Université de Franche-Comté

Smart surface

Une plate-forme de convoyage en silicium… intelligente 

 

Un objet est posé sur une surface composée de 560 éléments indépendants, capables de le faire bouger. L’objet doit se déplacer mais n’a pas idée de l’endroit où il doit aller, les 560 éléments non plus. Le système, par contre, a un objectif : l’objet en A doit atteindre le point B. Mais seuls les éléments ont un pouvoir d’action local. Comment faire ? Comment transmettre un objectif à 560 éléments et qu’ils agissent ensemble pour le réaliser, sans qu’aucun itinéraire ou méthode ne leur soit imposé ?

 

 

Le problème se pose ici dans le cadre des micro-usines. À l’instar de leurs sœurs macroscopiques, elles ont besoin, pour fonctionner, de modules qui trient, convoient, positionnent les éléments à assembler. C’est donc à cette question que s’est attelé un consortium de laboratoires (cinq français et un japonais), soutenus par l’ANR — Agence nationale de la recherche.

 

Pour cela, le laboratoire LIMMS — laboratory for integrated micro mechatronic systems — (Tokyo) a conçu une surface en silicium, de 35 mm de côté et de 20 μm d’épaisseur, composée de 560 actionneurs. Concrètement, ces actionneurs, à jet d’air, sont capables de modifier l’orientation du jet (sachant qu’il est vertical au repos), et donc d’orienter la pièce dans une direction ou dans l’autre. C’est la coopération de ces actionneurs — positionnés selon deux directions possibles — qui fait se mouvoir la pièce dans toutes les dimensions du plan.

 

Une partie du projet, menée par le département MN2S — Micro nano sciences & systèmes — de FEMTO-ST et l’InESS — Institut d’électronique du solide et des systèmes — de Strasbourg consiste à doter chaque actionneur d’un capteur (pour savoir où la pièce se trouve) et d’une commande. On aurait ainsi une matrice de cellules intégrées dans un même support.

 

 

 

Les maîtres mots : apprentissage, coopération et collaboration

Le rôle du département AS2M (Automatique et systèmes micro-mécatroniques) de FEMTO-ST, avec la collaboration du LIFC (Laboratoire d’informatique de l’université de Franche-Comté) et du LAAS (Laboratoire d’architecture et d’analyse des systèmes) de Toulouse revient à trouver une commande adaptée pour que, dans cet environnement massivement distribué, chaque cellule agisse conformément à l’objectif général du système, alors qu’elles sont toutes décentralisées. Chaque cellule est indépendante, mais en interaction avec les autres. Les chercheurs utilisent pour cela des techniques informatiques de calcul distribué, fondées entre autres sur les systèmes multi-agents (SMA) et l’apprentissage par renforcement.

 

Pendant une première phase d’apprentissage, où seul l’objectif à atteindre est connu, chaque cellule tente des actions (essai – erreur) et est « récompensée » ou « punie » par une notation de + ou – numériques. Elle cherche donc à optimiser ses « + ». Les actions tentées le sont en fonction d’informations qui lui parviennent des capteurs (l’objet est-il au-dessus d’elle, complètement ou en lisière ?) et des cellules adjointes. De proche en proche, le système apprend la solution optimale (par exemple, l’itinéraire le plus court). Il devra également être capable de s’adapter à des situations défaillantes, une cellule qui ne fonctionne pas correctement, par exemple. L’intelligence ici n’est pas imposée par un système central, mais naît de la collaboration de toutes ces cellules.

 

 

 

L’interaction crée l’intelligence

Les SMA sont rarement utilisés en robotique avec de si grandes quantités d’agents (ici, le modèle de simulation a en réalité été développé pour 260 agents) et toute la difficulté de la programmation réside dans l’équilibre à trouver entre la quantité d’informations à fournir à chaque cellule (est-elle en communication avec ses plus proches voisines ou faut-il élargir le cercle ?) et la rapidité de réponse du système (ou l’optimisation du temps de convergence).

 

Dans l’échelle mésoscopique, de tels systèmes de convoyage ont été développés, utilisant des cils rigides pour le déplacement des pièces. Ici, le choix du jet d’air — une première mondiale — apporte une difficulté supplémentaire aux roboticiens à cause de l’inertie de la pièce : celle-ci n’est jamais immobile, mais toujours en mouvement. Un paramètre supplémentaire que les cellules doivent apprendre à anticiper.

 

Un peu à la manière des joueurs de foot sur un terrain qui, chacun, savent taper dans un ballon mais doivent apprendre ensemble à collaborer pour mettre le ballon dans le but.

 

Le programme court sur encore deux ans. Alors que les automaticiens avancent sur la programmation des cellules — qui doit utiliser peu de ressources —, en s’appuyant sur des simulations, mais aussi sur un prototype conçu entre le Japon et Strasbourg, les spécialistes des MEMS (MN2S et InESS) conçoivent le système complet et massivement intégré avec les capteurs et la commande.

 

 

 

Plate-forme de convoyage en silicium Smart surface

 

 

Contact : Nadine Piat

Département AS2M

Institut FEMTO-ST Université de Franche-Comté / UTBM / ENSMM / CNRS

Tél. (0033/0) 3 81 40 27 93

 

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