STAGE - Soft Robot Boot Camp: Développement d'un incubateur de robots souples bio-inspirés (H/F)

Au sein du département « Corporate Research & Sciences », vous intègrerez une équipe qui s'intéresse à la modélisation 3D et aux technologies de simulation physique réalistes pour des expériences interactives dans des environnements mixant le virtuel et le réel.

L'impression 3D libère le choix de formes et appelle à une réinvention bio-inspirée des objets physiques: par exemple, un robot n'est plus nécessairement composé d'éléments rigides avec articulations, il peut aussi comporter des éléments souples avec une structure alvéolaire, animés par des pressions de fluide ou des actuateurs intégrés.

Nous savons désormais, suite à nos travaux de recherche en cours, générer et représenter en 3D des formes organiques solides et alvéolaires de grande complexité répondant à des contraintes physiques ou esthétiques, faisant appel à l’émergence, la croissance et l’auto-organisation.

Le stage proposé est à la frontière des mondes virtuels 3D, de l’optimisation numérique et de la robotique. Il adresse le défi de la conception 3D générative bio-inspirée pour des objets en mouvement.

Vos missions

Concrètement, votre défi sera de développer le "Soft Robot Boot Camp": un éditeur 3D pour la morphogénèse de robots souples. 

La morphogénèse de robots souples consiste à formuler la morphologie d'un robot sous forme de problème d'optimisation contrainte. Le robot reçoit une mission - par exemple, marcher dans une direction imposée - ainsi qu'une forme de départ neutre (un cube), et un signal d'actuation. A partir de là, l'optimiseur varie à la fois la forme et l'actuation jusqu'a ce que le robot soit capable d'accomplir la mission.

Il s'agit d'un domaine jeune, les toutes premières recherches datent de 2013 et à l'époque les algorithmes utilisés étaient peu performants. Avec notre travail publié à la conférence GECCO 2023,  "Differentiable Soft-Robot Generation", la génération de ces robots devient bien plus performante, ce qui ouvre la porte à des missions plus complexes.

Le stage consistera à développer l'éditeur de missions avancées, ou le robot doit contourner du terrain irrégulier, traverser des mares d'eau ou de boue - car le mécanisme de simulation mis en oeuvre tient compte des liquides - monter des escaliers, ramasser des objets, etc. L'éditeur devra également permettre de définir les parametres de simulation et la mesure de succès de mission. Il saura aussi faire des prévisions de temps de calcul en fonction des ressources disponibles. 

Vous pourrez vous appuyer pour votre travail sur nos codes d'optimisation de robots mous écrits en Python, et sur une large panoplie d'infrastructures de scène 3D. En fonction de votre ambition, le stage pourra également incorporer un travail sur le pilotage par réseaux de neurones. Cet aspect deep learning est rendu possible parce que le robot est simulé par de la physique différentiable, ce qui ouvre la porte à la retropropagation du gradient pour entrainer un réseau de controle moteur analogue au système moteur des êtres vivants, en co-evolution avec la morphologie. Comme applications potentielles de ce travail nous pouvons citer la robotique du monde réel, c'est-à-dire accélérer le développement des robots terrestres ou aquatiques capables de réaliser des missions diverses, et également l'étude des morphologies alternatives qui auraient pu apparaitre au début de la vie sur terre.