Capteurs bio-inspirés : la nature améliore la vision des machines autonomes pour une navigation plus sûre

Les limites des capteurs actuels

De meilleures capacités de détection permettraient aux drones de naviguer dans des environnements dangereux et aux voitures de prévenir les accidents causés par l'erreur humaine. La technologie de capteurs actuelle ne traite pas les données assez vite, mais la nature, elle, le fait.

Mécanorécepteurs biologiques : filtrage par seuil de survie

Des chercheurs ont construit des capteurs inspirés par les araignées, chauves-souris, oiseaux et autres animaux dont les sens réels sont des terminaisons nerveuses liées à des neurones spéciaux appelés mécanorécepteurs. Les terminaisons nerveuses — mécanocapteurs — ne détectent et ne traitent que l'information essentielle à la survie de l'animal. Elles prennent la forme de poils, cils ou plumes. De nombreux mécanocapteurs biologiques filtrent les données — l'information qu'ils reçoivent de l'environnement — selon un seuil comme des changements de pression ou de température.

Les mécanocapteurs poilus d'une araignée, par exemple, sont situés sur ses pattes. Quand la toile d'une araignée vibre à une fréquence associée à une proie ou un partenaire, les mécanocapteurs la détectent, générant un réflexe chez l'araignée qui réagit alors très vite. Les mécanocapteurs ne détecteraient pas une fréquence plus basse, comme celle de la poussière sur la toile, car elle n'est pas importante pour la survie de l'araignée.

Intégration dans l'enveloppe des machines autonomes

L'idée serait d'intégrer des capteurs similaires directement dans la coque d'une machine autonome comme une aile d'avion ou la carrosserie d'une voiture. Les mécanocapteurs pourraient être personnalisés pour détecter des forces prédéterminées associées à un certain objet qu'une machine autonome doit éviter.

Calcul sans alimentation : commutation d'état

En plus de détecter et filtrer à un taux très rapide, les capteurs calculent aussi sans avoir besoin d'une alimentation. Dans la nature, une fois qu'un niveau particulier de force active les mécanorécepteurs associés au mécanocapteur poilu, les mécanorécepteurs calculent l'information en passant d'un état à un autre. Les nouveaux capteurs font de même et utilisent ces états marche/arrêt pour interpréter les signaux. Une machine intelligente réagirait alors selon ce que les capteurs calculent.

Les mécanocapteurs artificiels sont capables de détecter, filtrer et calculer très vite car ils sont rigides. Le matériau du capteur est conçu pour changer de forme rapidement quand activé par une force externe. Le changement de forme rapproche les particules conductrices dans le matériau, ce qui permet alors à l'électricité de circuler à travers le capteur et de transporter un signal. Ce signal informe comment le système autonome devrait répondre.

Apprentissage machine et fabrication

En utilisant des algorithmes d'apprentissage machine, les capteurs pourraient être entraînés à fonctionner de manière autonome avec une consommation d'énergie minimale. Il n'y aurait aussi aucune barrière à la fabrication des capteurs dans une variété de tailles.