La robotique bat son plein, mais elle a toujours besoin d’une architecture informatique adaptée.
De nos jours, les grands acteurs technologiques ne jurent que par l’autonomie. Et lorsqu’il est question de machines autonomes et d’autonomie, impossible de faire l’impasse sur les robots. Mais en dépit de toutes les avancées dans le domaine de la robotique, l’architecture la mieux adaptée reste encore à déterminer.
L’évolution de l’informatique
Entre 1623, l’année d’invention de la première machine à calculer mécanique, et aujourd’hui, l’informatique a fait un long chemin. Elle est passée d’une discipline réservée aux grandes entreprises à une technologie dont tout le monde peut bénéficier à toute heure et n’importe où. Désormais, la technologie de l’information se présente sous différents aspects, notamment l’informatique personnelle, l’informatique mobile, le cloud computing ou encore l’IoT.
L’aspect qui est considérablement monté en flèche au cours des dernières années est l’informatique autonome dont l’une des formes les plus courantes est probablement la robotique. Cette génération émergente de la technologie se compose des mêmes éléments de base que sont le matériel, les logiciels de systèmes et les logiciels d’application. Et au centre de tout cela se tient l’architecture informatique.
Presque chaque branche de l’informatique a trouvé l’architecture adaptée, comme le x86 pour l’informatique personnelle, ARM pour l’informatique mobile et RISC-V pour l’IoT. Mais les informaticiens ne se sont pas encore prononcés sur la meilleure architecture pour l’informatique autonome et la robotique.
Trouver l’architecture informatique adaptée à la robotique
En termes simples, une architecture informatique est essentielle pour l’optimisation du matériel et des logiciels. Une première possibilité serait l’architecture Dataflow étant donné que l’informatique autonome forme des graphes de flux de données. Des études ont effectivement montré que le calcul de type dataflow fournit des performances plus élevées que les architectures existantes.
D’autre part, les graphes factoriels pourraient aussi être l’architecture informatique idéale pour la robotique. Ils sont d’ailleurs déjà utilisés dans certaines fonctions de technologies autonomes comme la localisation, la planification et le contrôle. À mesure que les recherches continuent, un graphe factoriel pourrait servir d’architecture pour toutes les fonctions de l’informatique autonome.
Enfin, une dernière proposition concerne les modèles de deep learning de bout en bout. Cette architecture s’applique actuellement à la technologie de conduite autonome. Cependant, elle fait face à plusieurs défis comme la nécessité d’une énorme quantité de données. Notons également la difficulté d’améliorer ou de valider le système. Néanmoins, elle reste une architecture informatique armée du potentiel nécessaire pour propulser la robotique.
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