« Ils verront à travers les murs » : des robots humanoïdes dotés d’une technologie du MIT franchissent une limite invisible

Un groupe de chercheurs du MIT a récemment fait une avancée majeure dans le domaine de la technologie d’imagerie. Grâce à leur innovation, les robots humanoïdes pourraient bientôt avoir la capacité de voir à travers les murs et les objets, révolutionnant ainsi le contrôle de qualité dans les entrepôts et les usines. Cette innovation pourrait transformer la façon dont les produits sont expédiés et livrés, en permettant aux robots de vérifier l’état des objets sans ouvrir les emballages.

Une technologie capable de voir à travers les murs

La nouvelle approche développée par l’équipe du MIT repose sur l’utilisation de signaux à ondes millimétriques (mmWave) pour créer des reconstructions 3D précises des objets, même lorsque ceux-ci sont cachés. Ces signaux, similaires à ceux utilisés dans le Wi-Fi, permettent de traverser des matériaux comme le plastique, les murs intérieurs, et le carton. Les ondes réfléchissent sur les objets cachés, permettant ainsi à un capteur de recueillir ces réflexions.

Le système du MIT, connu sous le nom de mmNorm, utilise ces données de réflexion des ondes pour estimer la forme de la surface de l’objet. Lors des tests, mmNorm a atteint une précision de reconstruction de 96 %, surpassant les systèmes actuels qui n’atteignent que 78 %. Cela montre le potentiel énorme de cette technologie dans divers environnements, allant des usines aux maisons de retraite.

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Le prototype mmNorm du MIT

Pour développer leur système, les chercheurs du MIT se sont inspirés des techniques de radar traditionnelles, qui utilisent des signaux mmWave pour détecter des avions cachés par les nuages. Cependant, ces systèmes ne sont traditionnellement pas efficaces pour les petits objets. Le défi principal était de tenir compte d’une propriété appelée spécularité, où les signaux FM réfléchissent sur les surfaces comme un miroir, rendant leur détection difficile.

La clé du mmNorm réside dans sa capacité à estimer la normale de surface, c’est-à-dire la direction dans laquelle une surface refléterait les signaux. Cette estimation permet une reconstruction plus précise des objets cachés, une avancée significative dans le domaine de l’imagerie technologique. Le prototype mmNorm, comprenant un bras robotique avec un système radar intégré, a démontré son efficacité lors des tests, prenant continuellement des mesures tout en se déplaçant autour de l’objet caché.

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Applications potentielles de la technologie mmNorm

Les implications de cette technologie sont vastes. Dans les usines, les bras robotiques pourraient inspecter les biens sur une chaîne de montage, détectant les défauts sans avoir besoin de déballer les produits. Cette méthode pourrait non seulement accélérer le processus de contrôle de qualité, mais aussi réduire les coûts associés à l’ouverture et à la réemballage des articles.

Dans les établissements de soins assistés, les robots humanoïdes équipés de cette technologie pourraient surveiller les patients de manière non intrusive, offrant un niveau de sécurité et de soins sans précédent. La capacité de voir à travers les murs pourrait également être utilisée pour des interventions d’urgence, permettant aux équipes de secours de localiser des personnes coincées dans des bâtiments effondrés plus efficacement.

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Les défis à relever et les perspectives d’avenir

Bien que prometteuse, cette technologie devra surmonter plusieurs défis avant de pouvoir être déployée à grande échelle. La précision des reconstructions doit encore être améliorée pour des objets particulièrement complexes ou dans des environnements encombrés. De plus, les préoccupations concernant la vie privée et la sécurité devront être abordées, surtout si la technologie est utilisée dans des espaces publics ou privés.

Le potentiel de la technologie mmNorm reste immense, et elle pourrait transformer de nombreux secteurs industriels. Comment cette innovation pourrait-elle encore évoluer pour répondre aux besoins futurs de notre société en constante évolution?

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