L'incroyable pouvoir athlétique des quadricoptères.

Dans un laboratoire robotique à TEDGlobal, Raffaelo D'Andrea fait un cirque de quadricoptères volants : des robots qui pensent comme des athlètes, qui apprennent à se développer et à résoudre des problèmes physiques grâce à des algorithmes. Lors de cette série de démonstrations spectaculaires, D'Andrea montre des drones qui jouent à la balle, font des numéros d'équilibre et prennent des décisions collectives -- et à ne pas rater : une démo captivante de quads contrôlés par Kinect. Acheteurs compulsifs s'abstenir.

Alors, que signifie le concept d'athlétisme chez une machine ?

Nous allons expliciter le concept d'entraînement sportif des machines

et la recherche qui permet d'y arriver

à l'aide de ces machines volantes appelées quadricoptères,

ou quads, en abrégé.

Les quads ne sont pas tout récents.

La raison pour laquelle ils sont si populaires de nos jours

est parce qu'ils sont simples, mécaniquement parlant.

En controllant la vitesse de ces quatre hélices,

ces machines peuvent tourner, s'incliner, faire des embardées

et accélérer tout en gardant la même orientation.

A bord, il y a aussi une batterie, un ordinateur,

senseurs divers et radios sans fil.

Les quads sont extrêmement agiles, mais cette agilité a un prix.

Ils sont instables par nature, et ils ont besoin d'une sorte

de contrôle automatique de rétroaction afin d'être capable de voler.

Alors, comment vient-il de faire ça ?

Des caméras sur le toit et un ordinateur portable

servent de système global de positionnement d'intérieur.

Cela sert à situer des objets dans l'espace

qui auraient ces marques réfléchissantes sur eux.

Ces données sont envoyées à un autre ordinateur

qui fait des estimations et des algorithmes de contrôle,

qui à son tour commande le quad,

qui fait aussi des estimations et des algorithmes de contrôle.

L'essentiel de notre recherche est basée sur les algorithmes.

Ils sont la magie qui rend ces machines vivantes.

Alors, comment fait-on pour concevoir des algorithmes

qui font naître un athlète mécanique ?

Nous utilisons quelque chose qui est généralement appelé la conception basée sur modèle.

D'abord, nous saisissons les propriétés physiques à travers un modèle mathématique

sur le comportement des machines.

Nous utilisons ensuite une discipline des mathématiques

appelée la théorie du contrôle afin d'analyser ces modèles

et aussi de synthétiser les algorithmes pour les contrôler.

Par exemple, c'est comme ça qu'on peut faire voltiger le quad.

D'abord, nous avons saisi la dynamique

grâce à un groupe d'équations différentielles.

Nous manipulons ensuite ces équations à l'aide de

la théorie du contrôle afin de créer des algorithmes qui stabilisent le quad.

Je vais vous démontrer la puissance de cette approche.

Supposons que nous voulions non seulement faire voltiger ce quad

mais aussi qu'il garde cette barre en équilibre.

Avec un peu d'entraînement,

c'est assez facile pour les être humains de faire cela,

bien que nous ayons l'avantage d'avoir

nos deux pieds au sol

et de pouvoir utiliser nos mains très polyvalentes.

Cela devient un peu plus difficile

lorsque j'ai seulement un pied au sol

et que je n'utilise pas mes mains.

Remarquez la marque réfléchissante en haut de cette barre,

ce qui signifie qu'elle peut être localisée dans l'espace.

(Applaudissements)

Vous pouvez remarquer que ce quad fait de minutieux ajustements

afin de garder cette barre en équilibre.

Comment avons-nous conçu les algorithmes pour faire cela ?

Nous avons ajouté le modèle mathématique de la barre

à celui du quad.

Une fois que nous obtenons un modèle du système combiné quad-barre,

nous pouvons utiliser la théorie du contrôle afin de créer des algorithmes pour le contrôler.

Là, vous pouvez voir que c'est stable,

et même si je la pousse un peu,

elle retourne à une position joliment équilibrée.

Nous pouvons également améliorer le modèle pour lui indiquer

où nous voulons que le quad soit situé dans l'espace.

En utilisant ce pointeur, fait de marques réfléchissantes,

je peux indiquer où je veux déplacer le quad dans l'espace

à une distance prédéfinie de moi.

La clé de ces manœuvres acrobatiques est l'algorithme,

conçu à l'aide de modèles mathématiques

et de la théorie du contrôle.

Demandons au quad de revenir ici

et de laisser la barre tomber,

et je vais ensuite vous démontrer l'importance

de comprendre les modèles physiques

et le fonctionnement du monde physique.

Remarquez que le quad perd de l'altitude

lorsque je pose ce verre d'eau dessus.

Contrairement au cas de la barre en équilibre, je n'ai pas inclus

le modèle mathématique du verre dans le système.

En fait, le système ne sait même pas que le verre d'eau est là.

Comme dans le cas précédent, je pourrais utiliser le pointeur pour indiquer au quad

où je veux qu'il aille dans l'espace.

(Applaudissements)

OK, vous devez vous demander,

pourquoi l'eau ne tombe-t-elle pas du verre ?

Deux faits : le premier est que la gravité agit

de la même façon sur tous les objets.

Le deuxième est que les hélices se dirigent toutes

vers la même direction que le verre, vers le haut.

Vous assemblez ces deux choses, le résultat

est que toutes les forces latérales sur le verre sont faibles

et sont majoritairement dominées par les effets aérodynamiques

qui à cette vitesse sont insignifiants.

Et c'est pourquoi vous n'avez pas besoin de modéliser le verre.

Il est naturel que cela ne se renverse pas; peu importe ce que le quad fait.

(Applaudissements)

Ce que nous devons en retirer ici est que certaines tâches de haute performance

sont plus faciles que d'autres,

et que le fait de comprendre les propriétés physiques du problème

vous indique lesquelles sont faciles et lesquelles sont difficiles.

Dans cet exemple, porter un verre d'eau est facile.

Garder une barre en équilibre est difficile.

Nous avons tous entendu des histoires d'athlètes

qui font des prouesses alors qu'ils sont physiquement blessés.

Est-ce qu'une machine peut également être performante

tout en étant physiquement endommagée?

La pensée conventionnelle dit que vous avez besoin

d'un minimum de quatre pairs fixes d'hélices motorisées afin que le quad puisse voler,

car il y a quatre degrés de marge de manœuvre :

tours, inclinaisons, embardées et accélérations.

Les hexacoptères et les octocoptères, avec six et huit hélices,

peuvent assurer de la redondance,

mais les quadrocoptères sont bien plus populaires

car ils ont un nombre limité

de paires fixes d'hélices motorisées : quatre.

Forcément ?

Si nous analysons le modèle mathématique de cette machine

avec seulement deux hélices qui fonctionnent,

nous découvrons un mode de vol peu conventionnel.

Il faut renoncer à contrôler les embardées,

mais les tours, inclinaisons et les accélérations peuvent toujours être contrôlées

à travers des algorithmes qui utilisent cette nouvelle configuration.

Les modèles mathématiques nous indiquent exactement quand

et pourquoi cela est possible.

Dans cet exemple, ces connaissances nous permettent de concevoir

des nouvelles architectures de machines

ou de concevoir des algorithmes intelligents qui peuvent supporter les dommages,

avec la même grâce que les athlètes humains,

au lieu de construire des machines avec de la redondance.

Nous ne pouvons pas faire autrement que de retenir notre souffle lorsque nous regardons

un plongeur faire un saut périlleux pour atterrir dans l'eau,

ou lorsqu'un gymnaste fait des acrobaties en l'air,

tout en voyant le sol se rapprocher rapidement.

Est-ce que le plongeur réussira à plonger dans l'eau sans trop d'éclaboussures ?

Est-ce que le gymnaste réussira à atterrir correctement ?

Imaginez que nous voulions que ce quad

réalise un triple flip et finisse

à l'endroit exact où il avait commencé.

Cette manoeuvre va être réalisée si rapidement

que nous ne pourrons pas utiliser la rétroaction pour corriger le mouvement pendant la réalisation.

Il n'y a tout simplement pas assez de temps.

Au lie de ça, ce que le quad peut faire, c'est réaliser la manœuvre à l'aveugle,

observer comment il finit la manœuvre,

et utiliser ensuite ces informations pour modifier son comportement

afin que le prochain flip soit mieux réalisé.

De la même façon que le plongeur et le gymnaste,

c'est seulement à travers un entraînement répété

que la manoeuvre peut être assimilée et réalisée

au plus haut niveau.

(Applaudissements)

Frapper une balle en mouvement est une compétence nécessaire dans de nombreux sports.

Comment amène-t-on une machine à faire

ce qu'un athlète fait de toute évidence sans effort ?

(Applaudissements)

Ce quad a une raquette fixée sur sa tête,

avec une zone de frappe idéale de la taille d'une pomme environ, donc pas vraiment grande.

Les calculs suivants sont effectués chaque 20 millisecondes,

soit 50 fois par seconde.

D'abord, nous essayons de comprendre où va la balle.

Ensuite, nous calculons comment le quad devrait la frapper

pour qu'elle retourne à l'endroit exact d'où elle a été jetée.

Troisièmement, on prévoit une trajectoire qui amène le quad

de son point initial vers le point d'impact avec la balle.

Quatrièmement, nous réalisons cette stratégie en seulement 20 millisecondes.

Vingt millisecondes plus tard, le processus entier est répété

jusqu'à ce que le quad frappe la balle.

(Applaudissements)

Les machines ne peuvent pas seulement réaliser des manoeuvres dynamiques seules,

elles peuvent le faire collectivement.

Ces trois quads sont en train de coopérer pour porter ce filet.

(Applaudissements)

Ils réalisent une manoeuvre extrêmement dynamique

et collective

pour me renvoyer la balle.

Notez que, lorsqu'ils tendent le filet, ces quads sont verticaux.

(Applaudissements)

En fait, lorsqu'ils étendent complètement le filet,

cela revient à multiplier par cinq ce que ressent une personne

à la fin d'un saut en bungee.

Les algorithmes utilisés ici sont vraiment similaires

à ceux utilisés précédemment pour que le quad me renvoie la balle.

Les modèles mathématiques sont utilisés afin de recalculer continuellement

une stratégie de coopération 50 fois par seconde.

Tout ce que nous avons vu jusqu'ici concernait

les machines et leur potentiel.

Que se passe-t-il lorsque l'on associe cette sportivité des machines

à celle des êtres humains ?

Ce que j'ai en face de moi est un détecteur de mouvement disponible sur le marché

et qui est principalement utilisé dans les jeux vidéos.

Il peut reconnaître ce que font les différentes parties de mon corps

en temps réel.

Similaire au pointeur que j'ai utilisé précédemment,

nous pouvons l'utiliser pour entrer des données dans le système.

Nous avons maintenant une façon tout à fait naturelle d'interagir

avec l’athlétisme pur de ces quads à travers mes gestes.

(Applaudissements)

L'interaction n'a pas besoin d'être virtuelle. Elle peut être physique.

Prenez ce quad par exemple.

Il essaie de rester à un point fixe dans l'espace.

Si j'essaye de le faire bouger, il me résiste,

et revient se placer à l'endroit voulu.

Il est toutefois possible de changer ce comportement.

Nous pouvons utiliser des modèles mathématiques

pour estimer la force que j'applique sur ce quad.

Une fois que l'on connaît cette force, il est possible de changer les lois de la physique,

se limitant au quad, bien entendu.

Ici le quad se comporte comme s'il se retrouvait

dans un liquide visqueux.

Nous avons maintenant une façon privilégiée

d'interagir avec une machine.

Je vais utiliser cette nouvelle capacité pour positionner

ce quad portant une caméra à un emplacement approprié

afin de filmer le reste de cette démonstration.

Alors, nous pouvons interagir physiquement avec ces quads

et changer les lois de la physique.

Amusons-nous donc un petit peu avec ceci.

Vous allez voir ces quads

se comporter tout d'abord comme s'ils étaient sur Pluton.

Petit à petit, la gravité sera renforcée

jusqu'à ce que nous retournions tous sur la planète Terre,

mais je vous rassure, nous n'irons pas jusqu'au bout.

Ok, on y va.

(Rires)

(Rires)

(Applaudissements)

Ouf !

Vous êtes en train de penser,

ces gars s'éclatent plus qu'ils ne devraient,

et vous vous demandez peut-être aussi,

mais pourquoi construisent-ils des machines athlètes ?

Certains présument que le rôle du jeu dans le royaume animal

est d'aiguiser les compétences et de développer des capacités.

D'autres pensent que le jeu a plus un rôle social,

qui est utilisé pour lier le groupe.

De la même façon, nous utilisons l'analogie entre le sport et l'ambition athlétique

pour créer de nouveaux algorithmes et pousser les machines

jusqu'aux limites de leurs possibilités.

Quel impact aura la vitesse des machines sur notre mode de vie ?

Comme toutes nos créations et innovations passées,

elles peuvent être utilisées pour améliorer la condition humaine

ou alors on peut en abuser et les utiliser à mauvais escient.

Nous ne sommes pas confrontés à un choix technique;

mais à un choix social.

Faisons le bon choix,

le choix qui tire le meilleur de l'avenir des machines,

exactement comme l'entraînement sportif dans le sport

peut faire ressortir ce qu'il y a de mieux en nous.

Laissez-moi vous présenter les magiciens derrière le rideau vert.

Ils sont membres de l'équipe de recherche Flying Machine Arena.

(Applaudissements)

Federico Augugliaro, Dario Brescianini, Markus Hehn,

Sergei Lupashin, Mark Muller et Robin Ritz.

Gardez les à l'oeil. Ils sont destinés à de grandes choses.

Merci.

(Applaudissements)