Subvention
Expédition Cognition : base solide de l’automatisation adaptative
Les progrès rapides de l’intelligence artificielle favorisent l’adoption de la robotique et de l’automatisation dans l’espace comme sur Terre, offrant de nouvelles solutions en matière d’exploration et d’arpentage, de transport de passagers, de livraison du dernier kilomètre et d’entrepôts automatisés. Néanmoins, l’être humain restera indispensable pour superviser et gérer de telles flottes, car l’homme et l’ordinateur ont des atouts complémentaires. Cependant, les capacités des opérateurs humains seront mises à l’épreuve et dépassées à mesure que la complexité des tâches et la taille des flottes augmenteront. Le déploiement de flottes de véhicules autonomes nous offre des occasions de transformation des applications spatiales et terrestres. Cependant, la sécurité et la fiabilité de ces systèmes ainsi que le manque de personnel formé dans ce domaine de recherche interdisciplinaire en freinent le déploiement à grande échelle. Les principaux objectifs du projet consistent à établir la généralisabilité d’un algorithme d’apprentissage machine (AM) entre des tâches cognitives simples et complexes dans un environnement de laboratoire, à en établir la généralisabilité entre des environnements d’exploration spatiale en laboratoire et simulés dans un environnement de réalité virtuelle (RV), à tester l’efficacité de l’automatisation adaptative de base du niveau de charge de travail dans l’environnement de mission simulé en temps réel et à effectuer un transfert de preuve de concept vers un contrôle robotique réel, dans le cadre d’une mission d’exploration analogue. Ces travaux répondront à un besoin pressant de validation des marqueurs physiologiques de la charge de travail cognitive et fourniront du personnel hautement qualifié à la main-d’œuvre canadienne. Si ces recherches visent particulièrement à faciliter les missions spatiales, elles s’appliquent également à toute situation où des êtres humains sont appelés à effectuer des tâches critiques à l’aide d’outils semi-
Données ingérées le 23 avr. 2026.