Des yeux intelligents offrent aux voitures autonomes une vision plus proche de celle des humains

SadaNews - Les voitures autonomes et les robots avancés font face à un défi fondamental sur la manière dont ils interagissent avec des environnements où l'éclairage change rapidement ou où des niveaux de lumière et d'obscurité se chevauchent. Les caméras, les algorithmes et l'intelligence artificielle peuvent analyser la scène dans de nombreuses conditions, mais peuvent être déconcertés lorsque la lumière forte se combine avec les arrière-plans sombres, comme cela se produit par exemple lors de la conduite d'une voiture la nuit sous des phares puissants et un ciel sombre.

Une nouvelle recherche, dirigée par un ingénieur de l'Université d'État de Pennsylvanie, propose une approche différente pour résoudre ce problème. Au lieu de s'appuyer uniquement sur l'amélioration des caméras ou la formation des algorithmes, les chercheurs se sont tournés vers la simulation du fonctionnement de l'œil humain lui-même, en développant un petit composant capable d'ajuster sa sensibilité à la lumière en fonction de l'environnement.

Problème de lumière mixte

Les systèmes de vision artificielle fonctionnent généralement bien lorsque les conditions d'éclairage sont stables, qu'elles soient fortes ou faibles. Cependant, le problème se pose lorsque la scène est mixte, comme une partie très lumineuse, une autre peu éclairée, et de petits détails devant être distingués au milieu de ce contraste.

Ce type d'environnement n'est pas rare, car une voiture autonome doit pouvoir distinguer un feu rouge au milieu de fortes réflexions, ou voir des piétons au bord d'une route sombre avec des lumières de véhicules en face. Quant au robot dans une usine, il peut se déplacer entre des zones lumineuses et d'autres plus sombres. Dans ces cas, il ne suffit pas que la caméra soit haute résolution ; le système doit pouvoir s'adapter à la lumière comme le fait l'œil humain.

Un composant imitant l'œil

Le composant développé par les chercheurs appartient à une catégorie appelée « photomémristor », qui est une version optique du mémristor. Un mémristor est un petit appareil électrique capable de stocker des informations sur son état précédent, même après la suppression de la source d'alimentation. Le photomémristor, quant à lui, ajoute la capacité de détecter la lumière et de la convertir en courant électrique.

Dans l'œil humain, les cellules bâtonnets et cônes aident à gérer différents niveaux d'éclairage. Dans l'obscurité, les cellules bâtonnets permettent de distinguer les détails, tandis que leurs pigments se détériorent sous une lumière vive, avant de se régénérer progressivement. Ce processus a inspiré les chercheurs à concevoir un composant dont le comportement change en fonction de l'éclairage, au lieu de rester réglé sur un seul état.

L'équipe a utilisé deux matériaux principaux pour construire l'appareil, le premier étant un matériau plastique gélifié conducteur appelé « PEDOT » et le dioxyde de titane. Le dioxyde de titane capte la lumière de l'environnement et la transforme en courant électrique, ce qui influence ensuite la capacité du matériau plastique à absorber ou à rejeter l'eau de sa structure. Dans l'obscurité, le composant absorbe rapidement l'eau. Dans la lumière, il la rejette et se sèche progressivement. Ce mouvement entre absorption et rejet permet à l'appareil de réguler dynamiquement sa sensibilité à la lumière.

Adaptation plus rapide que l'œil humain

Les chercheurs ont testé les nouveaux composants en les exposant à différents niveaux d'UV. Les résultats ont montré qu'ils pouvaient détecter l'intensité de la lumière avec efficacité et précision, tout en maintenant des lectures stables même lorsque l'humidité extérieure variait.

Bien que chaque composant soit très petit, d'une taille d'environ un demi-millimètre, plusieurs composants peuvent être connectés ensemble pour former une matrice plus grande sans avoir besoin d'augmenter la taille de chaque unité. Pour tester l'idée, l'équipe a créé une matrice de 4 par 4 composants et l'a reliée à un réseau neuronal, dans un système de vision simple imitant ce que pourraient utiliser les voitures ou les robots.

Lors de l'expérience, les chercheurs ont placé des lumières LED en forme de « F » devant un fond lumineux dont la luminosité pouvait être modifiée. Le système devait distinguer la lettre malgré les différences d'éclairage entre la forme et le fond. Après seulement sept cycles de formation, le système a réussi à reconnaître les motifs avec une précision supérieure à 95 % dans un environnement lumineux mixte.

Il est notable que les chercheurs affirment que l'œil humain peut nécessiter 20 à 30 minutes pour s'adapter complètement aux variations d'éclairage, tandis que ces composants ont pu s'adapter en quelques secondes, tout en conservant leur capacité à capturer des détails de l'environnement.

Importance de la recherche pour les voitures et les robots

Cependant, cette recherche ne signifie pas que les voitures autonomes obtiendront bientôt un « œil humain » complet. La technologie est encore dans le cadre de la recherche et nécessite un développement et des tests plus vastes avant d'entrer dans des applications commerciales. Mais son importance réside dans la direction vers laquelle elle pointe : au lieu de rendre les systèmes de vision plus dépendants du traitement logiciel seul, on peut améliorer les composants eux-mêmes pour les rendre plus intelligents et adaptés au niveau de la détection.

Dans les voitures autonomes, de tels composants pourraient futuriser l'amélioration de la vision dans des conditions difficiles comme la nuit, les tunnels, les réflexions, ou le passage soudain entre ombre et lumière. Quant aux robots, ils pourraient permettre de travailler de manière plus fiable dans des usines ou des environnements changeants, où l'éclairage n'est pas toujours idéal ou constant.

Vers des sens artificiels plus intégrés

L'équipe de recherche prévoit de développer ces composants au sein d'un système de détection plus vaste capable de combiner la vision et le toucher. L'idée est que les robots et machines futures ne s'appuieront peut-être pas sur un seul type de données, mais sur un mélange de sens artificiels qui fonctionneront ensemble avec une plus grande efficacité et une consommation d'énergie réduite. L'utilisation directe dans les voitures et les robots est la plus proche, mais les chercheurs suggèrent également que cette technologie pourrait à long terme contribuer à des systèmes visuels pour les malvoyants. Toutefois, cette perspective reste lointaine et nécessitera des étapes longues de développement. Ce que la recherche propose, c'est que la vision artificielle pourrait ne pas seulement s'améliorer par une intelligence artificielle plus forte, mais aussi par des capteurs qui apprennent de l'une des technologies les plus anciennes et précises de la nature : l'œil humain.