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Même les robots font parfois des erreurs. C’est pourquoi les chercheurs du laboratoire d’informatique et d’intelligence artificielle (CSAIL) du MIT ont construit un système permettant de corriger les robots par la pensée et les gestes de la main. Ce système surveille l’activité cérébrale, en déterminant si une personne a remarqué une erreur dans le travail d’une machine. Si une erreur est détectée, le système revient au contrôle humain, puis il suffit d’un coup de poignet pour remettre le robot sur le bon chemin.

Combiner l’EGG avec l’EMG

« Ce travail combinant les rétroactions EEG et EMG permet des interactions humaines-robots naturelles pour un ensemble d’applications plus grande que ce que nous avons été en mesure de faire avant d’utiliser uniquement la rétroaction EEG. En incluant la rétroaction musculaire, nous pouvons utiliser des gestes pour commander un robot, avec beaucoup plus de nuances et de spécificités », explique Daniela Rus, directrice du CSAIL, qui a supervisé ce travail, dans un communiqué de presse.

L’EEG se réfère à l’électroencéphalographie, un type de biofeedback qui utilise des affichages en temps réel de l’activité cérébrale à chaque auto-régulation du cerveau. La rétroaction EMG se réfère à l’électromyographie, qui est l’enregistrement de l’activité électrique du tissu musculaire.

Des signaux appelés « potentiels d’erreur »

Les systèmes antérieurs de reconnaissance du cerveau obligeaient les gens à penser de manière très spécifique pour obtenir une reconnaissance EEG ou EMG. Ce que l’équipe de Rus a réalisé, c’est que lorsque le cerveau humain reconnaît une erreur, il libère automatiquement un signal très spécifique par lui-même. Ces signaux sont appelés « potentiels d’erreur » (ErrP). Lorsque le système robotique remarque un signal ErrP dans le cerveau humain, il le fait passer sous le contrôle d’un humain.

«Ce qui est génial avec cette approche, c’est qu’il n’est pas nécessaire de former les utilisateurs à penser de manière spécifique, mais plutôt à l’inverse», explique Joseph DelPreto, candidat au doctorat, qui a également travaillé sur ce projet.

L’équipe a utilisé un robot de travail appelé « Baxter », de Rethink Robotics, pour faire leurs tests. Grâce au système de biofeedback du MIT, le robot a pu améliorer sa précision de 70% à 97%.

Automatiser des usines avec plus de précision

Il existe de nombreuses utilisations potentielles pour une telle technologie. Elle pourrait continuer dans la voie de Baxter et aider à automatiser les usines avec encore plus de précision, avec seulement quelques superviseurs et qui laisseraient les produits chimiques de leurs cerveaux agir comme des correctifs sur des machines. Les chercheurs soulignent également qu’elle pourrait être utile pour les personnes âgées ou à mobilité réduite.

«Nous aimerions nous éloigner d’un monde où les gens doivent s’adapter aux contraintes des machines, des approches comme celles-ci montrent qu’il est possible de développer des systèmes robotiques qui sont une extension plus naturelle et intuitive de ce que nous avons déjà», explique Rus.

Dans la vie quotidienne

Ce programme du CSAIL et du MIT met l’accent sur les robots qui peuvent s’intégrer dans la vie quotidienne, telle qu’elle se présente actuellement sans avoir à changer quoi que soit. Avec des chercheurs de l’Université de Toronto, par exemple, ils ont formé des systèmes dotés d’une intelligence artificielle pour apprendre des Sims afin de mieux faire les corvées humaines.

Car bien que l’IA soit capable de procéder à des calculs très rapidement, elle demeure stupide. Il faut alors la former. C’est la raison pour laquelle un groupe d’informaticiens dirigé par le Massachusetts Institute of Technology enseigne à des machines à effectuer des tâches ménagères en utilisant un simulateur « VirtualHome » inspiré des Sims.

Source : CSAIL