Un nouvel algorithme imite la détection électromagnétique chez les poissons

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Crédit: Unsplash / CC0 Public Domain

Alors que les humains peuvent avoir du mal à naviguer dans un environnement sous-marin trouble et trouble, les poissons faiblement électriques peuvent le faire facilement. Ces animaux aquatiques sont spécialement adaptés pour traverser des eaux obscures sans dépendre de la vision; au lieu de cela, ils ressentent leur environnement via des champs électriques. Aujourd’hui, les chercheurs tentent d’adapter ces techniques d’électro-détection pour améliorer la robotique sous-marine.

Les scientifiques ont passé des années à étudier comment les poissons faiblement électriques – y compris le poisson couteau et le poisson à nez d’éléphant – utilisent l’électricité pour la navigation. Ces poissons ont des organes électriques spécialisés qui déchargent de petites tensions dans l’eau environnante, créant leurs propres champs électriques personnels. Les objets à proximité provoquent de légères perturbations dans ces champs, que les poissons détectent avec des organes sensibles sur leur peau appelés électrorécepteurs. Lorsqu’un poisson nage, il peut détecter un objet à partir de plusieurs points de vue pour en savoir plus sur ses caractéristiques, le tout sans acquérir de perspective visuelle. Comprendre pleinement les mécanismes de cette adaptation unique qui permet aux poissons de s’orienter et de naviguer dans l’obscurité totale pourrait aider les robots sous-marins à faire de même.

Lorenzo Baldassari et Andrea Scapin de l’École polytechnique fédérale de Zurich ont été intrigués par la possibilité de modéliser la manière dont les poissons faiblement électriques perçoivent leur environnement grâce à l’électricité. Dans un article publié jeudi dans le Journal du SIAM sur les sciences de l’imagerie, Baldassari et Scapin introduisent un algorithme innovant d’observation d’objets par électro-détection basé sur le comportement réel de poissons faiblement électriques. « Ces animaux sont un sujet idéal pour développer de nouvelles techniques d’imagerie bio-inspirées », a déclaré Baldassari.

Un nouvel algorithme imite la détection électromagnétique chez les poissons
L’ensemble de dictionnaires de la simulation par électro-détection, qui contient sept formes. L’ellipse est répétée avec une conductivité électrique différente (représentée par le contour en pointillé dans la deuxième rangée). Crédit: Figure gracieuseté de Lorenzo Baldassari et Andrea Scapin.

Les capacités de détection impressionnantes des poissons faiblement électriques ont inspiré le duo à développer un algorithme qui pourrait émuler la façon dont les poissons détectent et localisent une cible en fonction de la distribution du courant électrique sur leur peau. Ils ont cherché à créer une simulation mathématique d’un poisson qui nagerait dans des chemins circulaires autour d’un objet cible et à incorporer un algorithme de reconnaissance capable de synthétiser les informations électrosensibles pour déterminer de quel objet le poisson se trouvait.

L’algorithme avait besoin de connaître les formes possibles de cet objet, alors Baldassari et Scapin ont établi un dictionnaire de sept formes standard: un cercle, une ellipse, un triangle, une ellipse courbée, un triangle courbé, un homme en pain d’épice et une goutte. Dans leur simulation, un poisson a nagé autour d’un objet choisi au hasard dans le dictionnaire – ce poisson théorique ne savait pas à l’avance quel type d’objet il rencontrerait, tout comme un vrai poisson ne connaît pas son environnement avant de le détecter électrospectivement. Le but de l’algorithme était alors d’utiliser les données collectées par le poisson simulé pour déterminer quel élément du dictionnaire correspondait à l’objet cible.

La quantité mathématique la plus importante dans cette simulation était l’échelle de longueur, ou le rapport entre la taille de la cible et la distance entre le poisson et la cible. Au fur et à mesure que l’échelle de longueur augmente, c’est-à-dire que le poisson se rapproche de la cible, la taille de la perturbation électrique de la cible augmente également, offrant une vue de plus haute résolution de l’objet. Des études antérieures impliquant des algorithmes d’électro-détection n’utilisaient que des mesures prises à une échelle de longueur. Pour améliorer cette technique, Baldassari et Scapin ont demandé à leurs poissons modélisés de prendre plusieurs orbites circulaires à différentes distances de la cible, obtenant ainsi des mesures à plusieurs échelles de longueur différentes. Cette approche multi-échelles combine des informations que le poisson théorique rassemble à différentes distances de l’objet pour obtenir une compréhension plus précise de ses caractéristiques. Mais les avantages de la multi-échelle ne sont pas venus facilement. « L’aspect le plus difficile de ce travail a été de choisir une manière appropriée de combiner les informations à plusieurs échelles de longueur », a déclaré Scapin. Les auteurs ont tenté plusieurs méthodes avant de finalement se poser sur une stratégie de combinaison des informations qui ne présentait pas d’inconvénients majeurs.

Un nouvel algorithme imite la détection électromagnétique chez les poissons
Le poisson simulé recueille des données sur l’objet cible (au centre) tout en nageant sur plusieurs orbites à différentes échelles de longueur (lignes pointillées). Crédit: Figure gracieuseté de Lorenzo Baldassari et Andrea Scapin.

Pour l’algorithme de reconnaissance qui fonctionnait le mieux, la première étape consistait à mesurer et à enregistrer la perturbation électrique de la cible que le poisson détectait à chaque orbite. Une procédure d’appariement a ensuite comparé ces données au dictionnaire des formes possibles, donnant un score numérique pour indiquer le degré de similitude entre la cible inconnue et l’élément de dictionnaire auquel elle ressemblait le plus. Ce score a été enregistré pour une combinaison ultérieure. « Le point fort de notre algorithme de reconnaissance est que lors de l’exécution des classifications orbite par orbite, les comparaisons précédentes sont incorporées dans la sélection de la meilleure forme correspondante », a déclaré Scapin. « Cela conduit à une amélioration de la reconnaissance. » L’équipe a combiné les scores numériques de différentes orbites pour créer une attribution de croyance indiquant quelle forme de dictionnaire l’algorithme a déterminé était la meilleure correspondance pour la cible, et dans quelle mesure elle était confiante dans cette détermination.

Pour tester leur algorithme de reconnaissance, les auteurs ont simulé un poisson avec 1024 électrorécepteurs répartis uniformément sur son corps qui effectuaient trois orbites circulaires autour d’un objet, puis ont enregistré la fréquence à laquelle il était capable d’identifier correctement la cible. Cette nouvelle approche multi-échelle avait un taux de reconnaissance correcte plus élevé que les précédentes approches à échelle unique; bien que la fusion des résultats de différentes échelles de longueur n’ait pas produit le meilleur résultat à chaque fois, c’était l’approche la plus efficace dans l’ensemble. Selon ces résultats, les progrès futurs des algorithmes d’électro-détection seront plus efficaces s’ils continuent à incorporer des mesures multi-échelles.

Le nouvel algorithme d’électro-détection de Baldassari et Scapin a le potentiel de faire progresser la navigation en robotique sous-marine, bien que l’application de leur procédure à des appareils réels exigerait d’étendre l’algorithme pour gérer trois dimensions. Cependant, les récompenses potentielles d’un tel effort sont alléchantes. « Construire des robots autonomes avec la technologie de détection électromagnétique peut fournir des capacités de navigation, d’imagerie et de classification inexplorées, en particulier lorsque la vue n’est pas fiable en raison de la turbidité des eaux environnantes ou de mauvaises conditions d’éclairage », a déclaré Baldassari. Les robots électrosensibles pourraient permettre une étude plus approfondie des zones de l’océan inaccessibles aux plongeurs humains, faisant progresser l’exploration sous-marine plus que jamais.


Les robots inspirés des poissons coordonnent les mouvements sans aucun contrôle extérieur

Plus d’information: Lorenzo Baldassari et coll. Classification multi-échelles pour l’électrosétection, Journal du SIAM sur les sciences de l’imagerie (2021). DOI: 10.1137 / 20M1344317
Fourni par Society for Industrial and Applied Mathematics

Citation: Un nouvel algorithme imite l’électrosensibilité chez les poissons (2021, 14 janvier) récupéré le 14 janvier 2021 sur https://techxplore.com/news/2021-01-algorithm-mimics-electrosensing-fish.html

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