En 2009, peu après son décollage, un Airbus A320 percute un vol de bernaches du Canada et se voit contraint d’amerrir d’urgence sur le fleuve Hudson, en plein cœur de New York. Ce « Miracle de l’Hudson » a inspiré des chercheurs de la côte opposée.
Une équipe du Caltech (California Institute of Technology) a en effet mis au point un algorithme qui permet à un drone de dévier la trajectoire d’une nuée d’oiseaux menaçant de survoler un aéroport. L’algorithme est décrit dans un article de la revue IEEE Transactions on Robotics.

De la stratégie de l’épouvantail à celle du berger

Les stratégies actuelles de sécurisation des espaces aéroportuaires cherchent à rendre l’environnement peu attrayant pour les oiseaux, par exemple au moyen de faucons ou de drones censés effrayer les volatiles. Qu’ils soient naturels ou high-tech, ces épouvantails ont pour inconvénient d’être coûteux voire, pour les drones radiocommandés, pas toujours fiables.
Plutôt que d’effrayer les oiseaux, l’idée est donc de guider leur trajectoire à la façon dont un chien de berger dirige des moutons. Le positionnement du drone est ici critique. Les oiseaux l’ignorent s’il est trop loin, mais peuvent réagir de façon imprévisible s’il s’approche trop près.
Une nuée d’oiseaux réagit comme une seule entité – les membres restent groupés et se suivent. Chaque oiseau réagit au comportement de ses voisins, et c’est cet instinct que l’algorithme exploite : le drone (autonome) se positionne de façon à ce que les oiseaux bordant la nuée changent de direction et orientent ainsi le vol dans son ensemble.

Un modèle moutonnier

Pour apprendre à un drone à diriger une nuée d’oiseaux, les chercheurs ont étudié la dynamique du comportement de vol des oiseaux et en ont tiré un modèle mathématique. Le résultat est pour l’essentiel un prolongement dans la troisième dimension des modèles 2D décrivant le comportement des troupeaux de moutons.
 
(Video: Easy.nu)