InfrastructureInteresting Engineering 1 juin 2026

Nouvelle antenne de 10 watts permet aux robots sous-marins de communiquer à 700 mètres de profondeur

1 source couvre ce sujet·Source originale ↗·

Résumé IASource uniqueImpact UE

Des chercheurs de l'Université de Floride ont publié dans l'IEEE Journal of Oceanic Engineering les résultats de BlueME, un système d'antennes magnétoélectriques compactes conçu pour la communication entre robots sous-marins autonomes. Le système consomme au maximum 10 watts, moins qu'un système de caméra stéréo standard, tout en maintenant des liaisons de données stables entre deux AUV (véhicules sous-marins autonomes) séparés par plus de 700 mètres. Il émet des signaux électromagnétiques à très basse fréquence (VLF) et basse fréquence (LF) en exploitant la résonance mécanique naturelle d'un réseau d'éléments magnétoélectriques qui vibrent pour générer le signal, plutôt que de forcer une transmission brute à travers le milieu aquatique. Le projet est piloté par le Dr Md Jahidul Islam, spécialiste de la robotique marine, en collaboration avec le Dr Adam Khalifa, dont les recherches portent habituellement sur les implants médicaux sans fil miniaturisés, une combinaison interdisciplinaire qui a directement inspiré l'approche technique.

L'enjeu est considérable pour les opérations multi-AUV actuelles : faute de canal de communication suffisant, les drones sous-marins ne peuvent échanger que des informations rudimentaires, et toute mise à jour de mission ou transmission de données complexes oblige les engins à remonter en surface, interrompant les opérations et allongeant massivement les cycles. BlueME cherche à combler ce vide en proposant une liaison robuste là où les technologies acoustiques (sonar) souffrent des échos et de la turbidité, et où les communications optiques laser sont bloquées par les particules en suspension. Les 10 watts affichés sont une métrique utile, mais les conditions réelles de test (profondeur, salinité, configurations multi-antennes) ne sont pas encore entièrement documentées dans les communiqués disponibles, un point à suivre lors des prochaines publications. Si les performances se confirment en déploiement réel, les intégrateurs de systèmes offshore et les opérateurs de surveillance environnementale disposeraient d'un outil permettant, selon les termes d'Islam, qu'un robot "ping" l'opérateur toutes les dix minutes pour permettre des décisions en temps réel sans interrompre la mission.

L'idée centrale est née d'une analogie inattendue : le corps humain est lui-même constitué d'eau légèrement salée, un environnement que Khalifa a passé des années à traverser avec des signaux sans fil pour ses implants. Cette convergence disciplinaire a conduit l'équipe à réexaminer les contraintes physiques de la propagation sous-marine depuis une perspective biomédicale. Le brevet provisoire a été déposé et l'équipe recherche activement des partenariats industriels pour passer du prototype à l'intégration sur des sous-marins autonomes commerciaux. Dans le paysage concurrentiel, BlueME se positionne face aux systèmes de modems acoustiques (WaterLinked, EvoLogics) et aux communications optiques sous-marines (Sonardyne BlueComm), en promettant une immunité aux perturbations sédimentaires que ces deux approches ne peuvent garantir. Les prochaines étapes annoncées portent sur le financement, la montée en échelle du prototype et les premiers essais sur plateformes commerciales.

Impact France/UE

La technologie BlueME représente une concurrence potentielle pour EvoLogics (Allemagne) et Sonardyne (Royaume-Uni), acteurs européens des communications acoustiques sous-marines pour AUV.

À lire aussi

1Interesting Engineering

Une entreprise norvégienne dévoile le premier capteur ultrasonique 3D certifié au monde pour des robots plus sûrs

L'entreprise norvégienne Sonair a dévoilé ADAR One, présenté comme le premier capteur ultrasonique 3D certifié pour la sécurité au monde destiné à la collaboration homme-robot. Le dispositif utilise une technologie de détection et télémétrie acoustique (ADAR) pour offrir un champ de perception spatiale tridimensionnelle de 180°×180°, permettant de détecter personnes et obstacles à toutes les hauteurs, contrairement aux capteurs de sécurité 2D classiques qui présentent des angles morts. Conçu pour les robots mobiles autonomes, les humanoïdes et les systèmes d'automatisation industrielle, ADAR One fonctionne comme une couche de sécurité indépendante des caméras, des logiciels d'IA et des systèmes de contrôle de mouvement, vérifiant en continu que l'environnement du robot est sûr avant et pendant son fonctionnement. Sonair précise qu'il s'agit du premier système embarqué certifié sécurité développé en Rust, langage réputé pour la fiabilité logicielle qu'il apporte. Le capteur est entré en production en série et équipe déjà des robots industriels : depuis le lancement de sa version bêta il y a un an, plus de 80 entreprises de robotique dans le monde l'ont évalué via le programme de test de Sonair, et plusieurs préparent désormais des déploiements commerciaux suite à l'obtention de la certification. Cette annonce s'attaque à un angle mort réel du secteur : à mesure que les robots gagnent en capacités grâce à l'IA, les systèmes de sécurité peinent à suivre, la difficulté principale résidant moins dans l'intelligence embarquée que dans la détection humaine fiable en toutes circonstances. En obtenant une certification conforme à certaines des normes de sécurité industrielle les plus strictes, ainsi qu'une approbation au titre de la réglementation européenne sur les machines, Sonair propose une alternative crédible aux scanners laser 2D omniprésents dans l'industrie. Pour les intégrateurs système, l'intérêt est double : une couverture 3D complète réduit à la fois la complexité de conception et le coût par rapport à la superposition de plusieurs capteurs 2D, et le format compact permet une intégration dans des AMR, des véhicules à guidage automatisé ou des cobots sans refonte majeure. Pour les fabricants de robots humanoïdes en particulier, cela ouvre la possibilité d'embarquer une couche de sécurité certifiée supplémentaire directement dans le corps du robot, en complément des caméras et de l'IA, un enjeu central alors que ces machines sont appelées à évoluer physiquement proches des humains en usine ou en entrepôt. Le lancement s'inscrit dans une phase de maturation plus large de la robotique collaborative, où la certification devient un différenciateur commercial autant qu'une contrainte réglementaire, comme le souligne le PDG de Sonair, Knut Sandven, qui évoque une "charge d'ingénierie" transformée en "différenciateur commercial pour toutes les parties prenantes". Le sujet fait écho à d'autres avancées récentes en perception robotique, comme les capteurs tactiles à changement de couleur développés par des chercheurs européens pour restituer le toucher en temps réel. Reste que les affirmations de Sonair (certification, standards visés, nombre d'entreprises évaluatrices) proviennent essentiellement du communiqué de l'entreprise elle-même, sans détail public sur les organismes certificateurs précis ni sur les clients ayant déjà engagé un déploiement commercial concret, ce qui invite à une lecture prudente en attendant des retours d'intégrateurs indépendants.

UELa certification d'ADAR One selon le règlement européen sur les machines en fait une option crédible pour les intégrateurs et fabricants de robots industriels et humanoïdes opérant en Europe.

InfrastructureOpinion

1 source

2Robotics & Automation News

Lightwheel annonce 100 millions de dollars de commandes au premier trimestre pour son infrastructure de robotique à IA physique

Lightwheel, startup américaine spécialisée dans l'infrastructure pour robots physiques, annonce avoir enregistré environ 100 millions de dollars de commandes au cours du seul premier trimestre 2026. La société développe des briques logicielles dédiées à la simulation, à la génération de données synthétiques, à l'évaluation de modèles et au déploiement à l'échelle de robots pilotés par de l'intelligence artificielle physique. Le communiqué ne précise ni les clients ni les volumes unitaires concernés, ce qui limite la portée des chiffres annoncés. Ce résultat, s'il se confirme, illustre un changement de phase dans le secteur : les industriels cessent d'expérimenter et commencent à chercher des solutions d'infrastructure clé-en-main pour passer des prototypes au déploiement réel. L'infrastructure de formation, simulation haute fidélité, pipelines de données synthétiques, évaluation en boucle fermée, émerge comme un marché autonome, distinct de la fabrication des robots eux-mêmes. Pour les intégrateurs et les équipes d'automatisation, cela signifie que la question n'est plus seulement "quel robot acheter ?" mais "quelle stack d'entraînement et de qualification choisir ?". Lightwheel s'inscrit dans l'écosystème dit de la "physical AI", terme popularisé par NVIDIA avec sa plateforme Isaac et ses partenaires comme Agility Robotics, Boston Dynamics ou Figure. Ses concurrents directs sur le segment données-simulation incluent Scale AI, Synthesis AI et les stacks propriétaires que développent en interne les fabricants de robots humanoïdes. La prochaine étape à surveiller : des références clients nommées et des métriques de déploiement réel, seuls indicateurs capables de valider que la demande annoncée se traduit en robots effectivement opérationnels en production.

InfrastructureActu

1 source

3Robotics Business Review

La convergence des systèmes de perception, de l'automobile aux robots

Une nouvelle génération de robots mobiles - AMR en entrepôts et hôpitaux, drones à longue autonomie, humanoïdes opérant aux côtés des humains - exige désormais des architectures de perception radicalement différentes de celles des décennies précédentes. Là où les capteurs jouaient autrefois un rôle secondaire dans le contrôle, ils constituent aujourd'hui l'entrée principale : la vision haute résolution guide la navigation et la manipulation dextère, le traitement audio multi-microphones permet la localisation sonore et l'interaction vocale, tandis que les capteurs de force et de toucher affinent la préhension et l'équilibre. Ces modalités doivent être synchronisées en temps réel pour alimenter la fusion sensorielle et les boucles de contrôle fermées. Le vrai défi n'est plus de concevoir un capteur isolé ou un modèle autonome, mais de faire fonctionner ensemble, de manière fiable, la perception, la connectivité, le calcul, l'énergie et la sécurité dans des environnements imprévisibles. Ce défi est précisément celui qu'a résolu l'industrie automobile en traitant le véhicule comme un système nerveux distribué : un réseau intégré de capteurs, de processeurs embarqués, de liaisons de communication et d'éléments de contrôle, conçu pour se comporter de façon prévisible dans des conditions réelles. La robotique converge aujourd'hui vers ce même modèle architectural. Pour les intégrateurs et les décideurs industriels, les implications sont concrètes : les données doivent arriver rapidement et de façon déterministe, les capteurs sont physiquement distribués à travers des articulations mobiles ou de longs câbles, et les défaillances doivent être détectables et localisables en temps réel. Les plateformes qui manquent d'observabilité sur l'intégrité des capteurs ou l'état énergétique deviennent de plus en plus fragiles à mesure que leur complexité augmente, rallongeant les cycles de débogage et rendant les déploiements terrain coûteux. A contrario, une architecture conçue avec des diagnostics embarqués et une connectivité déterministe réduit l'incertitude et transforme la sécurité en accélérateur d'itération plutôt qu'en contrainte. Analog Devices (ADI), fabricant de semi-conducteurs à l'interface des marchés automobile et des nouvelles mobilités, signe cette analyse pour promouvoir le transfert de ses technologies automotive-grade vers la robotique et les drones - un parti pris commercial qu'il convient de garder à l'esprit. Ces composants ont été développés sous des contraintes sévères : conditions électriques difficiles, enveloppes thermiques étroites, durées de vie longues et tolérance zéro aux défaillances silencieuses. Des liaisons vision haute bande passante et faible latence permettent, par exemple, la perception multi-caméra sur de grandes structures robotiques, tandis que des réseaux audio déterministes supportent la localisation sonore et l'interaction naturelle avec les humains. ADI se positionne ainsi face à NVIDIA (Jetson, Isaac), Qualcomm et Texas Instruments dans la fourniture de briques de traitement embarqué pour robots et drones. L'article ne cite aucun déploiement en volume ni chiffre de performance concret - il relève davantage du positionnement stratégique que du retour terrain, et les prochaines étapes évoquées restent au stade des perspectives génériques.

InfrastructureActu

1 source

4The Robot Report

QNX présentera des démonstrations pratiques et de nouvelles recherches au Robotics Summit

QNX, la division logicielle temps-réel de BlackBerry Ltd., sera présente au Robotics Summit & Expo les 27 et 28 mai 2025 à Boston, avec trois démonstrations interactives et le lancement d'une étude de marché inédite. Sur le stand, la société présentera un bras robotique d'entrée de gamme capable de détecter et imiter les gestes humains pour saisir des objets, en s'appuyant sur son programme QNX Everywhere qui offre un accès gratuit au logiciel pour le prototypage. Un second démonstrateur simule un environnement de "Digital Factory Automation" : un bras industriel piloté par QNX OS fusionne données lidar et vision pour détecter et éviter les obstacles en temps réel, avec réponse déterministe immédiate dès qu'un objet ou une personne entre dans son périmètre. Le troisième poste, tournant sur hardware Intel et NVIDIA, exploite la détection de pose par IA pour répliquer les mouvements d'un visiteur sur un avatar à l'écran, ciblant explicitement les plateformes utilisées dans les robots humanoïdes. En parallèle, QNX dévoilera son "Inside the Robot: Architecture Benchmark Report", une étude basée sur 1 000 développeurs en robotique à l'échelle mondiale, qui cartographie les freins à l'adoption, les écarts entre ambitions système et capacités réelles, et les tendances du secteur. John Wall, président de QNX, participera au keynote d'ouverture "Building the Next Era of Robot Autonomy" aux côtés de représentants d'Amazon Robotics, Locus Robotics et Universal Robots. La participation de QNX à ce salon illustre une tension structurelle du marché : les équipes d'IA embarquée savent entraîner des modèles, mais peinent à garantir le comportement déterministe requis dès lors que ces modèles pilotent des actionneurs physiques en environnement humain. QNX positionne son RTOS (Real-Time Operating System) comme la couche d'exécution qui traduit les décisions d'un VLA (Vision-Language-Action model) ou d'un module de pose detection en commandes moteur à latence bornée et prévisible. Le benchmark report est potentiellement plus significatif que les démos : avec 1 000 répondants développeurs, il devrait objectiver les vrais goulots d'étranglement du cycle sim-to-real, là où la majorité des communications sectorielles restent des annonces produit sans données comparatives. Pour un COO industriel ou un intégrateur, la question clé n'est pas "est-ce que le bras évite les obstacles en démo" mais "quel est le taux de défaillance certifiable en production", ce que l'étude prétend adresser. QNX existe depuis 1980 et son RTOS est historiquement déployé dans l'automobile (ADAS, infotainment), le médical et l'aérospatiale, des secteurs où la certification fonctionnelle (ISO 26262, IEC 61508) est non-négociable. L'entrée en robotique collaborative et humanoïde représente une extension logique à mesure que ces systèmes quittent les cages industrielles pour les entrepôts et espaces partagés. Sur ce terrain, QNX affronte Wind River (VxWorks), ROS 2 avec son middleware DDS pour le temps-réel souple, et des stacks propriétaires comme ceux qu'embarquent Boston Dynamics ou Figure AI. Le programme QNX Everywhere, qui ouvre l'accès gratuit pour le prototypage, est une réponse directe à l'adoption massive de ROS dans les labs universitaires et startups. Les suites concrètes à surveiller : la publication du benchmark report lors du salon, et d'éventuelles annonces de partenariats OEM avec des fabricants de bras collaboratifs ou de plateformes humanoïdes dans les mois suivants.

InfrastructureOpinion

1 source