Les semences robotisées redéfinissent la surveillance de l’environnement
Pour permettre aux cultures et aux forêts de devenir plus saines, il faut d’abord pouvoir surveiller attentivement la qualité du sol, la température de l’air et d’autres paramètres environnementaux. Pour le projet I-Seed(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) financé par l’UE, la meilleure façon de collecter ces données est d’utiliser des robots. Mais ce ne sont pas des robots ordinaires. En fait, vous ne les remarquerez probablement même pas, car ils ressemblent à des graines. «Notre objectif est de développer une nouvelle génération de robots miniaturisés souples, biodégradables et autodéployables, inspirés par la morphologie et les mécanismes de dispersion des graines de plantes», explique Barbara Mazzolai, directrice du laboratoire de robotique souple bioinspirée de l’Institut italien de technologie(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre), partenaire coordinateur du projet.
Semences robotiques souples biodégradables
Pour commencer, le projet a consacré beaucoup de temps à l’étude des caractéristiques morphologiques et des matériaux des structures qui transportent les graines, comme les fruits, et à la manière dont elles interagissent avec leur environnement. Sur la base de cette analyse, les chercheurs ont ensuite conçu cinq robots souples biodégradables qui imitent l’aspect et les mécanismes de dispersion de diverses graines. Par exemple, un robot imite le mécanisme d’auto-enfouissement de la graine de Pelargonium pour surveiller l’humidité du sol, tandis qu’un autre utilise la conception parachutiste de la graine de Tragopogon pour transporter des capteurs ou des graines pour la reforestation. «Équipés de capteurs qui réagissent à des paramètres environnementaux clés par le biais de mécanismes de transduction chimique, chacun de ces robots en forme de graine permet une surveillance peu coûteuse et respectueuse de l’environnement», explique Barbara Mazzolai. Outre les semences robotiques, le projet a également permis de développer de nouvelles technologies de détection in situ, des modèles mathématiques adaptés aux systèmes robotiques souples, ainsi que des techniques de lidar, de photogrammétrie et de géoréférencement sur mesure.
Quand la semence robotisée ressemble comme deux gouttes d’eau à son équivalent naturel
Les données recueillies par les robots peuvent être facilement collectées à l’aide d’un drone grand public équipé de la technologie lidar fluorescente. Les données sont ensuite analysées à l’aide d’un logiciel permettant un géoréférencement en temps réel. Bien que pratique, cette approche de la collecte de données par drone a posé des problèmes inattendus. «Notre graine d’Acer robotisée reproduit si fidèlement le comportement de vol de la graine naturelle que chaque fois que le drone s’approchait pour collecter les données du capteur intégré, les graines robotisées s’envolaient», note Barbara Mazzolai. Pour remédier à ce problème, les responsables du projet ont décidé de conserver les ailes de la graine, semblables à celles de l’Acer, pour le vol passif, mais d’ajouter une fonction d’ancrage pour que la graine robotisée puisse se fixer au sol lors de l’atterrissage. «Cet ajout garantit la stabilité de l’appareil lors de l’approche des drones et dans des conditions venteuses», ajoute Barbara Mazzolai.
Une communauté éco-robotique interdisciplinaire
Au-delà de la technologie robotique innovante, le projet I-Seed a également créé une nouvelle communauté interdisciplinaire de bio-roboticiens et de scientifiques de l’environnement. «Cette communauté d’éco-robotique jette les bases d’une recherche continue en robotique dans une perspective plus durable», conclut Barbara Mazzolai. «Tout aussi important, elle favorise la formation d’une nouvelle génération de professionnels équipés pour concevoir des technologies innovantes et respectueuses de l’environnement, et répondant aux défis écologiques les plus pressants.» L’équipe du projet travaille actuellement à l’amélioration du niveau de maturité technologique de ses cinq prototypes de semences robotisées. Ils prévoient également d’étudier comment cette même technologie peut être adaptée à d’autres environnements, tels que les écosystèmes aquatiques.
