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Système Arcadie, Secteur spatial de l'Impérium

Robots et … asticots

10 Novembre 2016 , Rédigé par Droopy Publié dans #robots, #divers

 

 

Les robots agissent soit dans le cadre des commandes qui leur sont données par un opérateur humain, soit dans le cadre de leur programmation. Malheureusement, il arrive que certaines situations sortent des cadres de la programmation et que dans le même temps que les humains ne soient pas disponibles.

 

Dans ce cas, il faut que les robots apprennent et sachent s’adapter si une situation se représente. Contrairement à ce que l’on pensait jusque dans les années 1990, les robots n’ont pas forcement besoin de beaucoup de puissance de calcul, pour pouvoir s’adapter. Des robots, simples, peuvent coopérer et prendre la bonne décision.

 

Même si les théories informatiques actuelles n’arrivent pas à le formaliser, la nature nous offre de nombreux exemples d’organisme simples, voire basiques, capable d’apprendre. L’asticot est l’animal sur lesquels le projet MINIMAL, financé par l’UE depuis 2014, s’est focalisé. L’animal est disponible en grand nombre, il est facile à observer, ses organes sont simples et connus ce qui permet aux scientifiques de se focaliser sur l’essentiel : sa capacité d’apprentissage malgré une puissance cérébrale restreinte.

 

Si le sujet peut sembler anecdotique, il est très sérieux. Ses applications sont multiples et nombreuses. La première est l’agriculture. De petits robots (ce qui permet un investissement limité) peuvent patrouiller dans les cultures, recueillant les données en mémorisant les endroits nécessitant des apports nutritionnels (engrais) ou des risques parasitaires (insecticides). Une telle utilisation permettrait de diminuer considérablement l’emprunte écologique de l’agriculture (utilisation de composés chimique ciblée aulieu d’épandages systématiques) tout en faisant de considérables économies et en préservant les rendements existants.

 

Cette évolution technologique aurait un impact majeur sur l’utilisation des réseaux de données, l’utilisation de telles capacités d’apprentissages permettrait de limiter le recours au big data. Des centres informatiques de taille intermédiaire seraient capables de prévoir les besoins en données locaux et de les anticiper. Outre l’optimisation du réseau internet existant, de telles capacités d’apprentissage auraient un impact majeur en termes d’interface logicielles et informatiques.   

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