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Projet *Magh

Avec la rencontre du Chorégraphe Jean-Marc Matos de la compagnie K-danse dans le cadre du projet Européen METABODY, Une nouvelle co-création pour 2020 va se faire avec Thomas Peyruse : *Magh.

*Magh est une racine de la langue Indo-européenne. Cette langue, hypothétique, serait une sorte de chaînon manquant des langues parlées actuellement en Europe. Elle a été établi par une étude comparative de plusieurs langues en constatant des points communs, des racines communes. *Magh en est une qui signifie « être capable de », « avoir le pouvoir ». Cette racine aurait donné des mots tels que « may », « dismay », « might », « main » mais aussi « mécanique », « machine », « magie », « mage ».

Ce choc des mots complète l’expérimentation que nous avons fait en décembre au Centre Culturel Bellegarde avec les interprètes Lisa Biscaro Balle, Ambre Cazier, Marie Clain, Mathilde Courcelle, Claire Madern, John Kino et notre mystérieuse « Machine Vivante – Créature Artificelle » de Manon Schnetzler et Thomas Peyruse. Voici un extrait vidéo de ces recherches.

Et les photos faites par Ambre Cazier et John Kino

 

 

L’installation « Machine vivante – Créature Artificelle » devient sur scène une machinerie, mais une machinerie directement interactive, doté d’une écriture, scriptée ou non. Les interprètes composent donc avec cette machine douce, bruyante, odorante, caressante, oppressante, attachante, nouante et pendule. La forme de robot parallèle à câble, de grue delta, triangulaire cellulaire, permet d’abstraire au maximum les formes et propose un imaginaire inédit. C’est cette matière qu’il va falloir explorer, conceptualiser.

Une exploration technique est aussi à faire sur la notion de contrôle du mouvement de la machine en lien avec ce qu’il se passe sur scène. Nous avons exploré l’écriture scriptée où la machine suit une trajectoire précise. Nous avons aussi exploré l’interaction directe en lien géométrique avec le ou les interprètes via un radar de corps (KINECT et à venir ZED cam). Il apparaît une synchronicité étrange des formes dans leurs mouvements. Enfin, nous avons exploré l’écriture pilotée où un pilote, en régie, pilote la machine grâce à un dispositif de réalité augmentée (Leap Motion).

Une expérimentation a été faite sur le pilotage qui est à pousser encore plus loin avec John Kino qui travaille sur l’hypnose ericksonienne comme outil de création. Ici c’est la relation entre le pilote et la machine scénique via l’interface AR qui est à approfondir.

Ses trois modalités sont à explorer et à compléter avec une quatrième modalité de mouvement plus émergente en exploration dans le cadre de contraintes géométriques mais aussi abstraites avec le corps de l’interprète. Les algorithmes d’optimisation seront à l’oeuvre ici.

Une autre piste d’exploration consiste à travailler sur une machine améliorée capable de porter une personne. L’interprète est carrément inclus et dépendant de la machine comme une sorte de trapèze vivant. Comment réaliser une telle machine ? quelles sont les sécurités à y apporter ? quelles relations supplémentaires apparaissent sur scène ? L’occasion ici d’une rencontre avec le milieu des grosses machines et du cirque, en lien avec la danse, la marionnette et la robotique.

Un projet de création assez riche. N’hésitez pas à nous contacter si vous souhaitez y apporter quelque chose ou si vous souhaitez nous accueillir en résidence. Nous pourrons aussi partager sous de nombreuses formes à trouver ensemble.

Partenaires du projet :

 

 

Machine Vivante – Créature Artificelle à l’INRIA

Du 8 au 12 janvier, nous avons été invités à travailler dans les locaux de l’INRIA à Bordeaux pour continuer à développer notre projet Machine Vivante. Depuis la dernière résidence au Quai des Savoirs, nous avons décidé tout d’abord de changer la forme de la créature pour travailler sur une forme plus légère, plus étendue et en fibre végétale (peuplier – carton). Nous avons aussi rationalisé la partie treuil et son électronique. Et enfin, nous avons travaillé sur les matériaux des contrepoids, initialement des bouteilles, avec des matériaux de maçonnerie (briquettes et sable).

L’objectif de la résidence était d’abord de rencontrer les chercheurs du laboratoire, d’installer la machine dans un autre environnement et de travailler sur les comportements pour les affiner.

Mais voilà, dès la première activation, nous avons eu une surprise de taille. En effet, nous pouvons dévoiler que la détection des corps en interaction avec la machine se fait avec une Microsoft Kinect V2. A la première activation, la forme s’est élevée à 3 mètres du sol, a suivi Manon pendant un petit moment puis a commencé à se dandiner de manière étrange assez imprévisible tout en suivant encore Manon qui était dans le cube. Nous avons cru à un bug géométrique mais ce n’était pas le cas.

Si nous demandions à ce moment là le nombre de personnes vues par la Kinect, elle aurait répondu deux : Manon et la Machine ! Nous qui cherchions à donner l’illusion du vivant au public, nous avons une réponse de la Machine elle-même, et elle se considère comme humaine…

En regardant l’image que voyait la Kinect, nous voyons en effet une sorte de fantôme accroché dans la forme suspendue. Bon, il se pouvait que ce soit une sorte de bug mais chose étonnante, ce bug est très stable. Nous avons donc fait un piège qui trompe l’algorithme de détection de forme humanoïde de la Kinect.

Comment fonctionne justement cet algorithme ? Cet article de Microsoft Research donne de nombreux indices. Notamment qu’il utilise un algorithme dit de « Randomised decision forest ». Cet algorithme est une technique d’apprentissage statistique qui repose sur un grand nombre d’images tests réelles mais aussi synthétiques. L’utilisation de données synthétiques pour les algorithmes d’apprentissage est une technique qui permet de multiplier encore plus le jeu de données afin que la base d’apprentissage ait un taux de réussite encore meilleur.

Quand on parle d’algorithme d’apprentissage statistique, il faut le paraphraser en algorithme de « classification statistique ». C’est à dire que l’algorithme, sur la base des données qu’il a analysé et compressé, a classé notre Machine dans la catégorie « humanoïde ». C’est pourtant un hexagone fait de prêt de 300 petits triangles.

Ce fait met en valeur un des problèmes des algorithmes d’apprentissage, il peuvent faire des erreurs. Et s’ils ne peuvent plus apprendre (figé), il sont difficilement résilients.

Ce bug est certes stable mais pas fiable. Mais il nous a donné l’idée pour fabriquer un algorithme de traitement d’image beaucoup plus fiable pour catégoriser la Machine.

Affaire à suivre…

 

Références robotiques

Voici une liste non exhaustive de références qui peuplent nos cerveaux lors de nos créations. L’ordre est arbitraire et celui d’un voyage. Tous sont lus ou vus par au moins un membre de Caliban Midi, c’est notamment pour cela qu’il n’y a pas tout !

Arts

C’est en effet de l’art que vient majoritairement le robot, des rites sacrés animistes aux statues Egyptiennes qui bougent, c’est cette indescriptible envie qu’a l’homme de créer la vie dans une créature ou tout simplement faire semblant sur scène.

Marionnettes

Des objets qui bougent tout seul, cela ne vient pas des années 1950. Les marionnettes sont sans doutes les robots les plus évolués qu’on connaisse. La robot sous-actionnée en est un exemple.

Design

L’inclusion du mouvement dans le design est une chose qui demande de la justesse. Les énergies et micro-rythmes font aussi partie des outils de design.

Installations

L’art plastique devient performatif avec la marionnette mais l’art plastique interactif créé une nouvelle façon, temporalité de voir une oeuvre. En voici de nombreux exemples.

Danse

L’art plastique performatif peut aussi rencontrer les corps pour des rencontres étranges et un témoignage politique très fort.

Transinformatique

Julian Oliver

 

Robotique

La robotique c’est aussi un état de l’art en informatique, électronique, mécanique et « le tout ensemble » inédit dans les sciences, prétexte à la curiosité.

Automates

Tout a commencé ici avec les petits mécanismes poussés à une complexité hors-norme.

Robotique sous-actionnée

Une branche de la robotique de recherche souvent méconnue mais qui porte en elle les technologies robotiques de demain comme le contrôle par optimisation.

  • Delft Biorobotic Laboratory – Denise – Robots marcheurs sans intelligence
  • Andy Ruina – inspiration pour Denise
  • Ted Mc Geer – inspiration pour Denise
  • Stumpy – Max Planck Institute for Mathematics in the Sciences
  • Boston Dynamics – Atlas – Cours MIT – Robots spectaculaires. Le cours du MIT met en valeur de nouvelles techniques de contrôle par optimisation convexe.

Robots humanoïdes

Il y en a plein dans le monde mais celui-là en est sans doutes la plus belle perle.

Bionique

La bionique est la science qui étudie les relations entre biologie et étude des systèmes. Ces deux disciplines s’inspirent l’une de l’autre pour au final avancer ensemble.

Vie, Intelligence et conscience

La robotique, la synthèse d’un être dit « intelligent » est prétexte à l’étude de l’intelligence elle-même. Ce terme est même souvent utilisé à tort et à travers.

Gerald Edelman

Biologiste prix Nobel de biologie sur la compréhension du système immunitaire comme système complexe auto-organisé. Vision très biologique de l’intelligence avec une légère sensibilité clinique. Théorie de la sélection des groupes neuronaux.

  • Biologie de la conscience

Antonio Damasio

Neurobiologiste Californien qui étudie aussi la conscience. Vision anthropologue, clinique et philosophique de la conscience autour du système vivant.
La conscience est définie comme un lien entre sensation (perception de l’environnement) et sentiment (perception des émotions). Il développe son idée sur plusieurs livres bien écrits dont les principaux sont ici :
  • L’erreur de Descartes
  • Le Sentiment même de soi : corps, émotions, conscience
  • Spinoza avait raison

Charles Darwin

On ne présente plus ce monsieur, mais son dernier livre est sans doutes le plus intéressant sur l’étude de l’évolution des émotions

Alain Cardon

Chercheur en informatique et mathématiques (Université de Rouen). Il est connu pour avoir donné la méthode pour fabriquer une machine pensante par un système multi-agents. Il a arrêté ses travaux pour des raisons éthiques.

Alan Turing

C’est le mathématicien père de l’informatique actuelle. Sans bases mathématiques, il est difficile de progresser et Alan Turing les a données. Il a aussi discuté de la calculabilité de l’esprit humain avec des conclusions plus que discutables. C’est une sorte de Descartes du monde du numérique. Il est aussi le créateur du fameux test de Turing qui permet de quantifier l’intelligence d’une algorithme en compétition avec celle de l’homme.

Erwin Shrodinger

Le physicien a travaillé sur la définition du vivant d’un point de vue thermodynamique et génétique sans connaitre encore l’existence de l’ADN. Ca a été le livre de chevet de Watson et Crick.

  • Qu’est ce que la vie ?

Pierre-Yves Oudeyer

Chercheur et directeur du laboratoire FLOWERS, il est spécialisé dans l’auto-organisation des systèmes et a travaillé en premier sur l’émergence du langage en environnement simulé et robotique.

Guilio TONONI

Rolf Pfeifer

Hod Lipson

Scribot

Le but de ce tutoriel est de fabriquer un robot capable d’écrire sur une feuille.

Les éléments à connaitre :

Librairie Python pour piloter un servomoteur : pypot

Librairie Python pour enregistrer dans un Fichier : json

Lien vers le robot d’architecture SCARA

Cinématique d’un robot SCARA :

dav

X = L1*cos(theta1)+L2*cos(theta1+theta2)+L3*cos(theta1+theta2+theta3)

Y = L1*sin(theta1)+L2*sin(theta1+theta2)+L3*sin(theta1+theta2+theta3)