Des drones suivent des sentiers forestiers tout seuls, à la recherche

Chaque année, des centaines de milliers de personnes dans le monde entier se perdent dans la nature. Rien qu’en Suisse, les secouristes reçoivent autour de 1000 appels d’urgence par an, provenant de randonneurs, dont la plupart se sont perdus ou blessés. Les drones sont un complément efficace aux secouristes humains, peuvent être déployés en grand nombre, et sont rapides et peu chers, ce qui permet de minimiser le temps d’arrivée des secours.

Un groupe de chercheurs appartenant au “Dalle Molle Institute for Artificial Intelligence” (IDSIA), à l’Université de Zürich et NCCR Robotics ont développé une intelligence artificielle afin d’apprendre à un petit quadricoptère à identifier et suivre des sentiers de randonnée forestiers tout seul. C’est une première dans le domaine de l’intelligence artificielle. Ces drones pourraient être très bientôt utilisés en collaboration avec des équipes de secouristes pour chercher et secourir des personnes perdues ou blessées en pleine nature beaucoup plus rapidement qu’avec des secouristes humains uniquement.

Nouveauté: drone vole tout seul sur des terrains difficiles
“Bien que des drones volant à haute altitude soient déjà utilisés commercialement (voir Amazon ou DHL par exemple), les drones ne sont pas encore capables de voler de manière autonome dans des environnements complexes, comme les forêts denses. Dans ce genre d’environnement, la moindre petite erreur peut déclencher un crash, et les robots ont besoin d’un cerveau puissant afin de comprendre le monde complexe qui les entoure”, précise le professeur Davide Scaramuzza, de l’Université de Zürich.

Le drone utilisé par les chercheurs suisses observe l’environnement grâce à ses deux petites caméras, similaires à celles de nos téléphones mobiles. Au lieu de se fier à des capteurs sophistiqués, leur drone utilise une intelligence artificielle très développée pour interpréter les images fournies par les caméras afin de reconnaître les sentiers tracés par des humains. Si un sentier est visible, le logiciel oriente le drone dans la direction correspondante. “Interpréter une image prise dans un environnement aussi complexe qu’une forêt est une tâche incroyablement ardue pour un ordinateur; il arrive parfois que même des humains peinent à localiser un sentier!”, explique le docteur Alessandro Giusti (de l’IDSIA), principal inventeur de cette technologie.

Sans risque d'erreur grâce à l'apprentissage par réseaux de neurones
L’équipe suisse a résolu ce problème en utilisant ce qu’on appelle un réseau de neurone profond (Deep Neural Network), c’est-à-dire un algorithme qui apprend à résoudre des tâches complexes à partir d’un ensemble de “séquences d’apprentissage”, tout comme notre cerveau apprend à partir de nos expériences. Afin de rassembler les données d’apprentissage nécessaires pour “entraîner” leur algorithme, leur équipe a sillonné les sentiers de randonnée dans les alpes suisses pendant des heures, et enregistré plus de vingt mille images de sentiers grâce à des caméras fixées sur un casque. Leur effort s’est révélé payant: leur réseau de neurones est capable d’identifier la bonne direction dans 85% des cas lorsqu’on lui présente une nouvelle piste, qu’il n’a encore jamais vue. En comparaison, les humains à qui on a présenté la même tâche ont répondu correctement dans 82% des cas.

Le professeur Juergen Schmidhuber, directeur scientifique du Dalle Molle Institute for Artificial Intelligence, ajoute: “Notre laboratoire travaille sur l’apprentissage dans les réseaux de neurones profonds depuis le début des années 90. Aujourd’hui, je suis satisfait de voir qu’on peut retrouver les méthodes développées dans notre laboratoire dans un grand nombre d’applications du mondé réel, comme la reconnaissance vocale sur votre smartphone, mais aussi dans des robots légers comme les drones. La robotique verra une explosion d’applications issues des réseaux de neurones profonds dans les années à venir.”

L’équipe de recherche avertit cependant qu’il reste encore beaucoup de travail à accomplir avant que voit le jour une flotte totalement autonome de drones capable d’écumer les forêts à la recherche de personnes disparues. Le professeur Luca Maria Gambardella, directeur de l’IDSIA, remarque: “Beaucoup de problèmes techniques devront être résolus avant que les applications les plus ambitieuses deviennent une réalité. Mais les petits robots volants sont incroyablement polyvalents, et la recherche dans ce domaine avance à un rythme jamais vu jusqu’ici. Un jour les robots travailleront de pair avec les secouristes humains afin de rendre notre vie plus sûre: ces travaux sont une petite mais importante avancée dans cette direction!”. Le professeur Davide Scaramuzza, de l'Université de Zürich, explique: “Maintenant que nos drones ont appris à reconnaître et suivre des sentiers forestiers, notre prochaine étape sera de leur apprendre à reconnaître des personnes! “

Littérature:
Alessandro Giusti, Jérôme Guzzi, Dan C. Ciresan, Fang-Lin He, Juan P. Rodríguez, Flavio Fontana, Matthias Faessler, Christian Forster, Jürgen Schmidhuber, Gianni Di Caro, Davide Scaramuzza, and Luca M. Gambardella. A Machine Learning Approach to Visual Perception of Forest Trails for Mobile Robots. IEEE Robotics and Automation Letters. February 9, 2015. DOI: 10.1109/LRA.2015.2509024

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Contacts:
Prof. Luca Maria Gambardella
Directeur du Dalle Molle Institute for Artificial Intelligence
Università della Svizzera italiana
Tel: +41 58 666 66 63
E-Mail: [email protected]

Prof. Davide Scaramuzza
Université de Zürich
Directeur du Laboratoire de Robotique et Perception
Institut pour l’Informatique
Tel: +41 44 635 24 09
E-Mail: [email protected]