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DU
CÔTE DES LABOS
Apprendre
à une machine à percevoir son environnement
: les résultats du projet européen SenseMaker
par
Christophe Jacquemin (08/04/06)
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 computationnelles. 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..
Automates
Intelligents s'enrichit du 
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
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.
