Les insectes sont capables, malgré une taille extrêmement réduite de s’organiser de façon complexe pour atteindre un degré d’efficacité important. Cette capacité à répartir les tâches leur permet d’accomplir des actions qui seraient impossibles ou très compliquées pour un individu seul. Cette faculté à travailler en groupe pourrait être particulièrement utile en robotique, permettant à un groupe de robots de se coordonner pour effectuer une tâche en économisant du temps et de l’énergie. C’est ce qu’on essayé de mettre en place des chercheurs de l’université de Leuven, de l’université Technique du Moyen Orient et de l’université Libre de Bruxelles.
Dans leur étude, intitulée “Evolution of Self-Organized Task Specialization in Robot Swarm” (Evolution de la spécialisation auto-organisée des activités dans un essaim de robots), les chercheurs se sont inspirés des fourmis coupe-feuille, ou champignonnistes, des fourmis qui escaladent les arbres pour récolter des feuilles. Pour ce faire, elles se divisent la tâche, puisque certaines se placent sur l’arbre, coupent les feuilles et les laissent tomber, tandis que d’autres attendent au pied du tronc pour récupérer les feuilles coupées et les rapporter à la fourmilière. Certaines fourmis restent ce que l’on pourrait appeler des “généralistes”, c’est à dire qu’elles coupent elles-mêmes les feuilles et les rapportent à la fourmilière.
Les chercheurs ont essayé de reproduire un schéma semblable en simulant toutefois l’évolution des gènes. Pour cela, ils ont créé un scénario avec des robots virtuels. Dans ce scénario, les robots devaient aller du nid, le but, jusqu’à l’arbre, la source de feuille, en passant par une pente inclinée à 8°, représentant le tronc. La pente était assez importante pour que les robots aient besoin de plus de temps et d’énergie s’ils voulaient la gravir. Son inclinaison était aussi suffisante pour que les feuilles situées en haut puissent glisser jusqu’en bas si les robots les lâchaient. Enfin, la simulation comportait aussi un soleil artificiel, permettant aux robots de s’orienter par rapport à lui, grâce à des capteurs de luminosité. Les robots pouvaient éviter les obstacles, sentir, ramasser et lâcher les feuilles virtuelles.
Pour l’étude, chaque robot avait reçu un ensemble basique de blocs de comportement. Ceux-ci comprenaient avancer vers la lumière, s’éloigner de la lumière, se déplacer au hasard, ramasser quelque chose, lâcher quelque chose. Ces gènes artificiels ont ensuite été mélangés et distribués aléatoirement à des groupes de 4 robots. Après cela, environ 400 robots ont été placés sur l’arbre virtuel pour 5 000 secondes simulées. Chaque groupe de robots a été évalué trois fois. L’évaluation reposait sur le nombre de feuilles dans le nid à la fin de la simulation. Selon comment les individus et les groupes travaillaient, les gènes étaient mélangés et mutaient, à l’image de l’expérience sur les robots cubes et leur mère. Ces gènes servaient ensuite à créer une nouvelle génération de robots. En tout, les chercheurs ont créé 2 000 générations de robots.
Les résultats ont été surprenants et attendus. Comme prévu, la méthode la plus efficace était une séparation du groupe en deux avec des robots coupeurs et des robots ramasseurs-transporteurs, exactement comme le font les fourmis coupe-feuille. Toutefois, les robots ont été capables de créer un système organisé à partir de comportements basiques. Les robots ont commencé la simulation désorganisés, puis ont évolué pour devenir des généralistes, et enfin, ils ont compris que pour être efficaces, il fallait diviser le groupe en sous-groupes spécialisés dans chaque tâche. Chacune des 2 000 générations a été testée 22 fois, montrant un pourcentage de spécialisation de 92 % en moyenne.
Pour les chercheurs, cela était rendu possible par la présence de la pente. “Les résultats ont montré que la répartition des tâches n’a été préférée que lorsque des éléments de l’environnement (ici la pente) peuvent être utilisés pour créer un mode de transport plus économique et en réduisant les coûts de transfert, faisant par là de la spécialisation un moyen d’augmenter l’efficacité nette du groupe.” Cette recherche permet d’envisager la création de robots capables de s’adapter à une nouvelle situation en répartissant les tâches pour être plus efficaces. L’étude a été menée par Eliseo Ferrante, Ali Emre Turgut, Edgar Duéñez-Guzmán, Marco Dorigo et Toù Wenseleers.
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