L’IA pourrait aider les drones à circuler dans les courants d’air comme les oiseaux

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Les oiseaux ont longtemps inspiré les humains à créer leurs propres moyens de voler. 

Nous savons que les espèces d’oiseaux en plein essor qui migrent sur de longues distances utilisent les courants ascendants thermiques pour rester dans l’air sans consommer d’énergie en battant des ailes. De même, les pilotes de planeurs utilisent des courants thermiques et d’autres zones d’air ascendant pour rester en vol plus longtemps.

Cependant, alors que nous maîtrisons le glissement de ces courants ascendants à l’aide de divers instruments, les mécanismes exacts permettant aux oiseaux de s’élever sont encore inconnus. Mais une équipe de chercheurs californiens et italiens a pris des mesures concrètes pour répondre à cette question en utilisant l’intelligence artificielle (IA). Et cela pourrait conduire à de nouveaux développements dans les systèmes de navigation pour avions, avec des implications particulières pour la création de drones pouvant rester en vol pendant de très longues périodes.

Le but de cette étude, publiée dans Nature , était de former un petit planeur autonome de deux mètres d’envergure à voler dans les thermiques, comme le ferait un véritable oiseau. Le planeur était programmé avec une sorte d’IA connue sous le nom d’apprentissage automatique qui lui permettait de déterminer comment utiliser les courants d’air pour rester dans l’air plus longtemps.

L’apprentissage automatique est une approche alternative à la programmation d’un ordinateur pour effectuer une tâche complexe. Plutôt que de donner à un ordinateur (ou à un planeur autonome dans ce cas) un ensemble d’instructions lui indiquant comment faire quelque chose, vous dites à l’ordinateur comment vous souhaitez qu’il réponde et le récompense quand il fait ce qu’il faut.

Au fil du temps, il apprendra ce qui est récompensé et aura plutôt tendance à faire ces comportements. Cette technique est la façon dont les programmes informatiques tels que AlphaGo de Google peuvent apprendre à jouer au jeu de plateau Go et battre les joueurs professionnels, un exploit tout simplement impossible avec les techniques de programmation conventionnelles.

Ce type d’apprentissage automatique s’appelle apprentissage par renforcement et repose sur une grande quantité de données d’entrée qui sont transmises à l’ordinateur pour lui permettre d’apprendre quelles actions lui donneront des récompenses. Pour les chercheurs programmant le planeur autonome, les données d’entrée consistaient en des instruments spécialisés capables de lire l’évolution de la force du vent (vertical) vers le haut. Les instruments ont pu déterminer ces changements sur la longueur du planeur (longitudinalement) et d’un bout d’aile à l’autre (latéralement). Les capteurs ont pu effectuer ces mesures dix fois par seconde.

Ces données ont ensuite été utilisées pour effectuer des ajustements de vol sur ce que l’on appelle l’angle d’inclinaison du planeur. Un avion bien équilibré avec son niveau d’aile a un angle d’inclinaison nul et volera en ligne droite. Incliner les ailes et augmenter l’angle d’inclinaison fera tourner l’avion. Dans l’étude, le planeur a été récompensé si le changement de vitesse du vent ascendant le long de sa trajectoire de vol augmentait. En d’autres termes, si le planeur volait dans un courant ascendant.

Les mises à jour sont essentielles pour augmenter la durée pendant laquelle un planeur peut rester en vol. Contrairement à un avion propulsé, un planeur incapable de trouver des courants ascendants tombera progressivement vers le sol. Que le planeur tombe ou monte ou non dépend directement de la quantité d’air qui se déplace vers le haut. Dans un courant ascendant, l’augmentation du mouvement vertical de l’air peut suffire à arrêter la chute du planeur et, si le vent vertical est suffisamment fort, lui permettre de monter.

Au cours d’un certain nombre de vols (environ 16 heures de vol au total), le planeur a appris à voler en s’entraînant lui-même, sous une certaine combinaison d’intrants Le prochain changement de l’angle de la banque devrait être. Le résultat était qu’à la fin de tout ce vol, l’avion s’était appris à voler dans les courants d’air ascendants, lui permettant de rester en l’air plus longtemps.

En prime, les chercheurs ont utilisé un modèle numérique pour montrer que cette approche profiterait encore plus aux grands planeurs, car leur plus grande envergure fournirait une mesure plus précise du changement de la vitesse du vent ascendant d’un bout à l’autre de l’aile.

Rendre les avions plus intelligents

Les résultats soulèvent la question de savoir quels planeurs autonomes futuristes nous pourrions voir glisser et à quoi ils serviraient. Les ingénieurs du MIT se sont récemment inspirés de l’aérodynamisme de l’albatros à cheval pour concevoir un planeur autonome.

Airbus a développé un planeur à énergie solaire qui peut rester en vol pendant de très longues périodes comme alternative aux satellites de surveillance ou de communication , par exemple pour diffuser des signaux Internet sur des sites distants au sol. Microsoft travaillerait sur des avions autonomes dotés de systèmes de navigation intelligents artificiels de pointe.

Mais peut-être les techniques développées dans cette étude pourraient-elles aboutir un jour à une nouvelle génération de systèmes de navigation et de pilote automatique «intelligents» pour les avions conventionnels. Celles-ci pourraient utiliser les données recueillies sur des milliers d’heures de vol pour prendre des décisions sur la manière la plus efficace de se déplacer. Cela s’appuierait sur des capteurs précis et des développements ultérieurs qui permettraient à un avion d’identifier et de sauter d’un courant ascendant thermique à un autre. Pour le moment, la méthode ne permet que le glissement à l’intérieur d’un seul thermique.

Les méthodes et les techniques de programmation mises au point par les chercheurs nous permettront sans aucun doute de nous rapprocher de l’objectif d’un véhicule volant autonome avec des temps de vol de plusieurs jours, semaines ou mois pour effectuer ces tâches. Mais c’est l’utilisation de l’apprentissage par renforcement qui montre une fois de plus la flexibilité de ces algorithmes à s’adapter à un large éventail de tâches complexes, du contrôle d’un planeur au battement d’un humain chez Go.

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