Au cours de ses recherches pour le laboratoire Mobile Perception Systems qu’il dirige lui-même à l’Université de technologie d’Eindhoven (TU/e, Pays-Bas), Dubbelman a remarqué que la technologie est souvent si mature qu’elle n’a plus besoin de recherche scientifique. Mais ce n’est pas non plus le cas qu’il existe un produit prêt à l’emploi. Ils ont sauté dans ce vide avec AIIM il y a trois ans.
La start-up est une spin-off de l’investisseur Navinfo Europe (société spécialisée dans les cartes numériques pour l’industrie automobile) et TU/e. Que Dubbelman aime le fait qu’il puisse mettre sa recherche scientifique directement en pratique à l’AIIM à la TU/e. Les universités sont très transparentes ; ils publient tous leurs résultats de recherche. Vous pouvez voir comment les entreprises les utilisent et comment elles en bénéficient également.
Prototype d’une voiture autonome
AIIM comprend deux sections : la robotique mobile de nouvelle génération et la fourniture d’un soutien à l’industrie de la mobilité locale dans la région de Brainport. Pour cette dernière section, AIIM a développé un prototype de véhicule autonome. A bord du véhicule se trouve une infrastructure complète de réseaux et de logiciels.
Voici une vidéo en anglais présentant ce type de robots :
https://www.youtube.com/watch?v=m-LP4qpOLl0
Les entreprises conçoivent un peu de logiciels d’IA qui résolvent un problème spécifique au sein d’une chaîne plus large. Ils integreront leur logiciel dans notre véhicule afin qu’ils puissent tester leur technologie dans un cadre plus large, explique Dubbelman.
Navigation intuitive
Le prototype a également permis à AIIM de tester sa propre technologie d’IA. Ils ont commencé à chercher où ils veulent utiliser leur propre technologie. Dans le secteur automobile, ils doivent rivaliser avec les grandes marques automobiles qui ont des départements entiers d’IA, tandis qu’eux, dans le secteur AGV (Automatic Guided Vehicle), pouvent réellement faire la différence.
AIIM se concentre par conséquent sur l’application de l’IA dans le secteur des AGV. L’objectif est de mettre sur le marché une nouvelle génération de robots : l’Autonomous Mobile Robot (AMR). Ces robots naviguent de manière intuitive, ce qui les rend plus flexibles et robustes, contrairement à leurs prédécesseurs.
Dubbelman cite en exemple l’automatisation des robots dans les entrepôts. Les robots sont déjà là, mais ils les rendent plus intelligents. La plupart des AGV qui circulent le font désormais sur des itinéraires fixes et sont programmés au millimètre près. Essentiellement, ce sont des systèmes assez stupides, explique Dubbelman. Dès que quelque chose ne va pas, tout s’arrête.
Cartographie, localisation et reconnaissance d’objets
La reconnaissance d’objets et la cartographie de l’environnement du robot sont les deux aspects les plus importants de l’automatisation AGV. La localisation est une technologie classique qui permet aux robots de conduire d’un point A à un point B.
L’AIIM se concentre principalement sur le premier aspect : donner du sens aux objets. Ils entraînent un réseau artificiel à reconnaître des objets dans des images. Ils le font en leur montrant des milliers d’exemples de palette, par exemple, afin que le réseau puisse les reconnaître lui-même à l’avenir.
