Des serpents robotiques qui nagent comme des champions grâce à l’IA : la révolution DRL dans les fluides visqueux

Des robots-serpents sous-marins défient les lois de la physique (ou presque)

Imaginez un serpent robotisé, immergé dans une piscine. Au lieu de se déplacer en ondulant de manière régulière comme une vague sinusoïdale classique (imaginez une cordelière qui ondule), il invente soudainement un mouvement en zigzag asymétrique, comme un nageur en brasse coulée qui optimiserait sa trajectoire en temps réel. Ce n’est pas de la science-fiction : c’est ce que vient de démontrer une équipe de chercheurs grâce au Deep Reinforcement Learning (DRL).

L’enjeu ? Briser les limites des méthodes de contrôle classiques, limitées par leur rigidité face à des environnements fluides aux propriétés imprévisibles (viscosité, vitesse des courants, résistance mécanique). Résultat : des gains de vitesse et d’efficacité de propulsion pouvant atteindre plus de 50%, par rapport aux modèles sinusoïdaux traditionnels.

Une IA qui infère l’invisible pour agir en conséquence

Le problème, c’est que les serpents robotisés ne disposent pas de capteurs externes pour mesurer la viscosité du fluide ou la vitesse des courants. Ils ne savent pas nager dans l’inconnu. Pour contourner cette limitation, les chercheurs ont utilisé une astuce clé : la distillation d’information privilégiée.

Voici comment ça marche :

1. **Une IA