Le robot MAMA BEAR de l'Université de Boston crée et teste de manière autonome des structures absorbant l'énergie, atteignant récemment une efficacité record de 75 %, avec des applications allant de l'expédition de matériaux aux équipements militaires. Crédit : Devin Hahn, Productions de l’Université de Boston
Un robot autonome a créé une forme absorbant les chocs qu’aucun humain n’aurait jamais pu. Découvrez ce que cela signifie pour concevoir des casques, des emballages, des pare-chocs de voiture plus sûrs et bien plus encore.
Dans les limites d'un laboratoire du College of Engineering de l'Université de Boston, un bras robotique laisse tomber de petits objets en plastique dans une boîte placée avec précision sur le sol pour les attraper lorsqu'ils tombent. Un par un, ces minuscules objets – des pièces cylindriques légères comme une plume, ne dépassant pas un pouce de hauteur – remplissent la boîte. Certains sont bleus, d’autres rouges, violets, verts ou noirs.
Chacune de ces structures est le résultat d’une expérience d’autonomie des robots. Fonctionnant de manière indépendante et s’adaptant grâce à un apprentissage continu, le robot cherche à créer la forme d’absorption d’énergie la plus efficace qui ait jamais existé.
Le processus d'innovation
Pour ce faire, le robot crée une petite structure en plastique avec une imprimante 3D, enregistre sa forme et sa taille, la déplace sur une surface métallique plane, puis l'écrase avec une pression équivalente à celle d'un cheval arabe adulte debout sur un quartier. Le robot mesure ensuite la quantité d’énergie absorbée par la structure, l’évolution de sa forme après avoir été écrasée et enregistre chaque détail dans une vaste base de données.
Ensuite, il laisse tomber l'objet écrasé dans la boîte et essuie la plaque métallique, prête à imprimer et à tester la pièce suivante. Il sera légèrement différent de son prédécesseur, sa conception et ses dimensions étant modifiées par l'algorithme informatique du robot basé sur toutes les expériences passées, la base de ce qu'on appelle l'optimisation bayésienne. Expérience après expérience, les structures 3D absorbent mieux l’impact de l’écrasement.
Dans un laboratoire du College of Engineering de l'Université de Boston, un bras robotique laisse tomber de petits objets en plastique dans une boîte parfaitement placée sur le sol pour les attraper lorsqu'ils tombent. Une par une, ces minuscules structures – des pièces cylindriques légères comme une plume, ne dépassant pas un pouce de hauteur – remplissent la boîte. Certains sont rouges, d'autres bleus, violets, verts ou noirs. Chaque objet est le résultat d'une expérimentation d'autonomie de robot. Tout seul, en apprenant au fur et à mesure, le robot recherche et essaie de fabriquer un objet doté de la forme d'absorption d'énergie la plus efficace qui ait jamais existé. Crédit : Devin Hahn, Productions de l’Université de Boston
Amélioration continue et applications
Ces itérations incessantes sont possibles grâce au travail de Keith Brown, professeur agrégé ENG de génie mécanique, et de son équipe du KABlab. Le robot, nommé MAMA BEAR – abréviation de son long titre complet, Mechanics of Additively Manufactured Architectures Bayesian Experimental Autonomous Researcher – a évolué depuis sa première conceptualisation par Brown et son laboratoire en 2018. En 2021, le laboratoire avait mis la machine sur son cherche à créer une forme qui absorbe le plus d’énergie, une propriété connue sous le nom d’efficacité d’absorption d’énergie mécanique. Cette itération actuelle fonctionne en continu depuis plus de trois ans, remplissant des dizaines de cartons avec plus de 25 000 structures imprimées en 3D.
Implications pratiques et réalisations
Pourquoi tant de formes ? Il existe d'innombrables utilisations pour quelque chose qui peut absorber efficacement l'énergie, par exemple le rembourrage des appareils électroniques délicats expédiés à travers le monde ou les genouillères et les protège-poignets des athlètes. « Vous pourriez puiser dans cette bibliothèque de données pour fabriquer de meilleurs pare-chocs dans une voiture ou pour emballer des équipements, par exemple », explique Brown.
Pour fonctionner idéalement, les structures doivent trouver un équilibre parfait : elles ne peuvent pas être si solides qu'elles causent des dommages à ce qu'elles sont censées protéger, mais doivent être suffisamment solides pour absorber les impacts. Avant MAMA BEAR, la meilleure structure jamais observée était efficace à environ 71 % pour absorber l'énergie, explique Brown. Mais par un après-midi froid de janvier 2023, le laboratoire de Brown a vu son robot atteindre une efficacité de 75 %, battant le record connu. Les résultats viennent d'être publiés aujourd'hui (21 mai) dans la revue Communications naturelles.
« Quand nous avons commencé, nous ne savions pas si nous allions avoir cette forme record », explique Kelsey Snapp (ENG'25), doctorante dans le laboratoire de Brown qui supervise MAMA BEAR. « Lentement mais sûrement, nous avons continué à progresser et avons percé. »
Conception record et autres innovations
La structure record ne ressemble à rien à ce à quoi les chercheurs auraient pu s'attendre : elle comporte quatre pointes, en forme de fins pétales de fleurs, et est plus haute et plus étroite que les premiers modèles.
« Nous sommes ravis qu'il y ait autant de données mécaniques ici et que nous les utilisons pour tirer des leçons sur la conception de manière plus générale », déclare Brown.
Leurs nombreuses données font déjà l’objet de leur première application réelle, contribuant ainsi à la conception de nouveaux rembourrages de casque pour les soldats de l’armée américaine. Brown, Snapp et Emily Whiting, collaboratrice du projet et professeure agrégée d'informatique à la BU College of Arts & Sciences, ont travaillé avec l'armée américaine et ont effectué des tests sur le terrain pour garantir que les casques utilisant leur rembourrage en instance de brevet sont confortables et offrent une protection suffisante contre les chocs. . La structure 3D utilisée pour le rembourrage est différente de la pièce record : avec un centre plus doux et une stature plus courte pour améliorer le confort.
Le rôle croissant des robots autonomes dans la recherche
MAMA BEAR n'est pas le seul robot de recherche autonome de Brown. Son laboratoire dispose d'autres robots « BEAR » qui effectuent différentes tâches, comme le nano BEAR, qui étudie le comportement des matériaux à l'échelle moléculaire à l'aide d'une technologie appelée microscopie à force atomique. Brown a également travaillé avec Jörg Werner, professeur adjoint d'ingénierie mécanique en ENG, pour développer un autre système, connu sous le nom de PANDA (abréviation de Polymer Analysis and Discovery Array), BEAR, pour tester des milliers de matériaux polymères minces afin d'en trouver un qui fonctionne le mieux dans une pile.
« Ce sont tous des robots qui effectuent des recherches », explique Brown. « La philosophie est qu'ils utilisent apprentissage automatique ainsi que l’automatisation pour nous aider à faire des recherches beaucoup plus rapidement.
« Pas seulement plus rapide », ajoute Snapp. « Vous pouvez faire des choses que vous ne pourriez pas faire normalement. Nous pouvons atteindre une structure ou un objectif que nous n’aurions pas pu atteindre autrement, car cela aurait été trop coûteux et aurait pris trop de temps. » Il a travaillé en étroite collaboration avec MAMA BEAR depuis le début des expériences en 2021 et a donné au robot sa capacité de voir (connue sous le nom de vision industrielle) et de nettoyer sa propre plaque de test.
L'avenir de la recherche autonome
Le KABlab espère démontrer davantage l’importance de la recherche autonome. Brown souhaite continuer à collaborer avec des scientifiques de divers domaines qui doivent tester un nombre incroyablement grand de structures et de solutions. Même s'ils ont déjà battu un record, « nous n'avons aucune capacité de savoir si nous avons atteint l'efficacité maximale », explique Brown, ce qui signifie qu'ils pourraient éventuellement le battre à nouveau. Ainsi, MAMA BEAR continuera à fonctionner, repoussant les limites plus loin, pendant que Brown et son équipe voient à quelles autres applications la base de données peut être utile. Ils étudient également comment les plus de 25 000 pièces broyées peuvent être déroulées et rechargées dans les imprimantes 3D afin que le matériau puisse être recyclé pour d'autres expériences.
« Nous allons continuer à étudier ce système, car l'efficacité mécanique, comme tant d'autres propriétés matérielles, n'est mesurée avec précision que par l'expérience », explique Brown, « et l'utilisation de laboratoires autonomes nous aide à sélectionner les meilleures expériences et à les réaliser comme prévu. » le plus vite possible. »
