Stage ingénieur, Morphogénèse de robots souples par Physique Différentiable

Notre équipe, spécialisée en modélisation 3D et simulation physique réaliste, exploite les opportunités de l’impression 3D pour repenser les objets physiques : libération des contraintes de forme, inspiration biologique, et intégration de structures souples (alvéolaires, actionnées par fluides ou actuateurs). Grâce à la physique différentiable, nous créons des espaces virtuels où des formes 3D organiques émergent et évoluent en réponse à des contraintes physiques.

L’objectif du stage

Concevoir un système génératif capable de faire émerger des robots souples bio-inspirés à partir d’une forme initiale neutre (ex : un cube).

Votre mission : optimiser simultanément la morphologie du robot et son système d’actuation pour accomplir des tâches complexes (locomotion, manipulation, etc.), par le biais de la physique différentiable.

Pourquoi ce stage est unique ?

Recherche de pointe : Domaine émergent (premiers travaux en 2013), avec des contributions récentes de l’équipe (article GECCO 2023 : "Differentiable Soft Robot Generation").

Approche révolutionnaire : Combinaison de physique différentiable et IA pour générer à la fois la forme et le contrôle, inspirée des mécanismes évolutifs du vivant.

Applications variées : Locomotion de robots, retour haptique, exosquelettes, pinces de manipulation d’objets fragiles, ou encore dispositifs souples pour la chirurgie.

Impact direct : Vos développements feront avancer l’état de l’art et seront intégrés aux outils internes.

Vos missions

Plus concrètement, vous piloterez l’évolution de l’optimiseur (Python) pour :

• Faire émerger la morphologie du robot et son comportement via des algorithmes d’optimisation sous contrainte.

• Développer et enrichir l’environnement de test 3D associé.

Axe d’innovation :

• Hybridation souple/rigide : Étendre l’environnement génératif pour intégrer des éléments rigides (inspirés des squelettes biologiques), combinant flexibilité et structure.

• Génération couplée morphologie/contrôle : Exploiter la physique différentiable pour entraîner simultanément la forme du robot et son réseau de contrôle, à l’image de l’évolution naturelle des systèmes moteurs.

• A noter un lien important avec le domaine de l’intelligence artificielle : le processus d’évolution de la forme et du système moteur se fait par la rétropropagation de gradient issu de la physique différentiable, processus similaire à l’entrainement des réseaux de neurones.