Robots kunnen leren van de wereld

Alphabet

Alphabet heeft het Everyday Robot-project onthuld, dat als doel heeft een ‘multifunctionele leerrobot’ te ontwikkelen. Het idee is dat de robots camera's en complexe algoritmes voor machine learning kunnen gebruiken om te zien en te leren van de wereld om hen heen, zonder dat het nodig is om voor elke individuele beweging gecodeerd te worden.

Het team test robots die kunnen helpen in een werkomgeving, maar op dit moment zijn deze robots alleen nog maar gericht op het leren sorteren van afval.

Het concept van het grijpen van iets is voor de meeste mensen vrij gemakkelijk te realiseren, maar het is een zeer uitdagend iets om een robot te leren en de robots krijgen hun praktijk in zowel de fysieke als de virtuele wereld. Een ‘groep’ van bijna dertig robots sorteert - onder toezicht van mensen - overdag hun afval in bakken voor compost, storten en recycling. Everyday Robot laat ’s nachts virtuele robots oefenen met het grijpen van spullen in gesimuleerde gebouwen. Die gesimuleerde gegevens worden vervolgens gecombineerd met de echte gegevens, die elke twee weken in een systeemupdate aan de robots wordt gegeven.

Door al die praktijk worden de robots eigenlijk behoorlijk goed in het sorteren, waarbij ze blijkbaar minder dan 5 procent van het afval op de verkeerde plaats zetten (mensen zetten 20 procent van het afval op de verkeerde stapel.

De robots zijn echter in de verste verte nog niet klaar om menselijke conciërges te vervangen. Een robot probeerde ijle lucht te pakken in plaats van een schaal en deze vervolgens neer te zetten. Een andere verloor een van zijn ‘vingers’ tijdens een demo. Sommige robots bewogen op een gegeven moment niet door een gebouw omdat sommige soorten licht ervoor zorgden dat hun sensoren gaten in de vloer hallucineerden.