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8 avril 2006,
par Christophe Jacquemin

Apprendre à une machine à percevoir son environnement : les résultats du projet européen SenseMaker

Mener les recherches amont permettant à une machine de percevoir son environnement : tel a été l'objectif du projet européen SenseMaker initié il y a trois ans et conduit par le professeur Martin McGinnity, directeur de l'Intelligence Systems Engineering Laboratory (ISEL) de l'Université d'Ulster en Irlande du nord. Aujourd'hui terminé, il a rassemblé électroniciens, informaticiens, neurologues, physiciens et biologistes allemands (université d'Heidelberg), français (2 laboratoires du CNRS) et Irlandais (Trinity College et ISEL).

Le projet s'est concentré sur l'étude des modes d'interactions des différents capteurs biologiques, en particulier la vue et le toucher. Si la vue permet par exemple de reconnaître un fruit, le toucher est aussi nécessaire pour pouvoir dire si ce fuit est mûr ou non. La compréhension de ces interactions intéresse particulièrement l'automatisme industriel, car elle peut conduire à leur simulation pour la robotique. L'objectif était ainsi de programmer une machine capable de récolter les informations sensorielles sur son environnement pour qu'elle puisse alors prendre des décisions de manière autonome en fonction de ces informations.

Les résultats sont prometteurs, ayant abouti à un modèle théorique des différents processus de perception chez l'humain (vision et toucher). Celui-ci a permis de fabriquer un système de démonstration combinant la partie "matériel" des détecteurs et la partie "logiciel" du traitement de l'information. L'approche informatique originale a aussi consisté à donner au réseau neuronal formel(1) la capacité de rediriger ses connexions en cas de dommage (plate-forme informatique utilisant des puces FGPA). Des projets partenaires visent aujourd'hui à étendre le modèle en y adjoignant l'ouie, l'objectif étant bien sûr à long terme de pouvoir disposer d'un modèle complet des perceptions chez l'humain pour mieux comprendre comment fonctionne le couplage des différents sens.

Si les applications potentielles de ces travaux concernent la robotique (implémentation de meilleures capacités de perception au sein des machines), elles visent aussi naturellement l'homme biologique : "ce type de recherche nous apprend beaucoup sur la façon dont les systèmes biologiques fonctionnent. Elles peuvent conduire à de nouvelles approches pour soigner les personnes souffrant d'un dysfonctionnement sensoriel. Cela dit, le travail sera encore long avant d'arriver à un tel résultat", indique Martin McGinnity.

Deux autres projets doivent permettre aujourd'hui d'aller plus loin dans le domaine. Il s'agit tout d'abord du projet interdisciplinaire FACETS(2). Continuant d'explorer la perception, il se focalise notamment sur la vision. Démarré l'année dernière et financé par l'Union Européenne, ce projet se situe à l'interface de la physique, de la biologie et des neurosciences computationelles. Coordonné par le Pr. Karlheinz Meier [Electronic Vision(s) Group du Kirchoff Institut für Physic, Université d'Heidelberg], il vise à créer une base théorique et expérimentale qui puisse contribuer à l'avènement d'un nouveau paradigme dans le domaine du calcul en s'appuyant sur les concepts expérimentaux observés dans les systèmes nerveux biologiques. Ces recherches doivent en particulier mener à une compréhension améliorée des troubles mentaux dans le cerveau humain et aider à en développer des remèdes. Un projet très ambitieux car il met en collaboration pour 4 ans quelque 80 scientifiques allemands, anglais, autrichiens, français, suisse et suédois (soit 15 équipes européennes)

L'ISEL, pour sa part, est fortement engagé dans le projet de création du Centre d'Excellence des Systèmes Intelligents (Centre of Excellence in Intelligent Systems). Dans un esprit de recherche appliquée, il couvrirait un large spectre : couplage des perceptions sensorielles, apprentissage, adaptation, auto-organisation, implémentation à grande échelle d'un substitut de sous-ensembles neuraux biologiques au sein d'une machine, intelligence informatique distribuée...

(1) L'équipe a utilisé des modèles plus sophistiqués que les traditionnels réseaux de neurones, s'appuyant ici sur les "Spiking Neural Networks" qui, selon Martin McGinnity, sont plus adaptés à la modélisation de qui se passe dans un vrai cerveau.
Les circuits dédiés analogiques ou mixtes (numériques/analogiques) permettent une meilleure intégration pour une moindre puissance de calcul. Pour exploiter ces propriétés, le groupe d'Heidelberg a développé un dispositif spécifique de circuit intégré "spiking neuron" afin de pouvoir émuler un plus grand nombre de composants constitutifs des systèmes sensoriels biologiques. Un prototype de ce dispositif a été soumis à fabrication et sera utilisé au sein d'un prochain projet européen.
(2) Fast Analog Computing with Emergent Transient States..

Pour en savoir plus
Commnuniqué de presse de l'Ulster University du 08/02/06 : http://www.ulster.ac.uk/news/releases/2006/2099.html
Projet SenseMaker : http://isel.infm.ulst.ac.uk/sensemaker.html
Site de l'Intelligence Systems Engineering Laboratory : http://isel.infm.ulst.ac.uk/sensemakersummary.html
Site de l'Electronic Vision(s) Group (université d'Heidleberg): http://www.kip.uni-heidelberg.de/vision/
Projet FACETS : http://facets.kip.uni-heidelberg.de/

© Automates Intelligents 2006