Bien que les véhicules aériens sans pilote (UAV) soient couramment utilisés dans des domaines tels que les communications et l’agriculture, leur utilisation est entravée par leur petite taille et la capacité limitée de leurs batteries. Cependant, une équipe pluridisciplinaire de l’Université nationale Tsing Hua, dirigée par les professeurs Tang Kea-tiong du département de génie électrique et Lo Chung-chuan du département des sciences de la vie, a récemment mis au point une puce d’intelligence artificielle (IA) qui imite les nerfs optiques de la mouche à fruits, permettant aux drones d’éviter automatiquement les obstacles tout en restant en mode ultra économique sur le plan énergétique.
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A multi-disciplinary team at NTHU led by professors Tang Kea-tiong (right) and Lo Chung-chuan has developed an AI chip, which could teach drone to fly like an insect.(Photo: National Tsing Hua University)
La plupart des drones actuellement utilisés reposent sur la transmission et la réflexion d’ondes électromagnétiques pour détecter et éviter les obstacles, mais cela consomme beaucoup d’énergie. Une autre approche pour éviter les obstacles consiste à utiliser des lentilles optiques pour capturer et analyser les images, mais la quantité d’informations à traiter est trop importante pour être réalisée rapidement, et cette approche consomme également beaucoup d’énergie.
Intrigué par l’étrange capacité de la mouche à fruits à éviter les obstacles, Tang s’est dit qu’il serait peut-être possible de reproduire le nerf optique de ce minuscule insecte et de l’adapter aux applications de l’IA.
La première tâche consistait à résoudre le problème de la surcharge d’informations. Selon Tang, le capteur d’images actuellement utilisé dans les appareils photo et les téléphones portables possède des millions de pixels, alors que l’œil d’une mouche à fruits n’en possède qu’environ 800. Lorsque le cerveau de la mouche à fruits traite des signaux visuels tels que le contour et le contraste, il utilise une sorte de mécanisme de détection qui filtre automatiquement les informations sans importance, et ne prête attention qu’aux objets en mouvement susceptibles d’entrer en collision avec elle.
En imitant ce mécanisme de détection, l’équipe de recherche a développé une puce d’IA qui permet d’utiliser des gestes de la main et un capteur d’image pour faire fonctionner un drone.
On apprend d’abord au drone à se concentrer sur l’essentiel, puis à évaluer la distance et la probabilité d’une collision. À cette fin, Lo a mené une enquête détaillée sur la façon dont la mouche à fruits détecte le flux optique, et il a utilisé à cette fin les cartes des voies neurales de la mouche à fruits produites par le Centre de recherche sur le cerveau du NTHU. » Le flux optique est la trajectoire relative laissée dans le champ de vision par les objets en mouvement proches, et qui est utilisée par le cerveau pour déterminer sa distance et pour éviter les obstacles, » explique Lo.
Tang explique que la puce IA développée par son équipe de recherche représente une avancée majeure dans le domaine de l’informatique en mémoire. Les ordinateurs et les téléphones portables transfèrent d’abord les données de la mémoire vers l’unité centrale de traitement, et une fois traitées, les données sont ramenées dans la mémoire pour y être stockées. C’est ce processus qui consomme jusqu’à 90 % de l’énergie et du temps du processus d’apprentissage approfondi de l’IA. En revanche, la puce d’IA développée par l’équipe NTHU imite les synapses neuronales, ce qui lui permet d’effectuer des calculs dans la mémoire, ce qui améliore considérablement l’efficacité.
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