avec précision la structure de surface des papiers de verre avec un effort minimal, ouvrant la voie à ce que la technologie transforme le fonctionnement des industries dans les années à venir.

Avantages de l’étude d’émulation du toucher

Cette recherche pourrait débloquer de nombreux avantages dans plusieurs industries. Tout d’abord, cette méthode permettrait d’importantes économies de coûts par rapport aux systèmes actuels. De plus, elle permettrait aux fabricants de réduire leur personnel puisque l’IA est beaucoup plus précise. Cette démarche réduirait les frais généraux et améliorerait leurs résultats financiers.

Cartographie rapide de surface

La vitesse à laquelle le système scanne une surface est un autre avantage. Cette méthode ne nécessite que quelques instants de balayage laser avant que la détermination ne soit faite. Ainsi, c’est beaucoup plus rapide et demande moins d’effort, permettant aux fabricants d’effectuer davantage de scans et d’économiser.

Intégration à faible coût

Un autre avantage majeur de cette recherche est qu’elle offre des solutions d’intégration à faible coût sur le marché. Dans de nombreux cas, le LiDAR est utilisé pour déterminer l’intégrité structurelle des composants clés. Ce nouveau système pourrait améliorer le LiDAR existant et le rendre capable de réaliser des mesures au niveau du micron.

Contrôle qualité

Cette nouvelle forme de scan de surface améliorera les méthodes de contrôle qualité pour les composants complexes et précis. Les ingénieurs utilisent depuis longtemps des systèmes pour s’assurer que les composants vitaux d’avions et d’autres articles sont exempts de défauts pouvant potentiellement entraîner de graves problèmes.

Tri amélioré

Les trieurs robotisés sont déjà très demandés et utilisés dans le monde entier. Cette mise à jour pourrait aider ces systèmes à améliorer leurs capacités en leur offrant un sens supplémentaire à utiliser lors de la détermination de la composition et du tri requis d’un produit. Par exemple, une main robotique capable de ressentir pourrait vérifier la fermeté des produits pour déterminer s’ils sont mûrs ou non.

Chercheurs de l’émulation du toucher

Des ingénieurs du Stevens Institute of Technology ont dirigé la recherche sur le système de topographie laser. Ils ont travaillé en étroite collaboration avec la directrice du CQSE, Yuping Huang, dans le cadre de leur projet. De plus, Daniel Tafone et Luke McEvo ont été crédités pour leurs efforts sur le projet.

Applications potentielles

Il existe de nombreuses applications pour cette technologie. Déjà, le LiDAR joue un rôle essentiel dans les normes de sécurité. Cette recherche améliore ces capacités de manière significative et permet aux ingénieurs de réaliser une surveillance en temps réel des composants cruciaux, jamais auparavant possible.

Santé

L’industrie de la santé a constaté une demande croissante pour des robots capables de ressentir comme les humains. Ces systèmes pourraient trouver de multiples utilisations dans le secteur. Un cas d’utilisation intéressant serait de permettre à ces appareils de scanner les grains de beauté à la recherche de mélanomes mortels. L’algorithme basé sur le laser pourrait déterminer les petites différences qui rendent un grain de beauté sûr et l’autre potentiellement fatal, sauvant ainsi la vie de milliers de patients.

Améliorer le LiDAR

Le LiDAR est utilisé aujourd’hui dans une variété de produits. Les voitures intelligentes, les robots, les smartphones et d’autres produits s’appuient sur le LiDAR pour servir d’yeux. Même votre aspirateur robotisé intègre une forme de LiDAR pour éviter les obstacles. Cette nouvelle technologie pourrait aider les micro‑robots à naviguer dans des environnements tels que le corps humain et à délivrer des traitements vitaux directement aux emplacements requis.

Entreprise pouvant bénéficier de cette recherche

Plusieurs entreprises de robotique pourraient intégrer cette technologie et améliorer leurs résultats dès aujourd’hui. La robotique est un secteur en forte croissance qui couvre désormais presque toutes les industries. De la réalisation d’opérations chirurgicales à la cueillette de fruits, ces appareils pourraient bénéficier d’un important coup de pouce avec l’introduction d’un émulateur de toucher.

Samsara 

Samsara (IOT )  est une entreprise IoT basée à San Francisco qui cherche à faire sensation. La société a été fondée par Sanjit Biswas et John Bicket en 2015 pour créer, gérer et offrir à la clientèle d’entreprise une fonctionnalité solide de suivi et de surveillance logistique. Aujourd’hui, l’entreprise propose une large gamme de produits pour accomplir cette tâche, notamment des dashcams IA, l’optimisation d’itinéraires, le suivi d’équipement, la surveillance de sites et la télématique.

Samsara est un acteur majeur du marché IoT (Internet des objets). Les appareils IoT sont les millions d’appareils intelligents que vous voyez aujourd’hui. Ils peuvent être n’importe quoi disposant d’une connexion internet, d’un capteur et de la capacité de communiquer des données. Aujourd’hui, le secteur IoT comprend des milliards d’appareils intelligents à l’échelle mondiale.

Samsara permet aux entreprises d’intégrer ces appareils dans leur logistique afin d’améliorer les résultats, l’efficacité et la sécurité. Les appareils IoT peuvent être utilisés pour surveiller les produits en temps réel, y compris leur état, leur authenticité, leur localisation et bien plus encore.

Les analystes considèrent que Samsara est bien positionnée pour connaître une croissance à mesure que l’industrie IoT se développe. L’entreprise a une capitalisation boursière de 30,433 milliards de dollars et bénéficie du soutien de certains des plus grands noms du secteur. Notamment, l’action a été classée parmi les meilleures sélections boursières de l’Université Harvard cette année, renforçant la confiance des consommateurs.

Autres tentatives d’émulation des sens humains

Examiner la course à la capacité des robots à ressentir révèle des développements intéressants. La première chose que l’on remarque est qu’il existe deux approches très différentes pour permettre aux robots d’acquérir le sens du toucher. Les solutions matérielles intègrent des dispositifs pouvant simuler le toucher en enregistrant la pression et le cœur, tandis que les solutions logicielles intègrent des algorithmes qui utilisent les retours pour simuler le toucher. Voici d’autres méthodes que les chercheurs ont découvertes pour donner aux robots la capacité de ressentir.

Céramiques haute performance

Une récente étude montre comment des micro‑particules céramiques pourraient être intégrées dans une couche flexible semblable à une peau pour permettre à l’appareil d’enregistrer la chaleur et la pression. Les minuscules particules céramiques offrent le moyen idéal de transférer des impulsions électriques à travers une surface flexible.

Cette recherche a vu des ingénieurs développer des étiquettes de peau robotique capables de détecter si vous les avez frottées puis retirées. Ils ont ensuite créé une prothèse intelligente qui permettrait à l’utilisateur de sentir les surfaces et de réagir en conséquence. Ils ont noté que leur peau robotique était capable d’enregistrer le toucher à l’aide de ces impulsions jusqu’aux réglages de pression les plus fins.

Nerfs artificiels

Une autre percée passionnante dans le domaine du toucher robotique a eu lieu en octobre lorsqu’une équipe d’ingénieurs du groupe de recherche Zhenan Bao de l’Université Stanford a réussi à créer un nerf artificiel. Le dispositif artificiel a été conçu pour fonctionner comme son homologue humain, permettant aux robots de répondre efficacement au toucher.

Le système repose sur une configuration de nerf artificiel qui peut être divisée en trois composants. Les mécanorécepteurs agissent comme des capteurs de pression résistifs. Il existe également des oscillateurs à anneau organiques, qui fonctionnent de manière similaire aux neurones, et des transistors électrochimiques organiques qui permettent à l’ensemble du système de fonctionner.

Pull robotique

L’Université Carnegie Mellon a présenté un Pull robotique qui pourrait rendre les robots industriels beaucoup plus sûrs. Notamment, les systèmes de sécurité actuels nécessitent souvent l’ajout de pièces rigides aux robots. Le problème de cette approche est que les robots ne peuvent pas être entièrement recouverts, leurs pièces mobiles devant rester flexibles. Ce besoin a conduit les chercheurs à envisager un tissu semblable à un pull comme solution.

Le Pull robotique est une couverture tricotée à la machine qui peut s’adapter à n’importe quelle forme tridimensionnelle. Ainsi, il peut être conçu pour offrir une protection complète aux robots et à leurs collègues humains. L’appareil fonctionne en utilisant deux couches de fibres métalliques intégrées à sa surface. Chaque fois qu’un humain touche le pull, le circuit se ferme, informant le robot de l’incident et déclenchant une réponse.

Avenir des robots qui émulent le toucher

Les robots capables d’émuler le toucher représentent l’avenir. Ces appareils ouvriront la porte à une plus grande intégration aux côtés des collègues humains. Ce développement conduira à des robots qui améliorent la sécurité, économisent des fonds et offrent à de multiples industries des solutions à des problèmes persistants. Ainsi, la demande de robots capables d’émuler le toucher ne fera que croître au cours des prochaines années. Pour l’instant, vous devriez vous attendre à voir davantage de collègues robots dans les mois à venir.

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Référence de l’étude :

^{1. Tafone, D., McEvoy, L., Sua, Y. M., & Huang, Y.-P. (2024). Surface roughness metrology with a raster scanning single photon LiDAR. Applied Optics, 63(30), 7917–7923. https://doi.org/10.1364/AO.537404}