Les chauves-souris frugivores ne sont pas les premiers mots qui viennent à l'esprit quand on pense aux voitures sans conducteur. Mais dans leurs incursions nocturnes pour les fruits et le nectar, ils résolvent régulièrement de nombreux défis d'ingénierie qui ont bloqué les efforts pour développer des véhicules autonomes sûrs, fiables et efficaces.

Le système de navigation des chauves-souris a été conçu par le meilleur ingénieur au monde :evolution. Michael Yartsev, professeur adjoint de bioingénierie et de neurosciences, étudie les schémas de câblage et de déclenchement dans le cerveau des chauves-souris que la nature a conçus pour les amener d'ici à là dans l'obscurité totale. Et sans voler dans les obstacles ou les uns les autres.

Le programme Bakar Fellows soutient un nouvel effort dans son laboratoire pour traduire les "règles de la route" neurologiques des chauves-souris en algorithmes informatiques pour guider le développement de systèmes de navigation pour les voitures sans conducteur.

Le Dr Yartsev décrit les principes neurobiologiques que son laboratoire a découverts et comment ces découvertes peuvent fournir une feuille de route pour l'avenir.

Q. Comment avez-vous décidé de vous concentrer sur l'écholocation des chauves-souris comme modèle de conception de véhicules autonomes ?

A. J'ai commencé à travailler avec des chauves-souris frugivores pour mon doctorat. en Israël. J'étais intéressé par la base neurale de la représentation spatiale et de la navigation, et les chauves-souris écholocalisées sont un merveilleux système pour explorer cela.

Ils peuvent détecter des objets à une résolution très fine, tout en volant à des vitesses allant jusqu'à 100 milles à l'heure. Ils ont développé des capacités supérieures pour une détection, une perception et un mouvement précis, non seulement en tant qu'individus, mais également en tant que membres d'un groupe.

Q. Comment cette recherche fondamentale en neurosciences vous a-t-elle conduit aux voitures sans conducteur ?

R. Il y a quelques années, j'ai commencé à en apprendre davantage sur l'industrie des véhicules autonomes et j'ai réalisé que nous pouvions potentiellement apporter beaucoup. Mais cela n'est vraiment devenu pratique qu'avec le soutien de ma bourse Bakar.

Q. Ces chauves-souris sont-elles vraiment aveugles comme le dit le dicton ?

R. Non, toute la phrase « aveugle comme une chauve-souris » est fausse. Nos chauves-souris, les chauves-souris frugivores égyptiennes, ont également un système visuel très développé. Ils sont assez étonnants à la fois en écholocation et en acuité visuelle. Ils utilisent l'écholocation pour naviguer la nuit.

Q. Comment faites-vous pour étudier les chauves-souris dans le noir ?

R. Nous avons conçu des salles de vol entièrement automatisées où les chauves-souris peuvent voler librement. Nous étudions leurs modèles de sonar à l'aide de microphones à ultrasons. Nous détectons leurs propres transmissions, leurs clics d'écholocalisation. L'ensemble du système est sans fil.

Q. Aller d'un point A à un point B n'est que la moitié du défi pour les voitures autonomes, n'est-ce pas ?

R. Oui, c'est exact. Les véhicules autonomes doivent naviguer avec précision, mais aussi réagir aux conditions de circulation, à la proximité, à la vitesse et à la direction des autres voitures sans conducteur. C'est ce qu'on appelle un comportement collectif. La technologie actuelle n'a pas compris comment résoudre le problème de la communication entre les véhicules. Les voitures sont traitées comme des individus naviguant dans leur environnement.

Pour étudier cette capacité plus complexe, nous pouvons faire voler des chauves-souris ensemble et naviguer vers leurs cibles.

Q. Qu'avez-vous appris sur le câblage de leur cerveau qui leur permet de voler collectivement à l'aveugle ?

A. Les efforts récents auxquels notre laboratoire a participé ont réussi à cartographier de grandes parties du cortex du cerveau des chauves-souris. Nous avons pu identifier l'emplacement précis des centres de signalisation et de perception des neurones pour l'écholocation. À l'aide de systèmes neurophysiologiques sans fil, nous pouvons enregistrer les signaux neuronaux de ces zones.

De plus, lorsque nous avons commencé à étudier le comportement neurologique des chauves-souris interagissant en groupe, nous avons été surpris de constater qu'elles avaient un niveau intéressant de synchronicité inter-cérébrale. Il existe une gamme de fréquences particulière dans l'activité cérébrale où cette synchronie devient la plus prononcée.

Cela fournit vraisemblablement l'équilibre optimal entre la force du signal et la vitesse pour naviguer et communiquer presque parfaitement. Le même problème devra être résolu lorsque de nombreux véhicules autonomes seront en circulation. Ils ont besoin de communiquer efficacement des informations entre eux et nous ne savons pas actuellement quelle est la meilleure façon de le faire. L'évolution pourrait apporter un éclairage important à ce sujet.

Q. Comment cette découverte pourrait-elle éclairer le développement de véhicules autonomes ?

R. Cela peut nous guider pour identifier la meilleure fréquence de sonar ainsi que la bande de fréquence optimale pour que les voitures communiquent entre elles plus efficacement. Pour les voitures autonomes, vous ne voulez pas d'un système de navigation précis à 95 %. Vous avez besoin de 99,99999999 %. Vous avez besoin d'un niveau de précision Ferrari, pas d'une voiture économique.

Chaque chiffre au-dessus de 99% est coûteux en calcul à développer. Des capteurs visuels avec ce niveau de précision seraient très coûteux. Mais l'identité visuelle est également important. Nous considérons les deux modalités comme complémentaires.

Q. Comment l'industrie des véhicules autonomes a-t-elle réagi à votre travail ?

R. Je n'ai jamais travaillé un seul jour de ma vie dans l'industrie. Le programme Bakar Fellows me permet d'avoir un échange avec les développeurs de véhicules autonomes. Cela peut orienter nos recherches afin que nous puissions vraiment apporter une contribution. Sans cette rétroaction, nous serions en quelque sorte en train de patiner.