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Connecter le machine learning au cerveau pour commander des robots ?

Connecter le machine learning au cerveau humain

Des chercheurs connectent un programme de machine learning au cerveau humain pour commander des robots.

Les recherches dans le domaine de la robotique contrôlée par la pensée continuent d’avancer à son rythme. L’objectif est surtout de permettre aux personnes ayant des difficultés physiques de commander des robots sans bouger. Dans ce cadre, une nouvelle approche consiste à connecter le machine learning au cerveau humain.

La robotique contrôlée par la pensée ?

La commande des robots par la pensée consiste à utiliser une interface cerveau-machine pour permettre à une personne de contrôler des dispositifs électroniques sans bouger. Cette technologie implique le traitement des signaux émis par le cerveau à l’aide d’un algorithme informatique. Ce dernier le transforme ensuite en commande pour dire au robot ce qu’il doit faire.

Des chercheurs de l’École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL) ont voulu connecter le machine learning cerveau humain et l’appliquer à la robotique contrôlée par la pensée. Pour rappel, il s’agit d’une sous-catégorie de l’intelligence artificielle, qui permet à un ordinateur d’apprendre par lui-même.

Quand le machine learning se connecte au cerveau humain

L’utilisateur s’équipe d’un casque à électrodes qui permet de scanner son activité cérébrale. Pour commander le robot, il suffit qu’il le regarde. Quand il reçoit un message, le robot effectue le mouvement demandé. S’il fait une erreur, l’utilisateur émet un signal qui correspond à un message d’erreur.

L’algorithme reçoit ce signal et utilise l’apprentissage par renforcement inverse qui détermine ce que l’utilisateur attend réellement du robot. Grâce aux successions d’essais et d’erreurs (3 à 5 tentatives), le robot apprend à déterminer les bons mouvements. Cette technique permet au robot d’apprendre plus rapidement. Néanmoins, afin de corriger son comportement, il est important qu’il reçoive le message d’erreur.

C’est là qu’entre en scène l’association du machine learning au cerveau. Entre autres, l’apprentissage automatique a permis d’associer un signal cérébral à une tâche spécifique à laquelle une commande a ensuite été attribuée.

Les interfaces cerveau-machine permettent aux personnes à mobilité de contrôler les appareils électroniques avec leur pensée. Cette nouvelle approche consistant à connecter le machine learning au cerveau est particulièrement destinée à aider les patients tétraplégiques ou ceux qui ne peuvent pas parler. Dans le cadre de l’étude, les chercheurs ont programmé un robot pour éviter des obstacles. Mais ils affirment qu’il peut accomplir d’autres tâches comme la manipulation d’objets.

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