Biomimétisme, détection et traitement de l'information : façonner les systèmes intelligents du futur.
Biomimicry is an approach which consists in drawing inspiration from nature's know-how in order to innovate. It aims at harvesting the intelligence of natural strategies and at transferring them to compagnies and human technologies.
This disruptive approach is a powerful lever for innovation and a real performance accelerator. It allows us to develop relevant, competitive and sustainable bioinspired solutions for companies.
Les industriels, quels qu'ils soient, développement donc toutes sortes de capteurs, notamment optiques ou réflectifs.
Et pour que l'information collectée ait de la valeur, il faut évidemment la traiter et induire une réponse adéquate et rapide de la part du système et de ses unités de calcul, notamment pour les systèmes embarqués dans le secteur de la mobilité.
Les méthodes de traitement de signaux, les algorithmes qui les régissent, la gestion de la mémoire et et la rapidité de calcul deviennent rapidement des enjeux technologiques. Ces systèmes et intelligences feront aussi l'objet d'une compétition intense.
Comment augmenter la multisensorialité et la fiabilité des systèmes et développer de nouveaux types de capteurs ? Comme améliorer les faculté de détection ? Comment développer des intelligences artificielles rapides et sobres ?
La gestion de l'information n'a pas été inventée par l'Homme. La nature est bien plus expérimentée et peut offrir de nombreux enseignements particulièrement intéressants.
Biomimicry is an approach which consists in drawing inspiration from nature's know-how in order to innovate. It aims at harvesting the intelligence of natural strategies and at transferring them to compagnies and human technologies.
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Biomimicry is an approach which consists in drawing inspiration from nature's know-how in order to innovate. It aims at harvesting the intelligence of natural strategies and at transferring them to compagnies and human technologies.
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La vision humaine : optimiser la vitesse de réaction des systèmes autonomes embarqués.
Les méthodes traditionnelles de traitement des informations passent par une analyse de l'image perçue, pixel par pixel. Leur réactivité reste relative.
Ces techniques peuvent être remplacées par une approche inspirée du binôme “rétine-cortex” de l'Homme. Celle-ci invite à ne plus étudier la totalité de chaque image mais à enregistrer des modifications de certaines caractéristiques globales telles que la teinte, la vitesse ou la direction. Ce type de traitement permet d’éliminer rapidement les éléments non pertinents tels que les bâtiments ou arbres sur le bord de la route ou encore un objet s’éloignant du véhicule.
S’inspirant de la vision humaine, la société française Prophesee a conçu des systèmes de vision offrant aux machines une réactivité proche de la notre. Cette technologie est fondée sur l'observation d'événements plutôt que d'images.
Plus économe en énergie et multifonctionnel, ce système bio-inspiré trouve ses applications dans de nombreux secteurs : de l'automobile à la santé en passant par la robotique et l'assemblage industriel.
Prophesee enchaîne les récompenses internationales : l'entreprise a été nominée à la Silicon 60 Class du magazine américain EE Times pour la troisième année consécutive en 2019 ainsi que de gagner le prix de Top Innovation 2019 du magazine inVISION.
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Crédits images : © Prophesee
Les libellules : optimiser l'anticipation des trajectoires et la détection d'obstacles.
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Ce modèle biologique de la libellule s'avère moins complexe à étudier que celui de l'Homme et des mécanismes encore inconnus de son cerveau. Des chercheurs des universités de Lund en Suède et d’Adélaïde en Australie se sont donc penchés sur l'insecte pour comprendre son aptitude de détection de mouvements et d'anticipation des trajectoires pour la répliquer au sein de réseaux de neurones artificiels.
Ils ont conçu un robot autonome pour tester leur innovation qui permettrait d’optimiser l'analyse des trajectoires d'objets suivis dans l'environnement des véhicules. Cette technologie ouvrira là voie à une meilleure réaction aux incidents et situations à risque et à la possibilité de créer de meilleures manoeuvres d'évitement des obstacles ou autres véhicules.
Crédits images : © University of Adelaide
Les essaims de criquets : un système anti-collision inégalé.
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Comment s'y prend-t-il pour éviter la collision ? Le criquet dispose d'un neurone géant à l'intérieur de son cerveau, chargé du pilotage de l'insecte.
Les stimuli visuels perçus par le criquet génèrent des potentiels électriques parcourant le nerf optique jusqu'au neurone géant. Celui-ci agit comme filtre : pour la vision d'un criquet, les objets ou congénères volant sur une trajectoire de collision génèrent un potentiel électrique plus important que les congénères volant en parallèle.
Ces signaux forts induisant un voltage plus élevé arrivent à traverser le neurone géant pour parvenir au cerveau. Les autres signaux sont filtrés et délaissés. Ainsi, le criquet n'est préoccupé que par un petit nombre d'éléments et d'obstacles. Les autres sont ignorés automatiquement.
En étudiant le fonctionnement de ce neurone, des chercheurs de l'Université de Lincoln ont développé un capteur rapide et économe à destination des véhicules autonomes. Des recherches particulièrement utiles pour développer des algorithmes capables d'agir dans des environnements chargés en trafic ou tout simplement pour dé-saturer les calculateurs de systèmes embarqués.
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Crédits images : ©Bilal Tarabey / AFP
© Klaus Rudloff - www.aquaportail.com
Le poisson-éléphant : détection ultra-sophistiquée en milieu perturbé grâce au champ électrique.
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S’inspirant de ce sens électrique, la société française Elwave a su développer un ensemble de capteurs permettant la détection et la caractérisation électromagnétique en temps réel de tous types d’objet à 360°.
Déjà employée pour guider des robots sous-marins ou détecter des objets enfouis, cette technologie peut réduire considérablement le risque d’angles morts et de défauts de visibilité pour un véhicule en circulation.
Crédits images : © Elwave
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Les membranes nictitantes des camélidés : assurer le désencrassement des capteurs
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Confronté à cette problématique auprès d'un de ses clients, Bioxegy s'est tournée vers les camelidae, chameaux et dromadaires.
Ces mammifères du désert doivent affronter l'aridité de leur milieu et faire face à des tempêtes de sable particulièrement intenses. Ils parviennent malgré tout à nettoyer leurs yeux des impuretés et grains de sable.
Ils doivent cette faculté toute particulière à leurs membranes nictitantes, troisièmes paupières transparentes qui assurent la protection du globe oculaire ainsi que son nettoyage. Ce "système biologique" est particulièrement efficace car il minimise le recours aux glandes lacrymales qui viennent lubrifier l'action de nettoyage.
S’inspirant de ce principe, les équipes Bioxegy ont su imaginer un dispositif de nettoyage mécatronique des capteurs optiques des véhicules autonomes, économe en eau et en énergie !
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Crédits images : © Bioxegy
Les fourmis du désert : s'orienter dans l'espace uniquement grâce aux rayons lumineux
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Les fourmis du désert (Cataglyphis), disposent d'une faculté exceptionnelle de positionnement dans l'espace. Elles sont capables de retrouver leur chemin sans avoir recours aux phénomènes, ces récepteurs chimiques normalement utilisés par les autres espèces de fourmis.
Leur technique de positionnement repose sur une triple stratégie : elles étudient la polarisation de la lumière solaire, mesurent la distance par flux optique et comptent leur pas. Des chercheurs du CNRS et de l'Université d'Aix-Marseille, à l'Institut des sciences du mouvement - Étienne Jules Mayer (ISM) ont conçu le robot Antbot, directement inspiré de ces fourmis du désert.
Antbot reproduit le stratagème de navigation des fourmis et il est capable de revenir à un centimètre de son point de départ après une exploration aléatoire de 14 mètres. Notons ici que cette technologie nécessite une très faible capacité de calcul, donc une économie considérable en équipement, poids et énergie. Cette technique pourrait inspirer d'autres technologies de navigation dans de nombreux domaines, notamment celui de la mobilité et mener à des équipements sobres et efficaces.
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Crédits images : ©Michael Mangan & Hugh Pastoll ©Julien Dupeyroux, ISM (CNRS/AMU)
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