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Tout le monde peut construire un robot de recherche autonome

ARES : un robot de recherche autonome en open source

Le logiciel ARES du Laboratoire de recherche de l’Air Force (AFRL) est disponible en open source pour que chacun puisse construire un robot de recherche autonome.

Des chercheurs de l’AFRL ont mis au point un système qui permet d’accélérer les recherches scientifiques. Le logiciel est disponible en téléchargement gratuit pour permettre à tout le monde de construire ses propres robots de recherche autonomes.

Pourquoi construire un robot de recherche autonome ?

Faire des recherches dans un laboratoire est un processus qui peut prendre beaucoup de temps. Telle est l’explication de Benji Maruyama, scientifique de l’AFRL (Air Force Research Laboratory). Avec ses collègues, il a mis au point un système de recherche autonome que tout le monde peut télécharger gratuitement.

Le logiciel ARES (Autonomous Research System) est un outil qui permet d’accélérer le rythme des découvertes dans les expériences de laboratoire. Grâce aux algorithmes d’IA et d’autonomies intégrés au système, les utilisateurs peuvent transformer chaque expérience en « robot de recherche » autonome. Autrement dit, le dispositif sera capable de diriger et de mener des recherches de manière indépendante.

Que fait ARES ?

Le logiciel fournit les bases pour concevoir et exécuter des expériences, analyser les résultats et répondre à des questions de recherche. Une approche similaire consiste à écrire un code d’automatisation pour accomplir une tâche. Avec ARES OS, la différence c’est qu’il comporte un module universel. En d’autres terems, il dispose de plug-ins qui peuvent se connecter à un matériel expérimental.

Les chercheurs ont donc la possibilité d’écrire leur propre module logiciel pour relier leurs instruments. Il peut s’agir de microscopes électroniques, de capteurs, de lasers, de catalyseurs, de micromètres ou encore de simulateurs virtuels. Grâce à cette connexion, le robot de recherche construit peut réaliser des expériences de manière autonome, rapide et précise.

Accélérer la recherche scientifique

Plus tôt cette année, le professeur Hiroaki Kitano a lancé le Nobel Turing Challenge. Il encourage la communauté de chercheurs à construire une IA scientifique qui serait digne d’un prix Nobel, d’ici 2050. Benji Maruyama soutient l’initiative et souligne l’importance de l’utilisation de l’IA et des algorithmes d’autonomie pour cibler le prochain objectif de recherche.

En ce qui concerne l’AFRL, les chercheurs sont passés de 1 à 100 expériences par jour, grâce à ARES. Selon Maruyama, le prochain objectif consiste à faciliter la construction d’un robot de recherche autonome pour tout le monde. Et en rendant le logiciel disponible à tous, il espère que cela contribue à rendre la recherche encore plus rapide.

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