Des cafards cyborgs reconnaissent le terrain

Un cafard atteint un mur, et la machine qui le guide doit choisir : le faire contourner l'obstacle ou le laisser grimper. Des chercheurs de l'Université d'Osaka et de Universitas Diponegoro ont conçu un système de navigation qui reconnaît le terrain en temps réel et adapte le contrôle afin que les cafards cyborgs puissent exploiter leur aptitude naturelle à grimper. L'étude paraît dans Device.

Le problème ne consistait pas simplement à faire avancer un insecte. Les systèmes classiques ont tendance à éviter les obstacles, même lorsqu'il serait possible de les escalader. Un contrôleur d'escalade réactive combinait la recherche d'un objectif, l'évitement des obstacles, le suivi des murs et le comportement naturel d'escalade, mais il ne pouvait pas déterminer sur quelle surface se trouvait l'insecte. Pendant une ascension, il continuait à envoyer des commandes de direction, ce qui provoquait des hésitations et des déplacements inefficaces.

La nouvelle couche utilise un perceptron multicouche, ou MLP — un modèle d'apprentissage automatique — alimenté par les données de capteurs embarqués. Elle classe en temps réel le terrain plat, les montées, les descentes et les trous. Le contrôleur ajuste ensuite la stimulation en fonction du terrain reconnu, réduisant les commandes de direction inutiles et favorisant la progression sur des surfaces difficiles.

Le classificateur a atteint une précision de 92 % lors d'une évaluation hors ligne. Le professeur Keisuke Morishima, de l'Université d'Osaka, a déclaré que le principal défi consistait à reconnaître le terrain sans compromettre la locomotion naturelle de l'insecte. Les chercheurs décrivent cette approche comme une « IA physique biohybride », qui combine les mouvements d'un être vivant avec de l'électronique miniature.

Qu'est-ce que cela change en pratique ? Un futur insecte cyborg pourrait emprunter un itinéraire plus direct sur un site de recherche et de sauvetage ou dans une zone nécessitant une inspection d'infrastructures, au lieu de contourner automatiquement chaque obstacle. Ces travaux en sont encore au stade de la recherche : l'étude ne décrit aucun déploiement sur le terrain, et la précision rapportée provient d'une évaluation hors ligne plutôt que d'un déploiement sur le terrain.