Robots industriels : un logiciel pour améliorer leurs capacités d’adaptation

Afin de faciliter la programmation des robots industriels et d’améliorer leurs capacités d’adaptation, une spin-off de l’EPFL, Aica, développe un logiciel, pourvu d’intelligence artificielle, sous forme de modules à assembler selon les besoins. Une avancée qui élargit le panel des tâches réalisables par un robot et réduit les coûts d’implémentation.

Assembler des pièces de haute précision, effectuer des tâches qui varient régulièrement, comme la fabrication de prothèses sur mesure, ou polir des petites pièces, telles que des verres de montre, requière beaucoup de précision et d’agilité pour les robots. Ils doivent être capable de prendre en compte la taille, la forme exacte ou encore la force à appliquer afin de ne pas laisser de rayures ou briser la pièce.

Le logiciel d'Aica : une manière de démocratiser l’automatisation des robots industriels 

Le système se présente sous forme de tâches préprogrammées que l’on peut utiliser selon ses besoins. Le robot est ensuite capable de s'adapter seul à de nouvelles tâches comme une variation de taille lors d’un changement de lot : il réajuste automatiquement ses mouvements aux nouveaux paramètres.

« On estime qu’environ 80% des tâches industrielles ne sont pas automatisées en raison de leur complexité ou du coût élevé de l’implémentation du robot », souligne Lukas Huber, cofondateur de la start-up.

Il voit en ce logiciel une manière de démocratiser l’automatisation dans l’industrie tout en rendant possible l’implémentation et l’automatisation de nouvelles tâches grâce à l’intelligence artificielle. Un système évolutif puisque lorsque la tâche devient trop complexe pour le robot, le logiciel cherche à résoudre le problème grâce à sa base de données.

Robots collaboratifs : ce logiciel leur permet de passer d'une tâche à l'autre en temps réel

En ce qui concerne les robots collaboratifs, qui sont capables de détecter les interactions avec l'environnement et les employés, le logiciel leur apprend à s'adapter de manière plus souple, à interagir et à collaborer en fonction des mouvements de l’humain. Grâce à des capteurs de force et de couple intégrés, les interactions avec l'environnement peuvent être détectées.

« Le robot peut ainsi basculer entre différentes tâches en temps réel grâce à une simple interaction physique », résume Baptiste Busch, cofondateur. L’humain peut également montrer au robot de nouvelles tâches que ce dernier sera capable de répéter seul dans une situation similaire. Finalement les machines ainsi programmées peuvent également travailler en collaboration avec d’autres afin de permettre la manipulation de grandes pièces et d’autres tâches qui requièrent l’utilisation de plusieurs « mains ».

Les modules d’intelligence artificielle ainsi que les algorithmes de contrôle flexible sont issus d’années de recherche au Laboratoire de systèmes et algorithmes d’apprentissage de l’EPFL. Ils ont obtenu divers soutiens de démarrage tels que Venture Kick, Innogrant et Enable de l’EPFL et feront partie du IMD EMBA startup program dès 2021.

Crédit: Article adapté d’une publication originale sur le site de l’EPFL, les textes, les images et les vidéos sont sous licence CC BY-SA 4.0