2 L’homme

Tout d’abord, je ne vais pas rappeler la biographie de Karel Capek (wiki s’en chargera), Auteur Tchèque. La littérature Tchèque n’est pas du tout connue en France et Karel Capek en est la figure de proue (le Voltaire Tchèque). Il a vécu la première guerre mondiale, la montée des dictatures européennes, la montée en niveau de la technologie, le début du nucléaire… Il a été très vite un antitotalitaire déclaré ce qui a fait de lui l’un des premiers à éliminer quand les nazis sont arrivés en Tchécoslovaquie. Il a été frappé par la pneumonie avant d’avoir pu être déporté, comme l’a été son frère. D’ailleurs, nous devrions dire les frères Capek, puisque son frère est beaucoup intervenu dans son œuvre (se serait lui qui aurait créé le mot « robot »).

Par les œuvres que j’ai lu actuellement (RUR et la guerre des salamandres), on lit un homme qui écrit avec comparaisons, images, métaphores son temps, ce qu’il observe. Il possède un certain humour noir assez frais. On a vraiment l’impression de lire un conte à la Charles Perrault avec ses petites anecdotes, ses petits détails avec un fond de gros roman fantastique et lourd comme du Frank Herbert ou du Star Wars.

C’est sans doute la chose qui surprend la première fois qu’on lit du Capek, c’est le style. Il utilise toutes les écritures, la fable, le conte, la nouvelle, l’article de journal, la dissertation, le livre d’histoire, ou encore le théâtre.

2 RUR

Ce fut la première œuvre que j’ai lue dans l’hypothétique perspective d’en jouer quelques scènes. Une fois reçue, j’ai lu la pièce de plus de 2h en une après-midi. C’est difficile de classer RUR dans le théâtre. C’est une comédie puisqu’il y a certaines scènes drôles mais aussi une tragédie puisque la mort est omniprésente. Je la qualifie pour ma part de pièce de science fiction. Pour situer, l’œuvre fut jouée pour la première fois en 1923. Le nazisme arrive au pouvoir Allemand en 1933.

dans ce qui suit je vais « spoiler » la pièce, donc si vous voulez la découvrir par l’auteur lui-même, je vous conseille de ne pas continuer.

La pièce se compose d’un prologue et de 3 actes. Elle est centrée autour d’un personnage, Hélène Glory (parce que c’est Hélène de Troie), qui est la fille du président de la république.

Le prologue pose la situation à savoir qu’un entreprise, RUR, fabrique des machines humanoïdes (dits « robots ») qui peuvent faire tous les travaux des hommes. Cette entreprise est sur une île et hors du temps (cela donne un aspect mythologique à la pièce). L’entreprise est dirigée par Harry Domin (Dominus = maitre en latin) et une équipe Fabry (directeur technique), Dr Gall (recherche physiologique), Dr Hallemeier (psychopédagogue), Busman (directeur commercial) et Alquist (architecte et directeur des bâtiments).

Domin reçoit dans son bureau Hélène et lui explique ce qu’est RUR, l’histoire, etc. Le prologue est la partie comique de la pièce puisque

• Domin présente sa secrétaire à Hélène en la tripotant de partout sans lui dire qu’en fait c’est un robot,
• toute l’équipe de scientifiques débarque dans la bureau et tombe instantanément amoureux de Hélène qui croit que ce sont tous des robots pour le coup.
• Cela se termine par une scène surréaliste de demande en mariage de Domin.

Hélène – Peut-être… non, laissons… Mais que vouliez-vous me demander ?

Domin – J’aimerais vous demander, mademoiselle Glory, si vous ne voulez pas m’épouser.

Hélène – Comment ça, épouser?

pour avoir joué cette scène, elle est très intéressante, et pas anecdotique du tout.

Les actes I et II déroulent la situation sur 10ans. Les robots commencent à dérailler, ont des compétences militaires et à la fin de l’acte II, on assiste à l’exécution de l’avant dernier être humain de la planète. Il n’en reste donc plus qu’un seul : Alquist, l’architecte vieux et sage qui refuse de porter une arme. (Terminator est gentil à côté de ces robots).

C’est alors qu’arrive l’acte III. Alquist est seul et séquestré par les robots. Le hic est qu’ils ont tué tout le monde mais ne savent pas comment fabriquer les robots. Ils comptent donc sur Alquist pour trouver la formule de la vie. Mais Alquist se retrouve dans son labo entouré de robots plus ou moins bébêtes, qui commencent à ressentir des émotions sans trop savoir qu’en faire. Du coup, il en devient à la fois désespéré et tortionnaire, il aime voir les réactions des robots face à la mort. Il propose de découper un robot vivant pour en extraire la formule de la vie. Il en résulte une scène de torture de robot qui veut donner son corps tout en voulant vivre (assez terrifiante scène). C’est là qu’apparaissent les deux robots les plus inutiles du monde : Robot Hélène (copie conforme de Hélène qui est morte) et Robot Primus. Ils sont émotion pure et essayent d’en comprendre les causes, ils rêvent mais ne comprennent pas et ressentent l’un pour l’autre une attirance étrange. Alquist les découvre et se livre à une scène de torture en menaçant l’un et l’autre de se tuer mutuellement pour trouver le secret de la vie. Je vais jouer le rôle du robot Primus, et n’être qu’émotion est vraiment un gros challenge.

Comme dans quasiment tous les livres traitant de robots, le sujet d’étude principal est l’homme : « Il n’y a rien de plus étrange pour l’homme que son image ». En voulant uniformiser et donner la manufacture aux robots, l’homme s’est auto-détruit. Alquist, le sage, a peur de ce progrès non maitrisé. Il possède notamment un mur qu’il construit à la main et qui ne sert à rien. C’est construire ce mur qui lui permet d’accomplir, de travailler. On peut voir dans cette métaphore une dénonciation visionnaire du totalitarisme.

3 La guerre des salamandres

La guerre des salamandres fut publiée en 1936. C’est un roman que l’on peut qualifier de science-fiction. Il possède 4 parties. je vais « spoiler » le livre ici encore mais ce n’est pas le scenario du livre qui est important, c’est chaque page. Il se compose de 4 parties:

• la découverte de l’espèce de salamandre Andrias Scheuchzeri
• l’utilisation que l’homme en fait
• la révolte des salamandres
• une fin…

la thèse est qu’une espèce de salamandre bipède qui vit sous l’eau et sur les plages, d’une hauteur de 1m20, avec des mains habiles, un langage articulé et des capacités cognitives humaine, se retrouve soudainement délivrée de la sélection naturelle (les requins) du jour au lendemain par un pêcheur de perles avide de profit. L’auteur relate donc par des nouvelles croustillantes (Paris Hilton vs salamandre), par le monologue d’un marin complètement torché dans un bar, par des faits divers, des rapports d’expériences, un livre d’histoire, des PV d’assemblée générale, un manuel d’histoire naturelle sur la vie sexuelle des salamandres…

Là encore, le sujet d’étude est l’homme et sa réaction (ou non réaction) à une situation qui booste la productivité. En effet, même si les salamandres sont sous l’eau elles sont exploitées et fabriquent de nouveaux continent, c’est une main d’œuvre gratuite. A la fin, bien sûr, elles se rebellent avec leurs moyens qui sont au final plus violents que les moyens humains à savoir la disparition des continents. Le livre ne donne pas de réponse à l’attitude qu’aurait dû apporter l’homme face à une telle situation mais donne à réfléchir.

Au final, on lit un auteur qui a son style d’écriture bien à lui et qui par ses tours de passe-passe, dénonce, souligne, brouille les manichéismes et au final laisse le lecteur poser son livre à la fin de chaque chapitre pour qu’il s’en remette.

Manifestation physique liée à la perception d’un événement dans l’environnement, dans le corps d’un être vivant ou dans sa pensée.

L’émotion est un mouvement (motion) avant tout qui est dicté par une réponse à un stimulus qu’il vienne de l’environnement ou de la pensée par miroir de l’environnement.

La notion de conscience ne peut se batir sans une autre installation : percevoir ce qui se passe dans notre propre corps. Cette perception est ce qe l’on appelle sentiment. Selon wiki (c’est fou ce que wiki a remplacé Larousse…) :

Le sentiment est la composante de l’émotion qui implique les fonctions cognitives de l’organisme, la manière d’apprécier. Le sentiment est à l’origine d’une connaissance immédiate ou d’une simple impression. Il renvoie à la perception de l’état physiologique du moment.

Il convient de bien fixer les définitions avant de continuer. Le sentiment est la perception des émotions.

En effet, le cerveau a la possibilité de capter non-seulement ce qui se passe à l’extérieur et sur la surface du corps mais aussi ce qui se passe dans le corps. C’est sans doutes la qualité de cette perception qui a fait de nous des êtres intelligents. En effet, toutes les informations internes du corps se retrouvent toutes sur une carte du cerveau dans le lobe préfrontal. En plus d’un miroir de la réalité extérieure il y a un miroir de la réalité interne.

Une des grandes forces du cerveau tel que je l’ai présenté avant c’est son pouvoir d’association. Entre ces deux cartographies, le cerveau va créer des associations entre la perception de l’environnement et la perception interne du corps dans lequel il est. Cette capacité d’association peut être appelé la Conscience. Ainsi, le Moi en robotique est tout simplement la référence de nos perceptions : le corps dans sa structure et dans sa dynamique.

Ce concept de conscience rapporté à l’algorithmique permet d’imaginer un nombre incalculable d’applications ! Mais il faut passer à l’étape d’action. Ca se saurait si c’était si simple

Cet article termine la suite d’articles sur la question de la conscience artificielle. Je vais maintenant m’attaquer à une série d’articles sur l’algorithmique appliquée à la robotique… telle que je souhaiterais qu’elle soit. Cela passera par la maitrise des sens d’un ordinateur (camera, souris, clavier, micros), la maitrise des actionneurs (servos, haut-parleurs) et bien sûr la maitrise des structures de contrôle temps-réel (C#)

Désormais, tous les morceaux sont là ensembles !! En effet, les 20 servomoteurs sont alimentés par la carte CM700 (120W) et commandés par un processeur core i5 via la CM700 qui possède un driver de commande « high speed ». Une mini camera est aussi placée dans la tête façon Pixar.

Open CV, modèle dynamique, Runge Kutta, marche basique, émulation musculo-squelettique, pince serre joint, sont maintenant tous regroupés !! Et j’en ai encore sous la pédale au niveau puissance du proc !!

Il faut maintenant intégrer la marche basique dans le mini PC… et vogue pour la Japan !!

=

Un modèle géométrique direct permet de connaitre les coordonnées de la main connaissant chaque articulation. Ce problème est simple puisqu’il n’y a qu’une solution.

Par contre, le calcul d’un modèle inverse est plus hard pour plusieurs raisons :

- la géométrie à inverser est souvent complexe et possède plein de fonctions trigonométriques inverses

- il peut y avoir plein de solutions possibles.

Il existe des applications qui calculent ce modèle mais c’est une véritable usine à gaz. Ces applications peuvent même gérer des modèles dynamiques inverses quand on a besoin de suivre des trajectoires précises.

Comme je l’avais dit dans l’article sur les gestes, la trajectoire précise ne m’intéresse pas. Ce qui m’intéresse c’est la crédibilité d’un geste.

C’est pour cela que j’ai conçu ce tronc :

Comme pour les jambes, la structure électromécanique est simple : des servos AX-18 reliés par des lattes en alu 3mm + un mini abat-jour.

Restait enfin le plus dur : le soft.

J’ai décidé d’appliquer ce que j’appelle l’émulation musculo-squelettique. J’ai codé un modèle du même robot en C# avec les équations de la dynamique et un solveur d’équations différentielles.

Ensuite, j’ai 5 points d’attache dans mon modèle : les deux mains, les deux coudes et le haut de la tête sur lesquels je peux appliquer des forces.

Enfin, les valeurs des articulations sont recopiées sur les consignes des servomoteurs.

Imaginez qu’on « ecartèle » le robot avec deux fils… cela donne cette petite video qui est le premier test :

[youtube]http://www.youtube.com/watch?v=O-jcCOWpSks[/youtube]

Bon j’ai encore à filtrer les mouvements conçus pour éviter les acoups (le modèle est actualisé toutes les 100ms). Il me suffira ensuite qu’à appliquer les forces au robot virtuel pour qu’il fasse les mouvements que je veux. La partie la plus fun arrive enfin

• La mémoire : de l’homme à l’animal et de l’animal à l’homme, du Pr Pascal Roullet
• Comment l’activité physique modifie le cerveau ? de Jessica Tallet et Bernard Thon
• Une vision neurophysiologique de la conscience, de Chloé Farrer

Le risque de présenter un sujet aussi technique que les neurosciences, un domaine où tout est presque encore à découvrir, c’est de faire des présentations générales. Il n’y a que la première conférence qui m’a vraiment intéressée. Pascal Roullet a pris le parti d’observer qu’un seul point précis avec plusieurs visions. Les deux dernières conférences ont présenté des résultats généraux en faisant un panorama neuropsychologique. Mais bon, le sujet n’en est qu’à ses balbutiements. Un autre point qui m’a surpris est la fréquentation des conférences. Toutes ont fait salle comble (à peu près 200 personnes). Cela montre que le sujet du cerveau intéresse beaucoup les gens.

1 La mémoire : de l’homme à l’animal et de l’animal à l’homme

Le but de cette conférence est de montrer comment la recherche fondamentale sur la mémoire sur l’homme, sur l’animal et le traitement de pathologies peuvent être liés. La mémoire est notamment un sujet sensible. Où se trouve t’elle ? Quelle est la capacité de la mémoire ? Quels sont les mécanismes d’enregistrement ?

Le sujet a été introduit par la description du patient dit H.M. atteint d’épilepsie et qui s’est fait enlevé l’hippocampe et les alentours pour traitement. Ce patient en est revenu indemne mais avec une amnésie. Il ne peut plus se souvenir des 4 années avant l’opération. Il se souvient par contre d’avant ces 4 années et de quelques minutes avant l’instant présent. Cette pathologie a permis d’identifier les cinq types de mémoire : sémantique, épisodique, procédurale, amorçage et conditionnement. Il a été aussi observé qu’il était perdu dans l’espace et le temps. Des analyses par tests psychomoteurs ont aussi montré qu’il pouvait apprendre sans problèmes des manipulations qui demandent un certain doigté.

Malheureusement, pour aller plus loin dans la chimie de la mémoire, on ne peut plus travailler avec des êtres humains et il faut passer aux modèles animaux. Pour la mémoire, celle qui est proche de nous est la souris. Il y a notamment un test intéressant pour tester la mémoire de la souris, c’est la piscine de Morris. Cela consiste en une piscine avec du lait et une petite plateforme légèrement immergée et non visible. Sur chaque mur de la salle de la piscine sont dessinés des motifs différents. On lâche la souris dans cette piscine et au début elle nage un peu partout. Au bout d’un moment, elle trouve la plateforme et s’y repose. Si on effectue l’expérience une bonne douzaine de fois, sa trajectoire vers la plateforme est quasiment directe. Voici une vidéo montrant comment se passe le supplice.

[youtube]http://www.youtube.com/watch?v=LrCzSIbvSN4[/youtube]

Dans le laboratoire, ils ont effectué l’expérience suivante :

• Faire passer la souris 12 fois dans la piscine pour apprentissage
• La faire passer une fois séparément puis lui injecter un composé chimique qui inhibe la consolidation synaptique dans l’hippocampe
• Faire passer la souris dans la piscine le lendemain.

Là où les souris n’ayant pas reçu l’injection ont réussit à trouver la plateforme, celles qui ont eu l’injection ont oublié l’emplacement et cherchent de manière chaotique. Le souvenir qui venait juste d’être réactivé avant l’injection a donc été effacé littéralement. Ce qui signifie qu’un souvenir à moyen terme, s’il est réactivé, peut être modifié voire effacé.

Cela rappelle le film Men In Black où après chaque situation où le public a vu des extraterrestres, les agents montrent un flash aux passants qui efface leurs mémoires.

Les TSPT (Troubles de Stress Post Traumatiques) sont une pathologie psychologique assez répandue. Cela consiste à avoir une réaction surdimensionnée à l’activation d’un souvenir très choquant ou douloureux. Cela peut aller d’une hyper émotivité à l’évocation du souvenir, à l’évitement inconscient ou encore à l’hyper-éveil. A Toulouse, plus de 5000 personnes ont été touchées par ces problèmes après l’explosion de l’usine AZF le 21 septembre 2001.

Une expérience pilote a été menée sur des patients atteints par ces troubles. Cela consiste à réactiver le souvenir puis faire ingérer du Propranolol qui a le même effet que les substances prises par les souris. En 6 séances, les résultats sont de 70% de réussite et de manière irréversible (sans rechute).

Cependant, il ne s’agit pas en fait d’éliminer un souvenir, il s’agit juste de d’annihiler la réponse émotionnelle à l’activation du souvenir.

2 Comment les activités physiques modifient notre cerveau ?

Cette conférence était un diaporama sur les améliorations que procurent une activité physique modérée. Le point le plus important que j’ai noté est que la pratique d’une activité quelconque est bénéfique uniquement si elle est faite à plusieurs et de manière volontaire.

3 J’agis donc je suis

Cette conférence a présenté les trois aspects de la conscience du mouvement :

• la conscience de vouloir faire quelque chose
• la conscience de faire quelque chose
• la conscience de contrôler ce que l’on fait

Mais elle n’a présenté que les pathologies associées à ces trois domaines et n’est pas allée plus loin.

En conclusion, ces conférences ont montré une chose à laquelle nous ne sommes pas habitués comme humains : nous ne savons encore quasiment rien sur le cerveau et le nombre de questions auxquelles ont ne peut répondre que « nous ne savons pas » est encore grand.

Malheureusement, quand on s’intéresse de plus près à la machine, on se rend compte que ce n’est pas si simple, que le cerveau n’est pas qu’une grosse EEPROM, que pleins de mouvements dynamiques, de boucles de rétroactions apparaissent et surtout que le cerveau « boite noire » ne vaut rien sans son corps et ses sens. je disais « Malheureusement » mais c’est plutôt « heureusement » qu’il faut dire. En effet, c’est cette complexité infinie qui permet justement l’unicité de l’individu par rapport à un autre. Un être pensant n’est pas une calculatrice. On aura beau chercher toutes les théories du monde pour enfermer l’être humain dans des boites, il y aura toujours une base complexe.

Mais ce qu’il y a d’intéressant dans l’étude du cerveau c’est la manière de générer du mouvement à partir de perceptions. C’est un domaine clé en robotique. La question qu’il faudrait donc se poser n’est pas « Comment s’approcher du fonctionnement du cerveau ? » mais « Comment générer une intelligence à base de silicium ? »

Ce petit article est un moyen pour moi d’aborder une semaine intéressante : la semaine du cerveau. Oui elle se déroule peut-être aussi dans votre ville.

Toulouse a la chance d’accueillir justement une conférence sur un sujet capital : la perception et la conscience n’existent que par l’action, l’unité de mesure de la conscience le samedi 17 mars de 16h à 18h au museum d’histoire naturelle.

Enfin, autre évènement, parisien cette fois-ci : le forum des sciences cognitives organisé par plusieurs associations d’étudiants dans le domaine. Le programme a l’air intéressant.

Bonne semaine !

En robotique, la plateforme hardware que nous n’avons pas, c’est l’ensemble muscles-squelette. Cet ensemble nous permet de faire des mouvements à la fois fluides et puissants et que l’on reconnait assez facilement. Pourtant, on s’en rend compte quand un robot ressemble trait pour trait à un homme (comme un androïde), quand il ne bouge pas, il est troublant… quand il bouge, il fait peur. La perception que l’on a du mouvement est très fine. D’autant plus qu’un mouvement optimal n’est pas notre priorité.

Nous n’avons pas de muscles en robotique (à part les muscles pneumatiques mais ils sont encore mauvais du point de vue efficacité) mais nous avons des moteurs. Les techniques de contrôle et d’asservissement des moteurs sont maintenant plus que poussées pour une application industrielle précise au micron près. Par contre, la science du geste (et non de la trajectoire) est encore un domaine réservé aux marionnettistes. Comment réconcilier gestuelle et moteurs ? Comment générer un geste et non pas un mouvement ?

Où en sont les chercheurs ?

[youtube]http://www.youtube.com/watch?v=bSj8ixExf7k[/youtube]

Où en sont les marionnettistes ?

[youtube]http://www.youtube.com/watch?v=neTsQng-70o[/youtube]

Même si je trouve le travail de Meka Robotics très intéressant, on voit un énorme fossé du point de vue du mouvement et surtout du geste. Cependant, Ahmed n’a pas de servomoteurs… (enfin je crois)

Les solutions pour résoudre ce problème est de regarder comment fonctionne une articulation, de l’impulsion nerveuse au mouvement et aussi d’observer le travail du marionnettiste. Le tout en s’appuyant sur ce qu’il est possible de faire en contrôle-commande et informatique.

Comment fonctionne le muscle ?

Quand le moteur génère une vitesse quand il a une tension, le muscle génère un effort quand il reçoit un train d’impulsions plus ou moins rapprochées. La curiosité pousse à savoir qu’est-ce qu’il se passe dans cette « usine ».

Un muscle a une forme de fuseau avec de part et d’autre des tendons qui sont rattachés aux os. Ce muscle est une illustration de la géométrie fractale puisqu’il est lui-même composé de fibres musculaires, composées elles-même de cellules musculaires, composées elles-même de myofibrilles. (le préfixe « myo » précise que l’on parle de muscle). Une myofibrille est le composant chimique qui génère le mouvement. Une myofibrille est composée de deux éléments : l’actine et la myosine.Ces deux molécules sont des filaments qui s’enchevêtrent et qui se tirent les unes des autres. Pour cela elles consomment les réserves d’énergie du muscle (sous la forme de la molécule d’ATP qui libère de l’énergie en se coupant en ADP+P). La vidéo ci-dessous montre bien ce qu’il se passe. Je compare souvent la myosine à un rameur d’aviron et l’actine à l’eau.

[dailymotion]http://www.dailymotion.com/video/xj7iu1_myofilament-d-actine-et-myosine_tech[/dailymotion]

Seulement, l’accrochage entre la myosine et l’actine est conditionnée par un autre élément : le calcium. S’il n’ a pas de calcium, la myosine n’adhère pas à l’actine et il n’y a pas de traction. Ceci implique que la concentration en calcium dans une cellule musculaire va déterminer le niveau de traction. Il faut savoir que dans tout le corps il y a des ions calcium et que dans une cellule musculaire, il existe des organes qui ont pour fonction d’évacuer les ions calcium (comme des pompes). Ainsi, quand une impulsion nerveuse arrive au muscle, elle ouvre des canaux dans la membrane de la cellule et naturellement (pour rétablir le déséquilibre de concentration) les ions calcium vont entrer. Plus on va exciter la cellule, plus la quantité de calcium injectée va être forte, plus la force générée va être importante. Par contre, quand l’excitation s’arrête, le taux de calcium diminue plus lentement à cause des pompes à calcium.

Ainsi, un muscle va se contracter instantanément mais se décontracter au bout d’un certain moment.

Une petite expérience que vous pouvez faire chez vous est de vous mettre de profil contre un mur et de pousser fortement ce mur avec votre bras pendant une dizaine de secondes. Ensuite, mettez vous au centre de la pièce en décontractant vos bras… le bras montera tout seul jusqu’à ce que la concentration en calcium soit trop faible.

Cet effet de rémanence musculaire, nous ne le percevons pas et nous ne l’avons pas. La raison est que les muscles travaillent par deux. Un muscle a toujours au moins un antagoniste qui va tirer dans le sens opposé. Ainsi, ce phénomène de rémanence du muscle qui se décontracte est gommé par la réactivité du muscle antagoniste qui se contracte rapidement.

Si on simplifie le problème, un couple appliqué sur une articulation par un muscle augmente plus rapidement qu’il ne décroit.

Modélisation musculaire

La plupart des moteurs que l’on utilise en robotique sont des servomoteurs qui sont asservis en position angulaire. Le travail d’émulation consiste à calculer la position que doit prendre le servomoteur pour que sont comportement soit équivalent à une articulation musculaire. On pourra ainsi commander notre articulation en excitant plus ou moins l’un des deux muscles antagonistes.

Nous allons repartir des bases : la dynamique.

La somme des couples appliqués à un solide est proportionnel à son accélération angulaire avec un coefficient appelé moment d’inertie dépendant de la forme et de la répartition des masses de ce solide.

Dans notre cas, l’os est soumis à 4 couples :

• le couple du poids de l’os
• le couple du muscle direct
• le couple du muscle antagoniste
• un couple d’amortissement

Dans un micro contrôleur, une fois que l’on a calculé chaque couple, il faut en déduire la position. C’est ce que l’on appelle résoudre une équation différentielle. Dans notre cas c’est simple. Si la somme des couples est égale à 4N.m et que mon inertie est égale à 1kg/m², cela veut dire que l’accélération sera de 4rad/s². donc si la fréquence de calcul du micro contrôleur est de 10ms, en 10ms la vitesse de mon moteur aura augmentée de 0.04rad/. Donc sur 10ms, la position aura évolué de 0.0004rad. Si on fait ce calcul simple toutes les 10ms, on obtient bien le comportement qu’aurait une articulation musculaire.

La tête

Les mouvements de la tête sont justement très intéressants à analyser. On peut découpler le contrôle de l’axe de tangage (oui-oui) de l’axe de lacet (non-non). Si on émule une telle tête en prenant aussi en compte que le centre de gravité de la tête est haut par rapport au cou et qu’il est légèrement avancé, on trouve que quand tous les muscles sont détendus, la tête tombe en avant (chose faite quand on s’endort). Voici un code de Thread C# faisant le calcul des 3 articulations du visage.

while (Thread.CurrentThread.IsAlive)
{
                 // declaration des variables locales
                 float pgama1,pgama2,tgama1,tgama2,agama1,agama2,ratio;
                 ratio=100;
                 // calcul des couples moteurs stockés dans un tableau et multiplié par un ratio de réglage
                 pgama1=couples[0]/ratio;
                 pgama2=-couples[1]/ratio;
                 tgama1=couples[2]/ratio;
                 tgama2=-couples[3]/ratio;
                 agama1=couples[4]/ratio;
                 agama2=-couples[5]/ratio;

                 // equation du cou : (pp = derive deux fois, p = derive une fois)
                 // psi = angle de lacet (non-non)
                 psipp=(pgama1+pgama2-az*psip)/Izz;
                 psip=psip+dt*psipp;
                 psi=psi+dt*psip;

                 // equation de la nuque
                 // theta = angle de tangage (oui-oui)
                 // d = déport vers l'avant du centre de gravité de la tête
                 tetapp=(tgama1+tgama2-d*(float)Math.Cos(teta)*M*10-ax*tetap)/Ixx;
                 tetap=tetap+dt*tetapp;
                 teta=teta+dt*tetap;

                 // equation de l'oeil
                 // alpha = angle entre la direction des yeux et l'axe normal au visage.
                 alphapp=(agama1+agama2-aeye*alphap)/Ieye;
                 alphap=alphap+dt*alphapp;
                 alpha=alpha+dt*alphap;
                 //on sature les angles en butée
                 if(psi<=psimin)
                 {
                     psi=psimin;psipp=0;psip=0;
                 }
                 if(psi>=psimax)
                 {
                     psi=psimax;psipp=0;psip=0;
                 }
                 if(teta<=tetamin)
                 {
                     teta=tetamin;tetapp=0;tetap=0;
                 }
                 if(teta>=tetamax)
                 {
                     teta=tetamax;tetapp=0;tetap=0;
                 }
                 if(alpha<=alphamin)
                 {
                     alpha=alphamin;alphap=0;
                 }
                 if(alpha>=alphamax)
                 {
                     alpha=alphamax;alphap=0;
                 }
}

L’implémentation de ce code est pratique puisque cela permet de travailler sur une tête virtuelle sans avoir la vraie tête CBN. Par contre, quand la tête CBN y est branchée, elle duplique le comportement de la tête virtuelle (et tombe en avant au démarrage comme prévu).

• Le but du jeu est de trouver l’excitation des muscles qui va rendre le modèle gestuel.
• Si on observe maintenant le marionnettiste, on observe plusieurs points :
• Les mouvements sont saccadés et rapides lors de phases d’énervement
• quand il fixe quelqu’un, les yeux sont en face des trous et le visage face entièrement face à la personne
• les sourcils sont super expressifs
• dans tous les cas, le nez est une flèche qui montre vers qui est adressé la parole
• le mouvement de la bouche n’a pas besoin d’être évolué, ouverture/fermeture suffit
• quasiment tout passe par les yeux

Le but n’est pas de reproduire fidèlement tous ces comportements mais de savoir d’où ils viennent pour qu’ils viennent chez le robot comme de l’intérieur d’un être vivant. Le jour où il existera un robot avec la même expressivité que Ahmed, cela cassera pas mal de barrières.

A suivre…

Juste un message pour vous prévenir que les vendredi 14 et samedi 15 octobre aura lieu l’évènement « Les robots débarquent à Paul Sab » sur le campus de Rangueuil à Toulouse.

Cet évènement a pour but de présenter la robotique en partenariat avec les artistes ainsi que de faire se rencontrer de nombreuses associations de robotique amateur. Il y aura des expositions, des visites de laboratoire, des animations, des spectacles…

L’association Caliban participe à cet évènement dans le cadre de la « ménagerie des robots ». C’est un grand chapiteau de cirque dans lequel on trouvera pleins de robots exposés et en démonstration sur une scène. Les robots seront sur la piste.

Il y aura aussi :

• des ateliers de fabrication de robots pour les petits
• des projections de films sur les robots
• une expo sur l’évolution de la robotique
• un espace professionnel
• des visites de labos (LAAS avec HRP2, IRAP avec les robots martiens, CNES)
• une pièce de théâtre se déroulant entre une femme et son clone androïde
• une pièce avec le robot PR2
• un spectacle de marionnettes virtuelles
• un spectacle de danse hip-hop avec le robot HRP-2
• du happening avec des robots avec un gars dessous (les robots Titans pour ceux qui connaissent)

Voici le programme détaillé.

Si vous êtes intéressés pour venir, faites le moi savoir au plus-tôt afin que je prépare le tout pour passer un bon moment (resa de resto par exemple)
L’installation du festival se fera le jeudi 13 octobre.

Contactez moi par message privé sur ce site si vous êtes intéressés pour venir avec vos réalisations ou pas.

Merci d’avance… il me tarde.

• TP sur PC sur l’application des algorithmes d’évolution artificielle avec OCTAVE (Anne Auger, Chargée de Recherche, INRIA Saclay – Ile de France, France)
• Présentation de l’évolution artificielle en robotique (Nicolas Bredeche, LRI, Université Paris Sud 11)
• Cours sur la théorie des algorithmes évolutionnaires (Kristian Lehre thrash-workshop)

L’objet de cet article est tout de même de présenter et d’expliquer ce qu’est l’évolution artificielle et de montrer des exemples d’utilisation. Il faut tout de suite préciser que ces techniques sont maintenant bien rodées et sont les techniques d’optimisation les plus performantes qui existent.

L’article sera peut-être complété plus tard par des références plus précises.

Le principe de l’optimisation évolutionnaire – Terroir et robotique

Imaginez un grand champ vert en Auvergne. Imaginez des moutons sur ce grand champ. Sur chaque mouton est inscrit deux nombres compris entre 0 et 100, ces nombres étant inscrits dès la naissance et à vie à partir des nombres inscrits sur les parents ajoutés  ou retranchés de 1.

Imaginez maintenant dans ce monde un berger monomaniaque qui souhaite avoir un troupeau dont chaque mouton a deux nombres dont la somme vaut 50 et la différence vaut 10.

Ce berger pourrait résoudre l’équation sur papier, trouver qu’il faut un mouton avec 30 et 20, trouver les deux moutons mâles et femelles qui porte ces chiffres (s’il en trouve), faire se reproduire ce couple et faire un méga méchoui avec les autres.

Une autre méthode plus efficace consiste à laisser faire la nature. Un troupeau initial de 20 moutons va produire 40 agneaux. Pour chaque agneau, on va faire la somme des chiffres, la différence et regarder s’il est loin du compte. On va garder les 20 agneaux les plus proches de la solution et faire un méchoui avec les autres. On va répéter cette opération plusieurs fois (c’est quand même plus sympa qu’un système 2 équations 2 inconnues non ?) et à la fin le troupeau va contenir que des animaux proches de l’idéal. Et tout ceci sans résoudre d’équation !! Juste en laissant faire la nature et en faisant des méchouis… c’est pas beau la vie ?

On voit donc des éléments indispensables au bon fonctionnement de cette technique d’optimisation :

• Une population d’individus
• Un moyen de les noter pour les comparer les uns aux autres
• Un moyen de croiser les individus pour créer de nouveaux individus inédit
• Une broche… beh oui pour le méchoui.

Cela s’applique ici à des moutons mais bien sûr dans notre cas, on généralise à n’importe quel problème. La plupart du temps, un problème s’exprime par une application numérique. Une application numérique est un processus qui associe à un individu un nombre que l’on appelle coût.

Le but de nombreux problèmes est de trouver l’individu pour lequel le coût est le plus bas. C’est ce que l’on appelle l’optimisation. Dans de nombreux problèmes, l’individu peut être caractérisé par un ensemble de nombres(a,b,c,d,…) (une sorte de code génétique). Ainsi, pour un ensemble de nombres, on associe un coût. Le sujet de l’optimisation est très vaste et les techniques à utiliser sont plus ou moins rapides en fonction des problèmes. Je ne vais pas les rappeler ici et parler principalement des algorithmes évolutionnaires. La principale force de ces algorithmes c’est que leurs temps de convergence est constant quel que soit la complexité du problème. Il faut par contre faire attention aux minimas locaux. Mais un algorithme spécial robuste a été créé et est d’une efficacité redoutable : L’algorithme Covariance Matrix Adaptation Evolutionary Strategy dit « CMA-ES ».

Le CMA-ES en bref

Petit rappel de probabilité

Pour la clarté de l’article je raisonne uniquement avec une population d’individu possédant deux nombres (x,y) comme les moutons. Je peux représenter ainsi chaque individu sur un plan avec un repère par un point. Deux individus seront proches si leur points sont proches.

Je peux tirer aléatoirement de manière uniforme un troupeau d’individus sur ce plan. C’est-à-dire que je n’ai pas de préférence pour un coin du plan par rapport à un autre.

Je peux aussi tirer aléatoirement mes points autour d’une position appelée moyenne (Xm,Ym). Plus je m’éloigne de ce point plus il sera rare d’en trouver un. Cette manière de distribuer les points s’appelle une distribution Normale. Elle est caractérisée par sa moyenne (le point central) et sa « matrice de covariance ». La matrice de covariance définie à la fois le rayon de la distribution, son élongation (ovale) et la direction de ses axes (inclinée). L’ellipse ci-dessous est disposée de manière à contenir 95% des points.

L’algorithme CMA-ES – le Kirby de l’optimisation

Cet algorithme consiste à partir d’une population initiale tirée de manière Normale avec une moyenne et une matrice de covariance initiale. Chaque individu va être noté par l’intermédiaire de son coût. L’algorithme CMA-ES va utiliser ses notes pour élaborer une nouvelle moyenne et une nouvelle matrice de covariance pour avoir dans cette future population un maximum de « bons » individus. Et l’opération se poursuit jusqu’à ce que le rayon atteigne une taille assez petite (la précision que l’on souhaite). Nous obtenons donc une sorte de « savon gluant qui glisse et ce rétrécit vers la solution.

Voici différentes vidéos de l’algorithme en jeu sur différentes fonctions à optimiser (plus c’est rouge, plus c’est profond).

[youtube]http://www.youtube.com/watch?v=PdIB4upIdoM[/youtube]

On voit l’ellipse explorer l’espace pour s’affiner d’elle-même et plonger vers le minimum qui n’est pas forcément super clair sur ces fonctions. Il faut dire que la plupart de ces fonctions mettent en échec d’autres techniques classiques d’optimisation.

On y voit aussi le dernier cas qui montre la puissance de la méthode. On voit l’ellipse qui se coince dans un endroit, on a l’impression qu’il a convergé mais l’ellipse va s’agrandir pou « innover », tester un truc et finalement trouver mieux ailleurs pour s’y blottir.

Il faut connaitre les avantages et inconvénients de cette méthode d’optimisation :

• Inconvénients :
  • Il faut travailler sur des populations et donc la puissance de calcul demandée peut être importante.
  • Comme tout problème d’optimisation, il peut exister un algorithme simple qui évite de sortir l’artillerie lourde.
  • La méthode dépend des conditions initiales et de ses paramètres (taille de population, taille de la descendance sélectionnée, moyenne initiale, diamètre initial de l’ellipse).

• Avantages :
  • La méthode marche sur de nombreuses fonctions qui mettent en défaut les méthodes classique de descentes
  • Elle peut gérer de manière adéquate les minimums locaux
  • Par sa nature probabiliste elle est robuste aux coûts qui sont bruités
  • On peut bouger la fonction (la translater, la faire tourner, la dilater…) l’algorithme se débrouille.
  • L’algorithme gère les problèmes dit mal conditionnés.
  • Le réglage de la méthode n’est pas compliqué et est robuste
  • La méthode n’utilise pas la dérivée de la fonction

Applications

Cet algorithme est assez jeune mais pourtant, il perce vraiment dans les domaines industriels. Il possède une part d’aléatoire qui peut faire peur aux industriels mais c’est justement cette part qui permet à cet algorithme d’être le seul à pouvoir innover de lui-même.

La finance est un domaine ou il s’épanoui pour faire un max de fric en un minimum de temps en tapant à droite à gauche et en sélectionnant les bons plans. (oui c’est à cause de lui tout ça)

Sinon, la deuxième conférence de la journée nous a montré l’application à la robotique. Le cas le plus extrême est une expérience qui consiste en une imprimante 3D qui construit un robot généré aléatoirement, monté à la main, il est posé sur une piste puis noté sur la distance qu’il a parcouru. La note est rentrée dans l’ordinateur, qui, en fonction de la note, va construire un autre robot etc.

Ou encore, l’optimisation de la qualité sur une chaine d’assemblage, l’optimisation d’un réseau de neurone pour obtenir un comportement, l’optimisation du réglage d’un contrôleur pour un avion civil, l’optimisation des commandes à envoyer à un drone pour faire un looping lent vers l’extérieur d’un virage (truc impossible à piloter)…

Et enfin, le code

L’imagination est la seule limite des applications de cet algorithme. D’autant plus que les chercheurs (dont Anne Auger) qui nous ont présenté cet algorithme donnent librement l’algorithme sur plusieurs langages ici.

Voici la page avec les supports utilisés lors du stage.

C’est avec leur code simplifié que j’ai fait toutes ces figures et vidéos.

Nous y avons aussi découvert le soft OCTAVE qui est équivalent à Matlab mais en libre. (il ne fait pas autant que Matlab mais fait le principal : le calcul matriciel)

Franchement, merci à l’INRIA pour cette journée.

L’avenir

Je pense que cette méthode va déjà percer très vite tous les domaines industriels mais surtout permettre de développer les algorithmes basés sur un traitement de populations. Je fais notamment référence à mes articles sur la conscience artificielle où je montre que la prise de décision n’est pas une procédure constructive mais plutôt une sélection des meilleures solutions pour garantir la vie. Cela concerne notamment ce que l’on appelle l’évolution artificielle en ligne.