Robots in huis dankzij machine learning

De organische thuissetting vraagt om lerende robots, machine learning biedt uitkomst

Door – Sjoerd Wierenga

Geen fabriekshal

Een kleerhanger terughangen op het kledingrek. Of een kopje uit de vaatwasser pakken en terugzetten in de kast. Het lijken triviale taken, maar voor mensen met een beperking in sommige gevallen godsonmogelijk. Ook voor veel robots vallen de handelingen in die categorie, al toonde een robot eerder dit jaar tekenen van vooruitgang.

Natuurlijk zijn er voldoende voorbeelden van robots die in een industriële setting repetitieve taken met de grootste precisie en snelheid uitvoeren. Het ophangen van een kleerhanger an sich is dan ook niet het probleem. Voor een robot beginnen de problemen wanneer taken moeten worden uitgevoerd in een meer ‘organische’ setting, zonder de voorspelbaarheid van het laboratorium of de fabriekshal. Een eenvoudige robot in een doorsnee fabriek kan gigantisch vastlopen als een kleine variabele (de afstand van x tot y) verandert.

Voor een robot beginnen de problemen wanneer taken moeten worden uitgevoerd in een meer ‘organische setting’.

Om robots te leren omgaan met de onvoorspelbaarheid van de echte wereld wordt er steeds meer software ontwikkeld waarvan de inspiratie is ontleend aan het menselijk brein. Wij mensen worden niet geboren met een set aan (voorgeprogrammeerde) skills die we kunnen toepassen als de situatie daar om vraagt. We leren onder andere door het principe van vallen en opstaan. En het is precies dit principe dat centraal staat in de software van robot BRETT (Berkeley Robot for the Elimination of Tedious Tasks).

Vanaf 2:54 ziet u een compilatie van de handelingen die BRETT geleerd heeft. In de minuten daarvoor ziet u het vallen en opstaan.

Zoals aangegeven leert BRETT door fouten te maken en deze te corrigeren. Uiteindelijk komt hij uit bij een handeling met voldoende resultaat. BRETT is daarbij in staat om een aanzienlijke mate van variatie te weerstaan, dat wil zeggen: het loopt niet in de soep als de afstand van x tot y plots varieert.

Het zijn de eerste stapjes van een technologie die nog lang niet tot volle wasdom is gekomen, maar waarvan de enorme potentie niemand ontgaat. Het zal niet lang meer duren voordat deze technologie met een voldoende succesratio kan worden ingezet in de organische setting van een huiskamer of keuken. Voor sommige mensen zal dit het leven in ieder geval een stuk eenvoudiger maken.