Si les robots sont équipés de caméras à la place des yeux, ces modules leur sont inutiles sans un logiciel performant dans la reconnaissance visuelle. Difficile pour l'instant pour un robot de reconnaitre une bouteille de jus d'orange d'une bouteille de jus de pomme à moins de l'équiper d'un logiciel capable d'analyser les étiquettes, la forme ou la couleur des objets lui étant présentés.

MIT2  Un groupe d'étudiants et de chercheurs du MIT dirigé par Jared Glover travaillent actuellement à la conception de nouveaux algorithmes permettant aux robots de mieux distinguer les objets et de les identifier.

Le but étant de permettre aux robots de demain spécialisés dans l'assistance aux personnes de se montrer plus performants, et dans le pire des cas de figure, d'éviter d'empoisonner son propriétaire en lui proposant des objets dangereux ou produits toxiques à la place de nourriture.

Les nouveaux algorithmes développés permettent aux robots non seulement de voir et d'identifier les objets, mais également d'en définir l'orientation.

Les formules mathématiques en jeu sont complexes, mais selon Jared Glover, les nouveaux algorithmes en question auraient amélioré la vue des robots de 15 %, les rapprochant un peu plus de la vue de l'homme. Lors de phases de tests, 84 % des objets présentés ont été identifiés avec succès par le robot d'étude.

Chose intéressante, les tests ont également mis le robot dans une situation originale, à savoir un empilage de plusieurs objets. Dans cette configuration, il a été capable d'identifier les trois objets dans 73 % des cas.

L'avancée est significative et pourrait accélérer le développement d'assistants robotisés. En outre, les algorithmes de reconnaissance pourraient ne pas se limiter à l'intégration dans des robots, mais dans tout système équipé d'une caméra. On pourrait ainsi voir arriver des réfrigérateurs capables de dresser précisément la liste des aliments stockés en son sein, ou de nouveaux systèmes permettant d'automatiser un peu plus le passage en caisse dans les grandes surfaces, simplement en positionnant une caméra au-dessus d'un chariot.

Source : Dvice