RFusion est un nouveau petit bijou signé du MIT. La spécificité de ce robot est qu’il se sert d’informations récupérées via une antenne radiofréquence. Il possède également une caméra. L’utilité de la machine est simple. Voici une situation afin de comprendre à quoi sert ce bras robotique : vous allez sortir de votre maison avec votre valise. Quand vous partez, vous vous rendez compte que vous n’avez pas vos clés de voiture. Or, vous avez un avion à prendre et vous ne pouvez pas vous permettre d’avoir du retard ! Mais vous avez beau chercher partout rien à faire : vous ne les trouvez pas. Pour éviter ce genre de situations et trouver l’objet tant recherché, le robot RFusion peut vous aider !
Un robot pensé et conçu au MIT
Au MIT, des experts ont pensé et conçu un bras robotique pouvant effectuer une telle recherche (celle de l’exemple de la clé du dessus) beaucoup plus efficacement qu’un être humain n’ayant pas consommé son café du matin : il se nomme RFusion, et est muni d’une caméra et d’une antenne à radiofréquence lui offrant la possibilité de retrouver l’objet désiré même si celui-ci est caché ou perdu.
Néanmoins, il y a une condition à respecter : les éléments que le robot du MIT peut facilement retrouver doivent être « étiquetés » grâce à des petits marqueurs qu’on nomme radio-étiquettes (tags si vous préférez). Facile à utiliser et peu chères, ces étiquettes peuvent être apposées directement sur l’élément, au même titre qu’un tout petit code-barre. Par rapport à ses recherches, la machine se sert d’une méthode de radio-identification. Via une simple antenne, il transmet un signal autour de lui que le tag apposé à l’élément concerné va refléter, cela étant comparable à un miroir reflétant la lumière solaire. En utilisant ce retour de données, le robot RFusion va avoir la possibilité de dénicher un endroit approximatif où se situe l’objet à récupérer.
Du machine learning afin d’optimiser la trajectoire
Si le mécanisme de repérage du robot se restreignait aux données radio et visuelles qu’il perçoit, sans aucun autre traitement spécifique, sa recherche serait peu performante : il faudrait qu’il utilise son bras un peu partout dans la zone identifiée afin d’effectuer des mesures additionnelles jusqu’à ce qu’il déniche la zone exacte où est présent l’objet. Les experts du célèbre MIT (Université de recherche à Cambridge dans le Massachusetts) sont parvenus à résoudre ce souci via une méthode de machine learning.
Un programme a connu un entraînement en apprentissage via renforcement dans un but d’optimisation de la trajectoire du bras robotique, cela signifie qu’il peut apprendre de lui-même. Ainsi, le robot teste continuellement des trajectoires se basant sur celles qu’il avaient déjà faites. La machine était « récompensée » quand la trajectoire était définie comme performante. Le processus se poursuit jusqu’à ce que le robot soit le plus efficace possible.
Des utilisations industrielles pour ce robot
Pouvoir dénicher ses clés, sa carte bancaire ou encore ses lentilles avant d’aller travailler le matin est forcément utile et intègre parfaitement une philosophie d’habitation connectée. Néanmoins, le robot RFusion peut aussi être utile dans d’autres contextes comme dans le milieu de l’industrie par exemple. Si on se fit à Fadel Adib, expert au département d’ingénierie électrique et d’informatique, une telle machine peut aisément dénicher des éléments dans un environnement totalement désordonné. Il s’agit d’un souci ouvert sur lequel les spécialistes s’attardent depuis plusieurs années. En tout cas, dans le secteur de l’industrie, ces robots permettant de dénicher des objets et des choses sous des amas d’objets ne peuvent être qu’utiles.