Prix ​​Frontières du savoir en technologies décerné au chercheur qui a appris aux robots à voir

2024-02-07 14:07:53
Les robots veulent changer nos vies. Aujourd’hui, les entreprises du monde entier développent des appareils, parfois sous forme humaine, capables d’accomplir tous types de tâches et de métiers. Ils peuvent être serveurs ou assistants médicaux. Il y a même ceux qui veulent devenir astronautes. Les possibilités de cette technologie sont presque illimitées. Elle aspire à transformer le monde, et vite. C’est pourquoi il n’est pas surprenant que le Prix Frontières de la connaissance en technologies de l’information et de la communication de la Fondation BBVA ait été décerné, dans sa 16e édition et doté de 400 000 euros, au professeur Takeo Kanade pour avoir développé les fondements mathématiques sur lesquels reposent les capacités des ordinateurs. et les robots doivent aujourd’hui “comprendre et interpréter des images et des scènes visuelles”, selon le jury. « Je suis très honoré d’avoir été sélectionné pour le prestigieux prix Frontiers of Knowledge et de voir mon nom ajouté à la liste des noms illustres des lauréats précédents », a déclaré le professeur Kanade. « Comme le démontre le fait que le cortex visuel occupe la zone dominante du cerveau humain, la vision ou le traitement de l’information visuelle fournit à l’homme le canal d’information le plus riche et le plus important pour la compréhension et la communication. L’intelligence artificielle et les robots dotés de capacités de vision par ordinateur similaires, voire supérieures, contribuent à améliorer nos vies. «Je vois de nombreuses opportunités», a-t-il expliqué en faisant référence à son domaine de travail. Related Standard News Soyez prudent avec l’IA : c’est ainsi qu’ils l’ont utilisée pour voler 24 millions d’euros à une société ABC. Selon l’institution, s’il existe déjà aujourd’hui des véhicules capables de conduire de manière autonome, des robots qui assistent les chirurgiens dans toutes sortes d’opérations ou systèmes de reconnaissance faciale avec lesquels nous accédons à nos téléphones portables aux contributions de ce chercheur japonais, professeur d’informatique et de robotique à l’Université Carnegie Mellon (Pittsburgh, USA). Au cours des quatre dernières décennies, le professeur Kanade, note le jury du prix, « a été un pionnier dans l’étude scientifique de la vision par ordinateur », créant « les algorithmes fondamentaux pour la compréhension des images, le traitement du mouvement et la perception robotique ». Leurs contributions “ont non seulement façonné les disciplines scientifiques de l’intelligence artificielle (IA) et de la robotique, mais ont également transformé de manière significative le monde technologique dans lequel nous vivons”, conclut le jury. «La robotique s’appuie sur la vision artificielle pour la perception. En fait, nous pouvons définir la robotique comme la connexion intelligente entre la perception et l’action. Sans perception, un robot ne peut agir dans un environnement imprévu et non structuré. Par exemple, nous ne pourrions construire aucun véhicule autonome sans vision, capable d’éviter les collisions”, a déclaré le professeur Oussama Khatib, professeur d’informatique et directeur du laboratoire de robotique de l’université de Stanford (États-Unis) et panéliste. “Le professeur Kanade a repoussé les limites de la connaissance dans ce domaine d’une manière que personne n’avait atteint auparavant, et l’école de pensée qu’il a fondée a été très importante pour le développement de la vision par ordinateur et de ses applications dans la perception robotique”, a-t-il conclu. . Les robots qui voient Kanade ont révolutionné le domaine de la vision artificielle en trois dimensions, en développant des algorithmes beaucoup plus rapides que ceux qui existaient jusqu’alors et permettant ainsi un grand nombre d’applications pratiques. Tout comme les humains et les animaux ont besoin de deux yeux pour obtenir des informations sur la profondeur, la vision artificielle tridimensionnelle n’est possible que si les images d’au moins deux caméras sont intégrées. Cependant, les premiers algorithmes de vision par ordinateur ont été conçus pour traiter une seule image, et leur application pour intégrer plusieurs images était un processus trop lent pour être utilisé dans la pratique. Pour traiter une vidéo enregistrée avec une seule caméra (c’est-à-dire en deux dimensions) et reconnaître automatiquement les images qu’elle contient, il peut être possible d’analyser image par image pour reconstruire les objets qu’elle contient et en déduire ensuite comment ces objets se déplacent. Calculer avec précision et rapidité le mouvement des points d’image, appelé flux optique, est essentiel pour compresser des vidéos, ainsi que pour qu’un robot s’oriente dans l’environnement. Cependant, cette méthode est totalement infaisable si chaque image est issue de l’intégration d’images enregistrées par plusieurs caméras, car elle nécessite une capacité de calcul excessive. Kanade s’est rendu compte qu’au lieu d’intégrer chaque image puis de suivre le mouvement des objets, il serait beaucoup plus rapide d’exploiter les informations sur le mouvement des objets enregistrées par chaque caméra pour comprendre comment l’image bouge avant même de prendre la photo. . “Une fois que nous avons compris cela, nous n’avons plus besoin d’envoyer toutes les informations couleur ou vidéo, mais simplement d’envoyer le mouvement”, a-t-il expliqué. Avec son doctorant Bruce Lucas, il a développé une nouvelle méthode d’estimation du flux optique en 1981. La méthode, connue depuis sous le nom de méthode Lucas-Kanade, capture également la forme des objets et permet de déterminer la vitesse et la direction de leur mouvement. à déduire. “C’est la base du codage vidéo, et mon algorithme de flux optique est utilisé pour pratiquement toutes les techniques de compression de données d’images animées”, explique le lauréat. Néanmoins, les images tridimensionnelles nécessitent une puissance de calcul bien supérieure à celle des images bidimensionnelles, et Kanade a également développé un moyen de simplifier considérablement les calculs que l’ordinateur doit effectuer pour les traiter. Sa contribution, réalisée avec son doctorant Carlo Tomasi et publiée dans l’International Journal of Computer Vision en 1992, a permis aux ordinateurs de l’époque de travailler avec des images tridimensionnelles. “Cette réussite a nécessité une excellente compréhension des mathématiques, une grande rigueur dans la résolution de problèmes, ainsi qu’une certaine créativité dans la manière d’utiliser les outils mathématiques pour résoudre des problèmes physiques”, explique Khatib. Voitures sans conducteur Grâce aux techniques proposées par Kanade, en 1995, deux chercheurs de l’Université Carnegie Mellon ont parcouru l’autoroute d’un océan à l’autre dans l’un des premiers véhicules autonomes jamais construits, actionnant manuellement l’accélérateur et le frein, mais sans toucher à peine le volant. . Le professeur a également travaillé sur le développement d’hélicoptères autonomes et ses techniques sont présentes dans les drones et les robots dotés de capacités de vision. En 2001, l’émission télévisée la plus regardée aux États-Unis, la finale du Super Bowl, présente une avancée technique dans le domaine de la vision artificielle, appelée Eye Vision, qui change à jamais la manière de diffuser les sports. Les méthodes de Kanade lui ont permis d’obtenir des images de la scène d’un point de vue où aucune caméra n’avait été placée, et il a également pu reconstituer n’importe quelle perspective à partir d’une vidéo enregistrée par une caméra en mouvement. La vision artificielle est également devenue une technologie clé en chirurgie robotique, un domaine qui s’est largement développé grâce aux techniques développées par Kanade. Le chercheur et son équipe ont développé le premier système robotique pour la chirurgie des prothèses de hanche, appelé HipNav, qui a permis d’obtenir une bien plus grande précision dans le placement de la prothèse, réduisant ainsi le risque d’effets secondaires. De plus, grâce en grande partie aux apports de Kanade, il est déjà possible aujourd’hui de concevoir des robots capables de réaliser certains tests médicaux simples, comme certaines échographies, et de détecter les zones suspectées de présenter des pathologies. Améliorer la vie En regardant vers l’avenir, Kanade est convaincu que son travail pourra contribuer dans les années à venir au développement de “technologies pour améliorer la qualité de vie”, notamment à travers des robots et des appareils qui “aident les personnes âgées ou handicapées à vivre de manière indépendante”. Dans le même temps, il avoue s’inquiéter de l’éventuelle utilisation perverse qui pourrait être faite de certaines technologies développées grâce à ses contributions. « Je déteste voir comment l’intelligence artificielle et la vision par ordinateur sont appliquées à des phénomènes comme les deepfakes », déplore-t-il. Dans tous les cas, Kanade espère que la technologie permettra de détecter les vidéos générées artificiellement, pour empêcher leur utilisation malveillante : « Il devrait être facile de pouvoir certifier si une image est authentique ou fausse, et de placer un filigrane pour identifier la fraude. . Quoi qu’il en soit, cela m’attriste que cette technologie puisse potentiellement nuire, en raison de l’usage abusif que certains veulent en faire.


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