Un robot de l’EPFL révèle pourquoi les animaux changent d’apparence

Entraîné grâce au machine learning par des scientifiques de l’EPFL, un robot quadrupède a spontanément modifié sa démarche pour tenter d’éviter les chutes. Il s’agit d’une étape importante pour les roboticiens et les biologistes intéressés par la locomotion animale.

Grâce à une forme d’apprentissage automatique appelée apprentissage par renforcement profond (DRL), le robot de l’EPFL a notamment appris à passer du trot au stott (un comportement dans lequel des animaux comme les springboks et les gazelles sautent avec le dos cambré) pour se déplacer sur des terrains difficiles et troués. Menée par le Laboratoire de biorobotique de la Faculté des sciences et technologies de l’ingénieur de l’EPFL, cette étude permet de mieux comprendre pourquoi et comment de tels changements dans la démarche se produisent chez les animaux.

« Selon des recherches antérieures, les animaux modifient leur démarche pour conserver leur énergie et éviter les blessures musculo-squelettiques. Plus récemment, des biologistes ont avancé que la stabilité sur terrain plat pourrait être un facteur plus important. Mais des expériences avec des animaux et des robots ont montré que ces hypothèses ne sont pas toujours valables, notamment sur des terrains accidentés », rapporte Milad Shafiee, doctorant et auteur principal d’un article publié dans la revue Nature Communications.

Milad Shafiee et les co-auteurs Guillaume Bellegarda et Auke Ijspeert, responsable du Laboratoire de Biorobotique, se sont donc intéressés à un nouveau paramètre qui pourrait expliquer ces changements de rythme : la viabilité, ou la prévention des chutes. Pour tester cette hypothèse, ils ont entraîné un robot quadrupède à parcourir différents terrains en utilisant un apprentissage par renforcement profond.

Sur un terrain plat, ils ont constaté que chaque démarche avait différents niveaux de robustesse aux poussées aléatoires et que le robot passait de la marche au trot pour maintenir sa viabilité, comme le font les animaux quadrupèdes lorsqu’ils accélèrent. Et face à des trous successifs de 14 à 30 cm dans la surface expérimentale, le robot passait spontanément du trot au pas au pas pour éviter les chutes. De plus, la viabilité est le seul facteur qui a été amélioré par ces changements de rythme.

« Nous avons montré que sur terrain plat et sur terrain difficile, la viabilité entraîne des changements de rythme, mais que l’économie d’énergie n’est pas forcément meilleure », explique Milad Shafiee. Il semble donc que les économies d’énergie, qui étaient auparavant considérées comme un facteur expliquant ces changements, pourraient en être davantage une conséquence. Lorsqu’un animal se déplace sur un terrain difficile, il est probable que sa priorité ne soit pas de tomber. Économiser votre énergie viendrait ensuite.

Pour modéliser le contrôle des mouvements de leur robot, les scientifiques ont pris en compte les trois éléments en interaction qui contrôlent les mouvements des animaux : le cerveau, la moelle épinière et le retour sensoriel du corps. Ils ont utilisé l’apprentissage par renforcement profond pour entraîner un réseau neuronal afin d’imiter la transmission des signaux cérébraux de la moelle épinière au corps lorsque le robot naviguait sur un terrain expérimental. Ensuite, l’équipe a attribué différentes pondérations à trois objectifs d’apprentissage possibles : l’économie d’énergie, la réduction de la force et la viabilité. Une série de simulations informatiques a révélé que, parmi ces trois objectifs, la viabilité était le seul qui poussait le robot à modifier automatiquement son rythme, sans instruction des scientifiques.

L’équipe souligne que ces observations représentent le premier cadre de locomotion basé sur l’apprentissage dans lequel des changements de démarche apparaissent spontanément au cours du processus d’apprentissage, ainsi que le franchissement le plus dynamique d’écarts consécutifs aussi importants pour un robot quadrupède. « Notre architecture d’apprentissage bio-inspirée a démontré l’agilité d’un robot quadrupède de pointe sur des terrains difficiles », explique Milad Shafiee.

Les scientifiques souhaitent étendre leurs travaux en menant d’autres expériences plaçant différents types de robots dans une plus grande variété d’environnements difficiles. Ils espèrent qu’à terme, leurs travaux permettront non seulement de comprendre la locomotion animale, mais aussi de généraliser l’usage des robots pour la recherche biologique, en réduisant le recours aux modèles animaux et les problèmes éthiques qui y sont associés.