Unseq wil mensen weghalen uit de zwaarste banen in de luchtvaart

“Na vijf jaar zijn hun schouders kapot. Hun rug is versleten. Het is werk dat eigenlijk niet door mensen gedaan zou moeten worden.”

De meeste vliegtuigpassagiers denken nauwelijks na over wat er met hun koffer gebeurt nadat die bij de incheckbalie verdwijnt. Ergens tussen de terminal en het vliegtuig draait vrijwel alles nog altijd op pure spierkracht. In de krappe buik van een vliegtuig tillen, draaien en schuiven bagagemedewerkers honderden zware koffers op hun plek voor iedere vlucht.

Voor Robert de Bruijne werd precies dat onzichtbare fysieke werk het vertrekpunt voor een deeptech-startup met grote ambities op het gebied van automatisering in de luchtvaart. Tijdens de april-editie van Gerard & Anton’s Demos, Pitches & Drinks in Eindhoven introduceerde De Bruijne het publiek aan Unseq, een startup die autonome robotsystemen ontwikkelt voor bagageafhandeling in vliegtuigruimen.

Het probleem, vertelde hij, is enorm én grotendeels onzichtbaar. “Als je binnen Europa vliegt, zitten er natuurlijk veel koffers in het vliegtuig, waarschijnlijk ook jouw koffer,” zei De Bruijne tegen het publiek. “Op dit moment zijn er twee mensen die al die bagage handmatig verplaatsen.”

Hij liet beelden zien van het laadproces: bagage die via een transportband het vliegtuig in komt en vervolgens door medewerkers diep in het vrachtruim wordt gestapeld, in een extreem krappe werkomgeving.

Wat passagiers zelden zien, aldus De Bruijne, is de fysieke impact van dat werk. “Die twee mensen in het ruim houden het gemiddeld vijf jaar vol,” zei hij. “Na vijf jaar zijn hun schouders kapot. Hun rug is versleten. Het is gewoon werk dat eigenlijk niet door mensen gedaan zou moeten worden.”

Dat probleem vormt de kern van de missie van Unseq: een van de zwaarste fysieke banen in de luchtvaart vervangen door autonome robots, aangestuurd door geavanceerde AI-systemen.

Een robot voor de buik van het vliegtuig

In tegenstelling tot magazijnautomatisering is bagageafhandeling in vliegtuigen een uitzonderlijk ingewikkeld robotica-probleem. De vrachtruimen zijn krap, onregelmatig van vorm en gevuld met koffers van allerlei maten, gewichten en materialen. Iedere tas gedraagt zich anders. Elk vliegtuigtype heeft een andere geometrie.

Om die complexiteit aan te pakken ontwikkelt Unseq een volledig eigen robotsysteem, inclusief zelfontwikkelde AI-netwerken voor het autonoom grijpen en verplaatsen van bagage. “Dit is een volledig custom systeem dat draait op onze eigen AI-netwerken,” legde De Bruijne uit.

Het bedrijf bouwde inmiddels een realistische testomgeving. In hun lab reconstrueerde het team de vorm van vliegtuigruimen met houten panelen. De koffers zelf kwamen grotendeels uit kringloopwinkels. “Alle bagage die je ziet hebben we verzameld bij thrift stores,” grapte De Bruijne. Wat hij niet publiekelijk kon tonen, was misschien wel het belangrijkste onderdeel: het full-scale prototype. “Waar ik op deze foto sta, staat ons echte prototype op ware grootte,” zei hij. “Daar kan ik vanwege intellectueel eigendom helaas geen beelden van laten zien.”

Die geheimhouding onderstreept hoe strategisch belangrijk automatisering in de luchtvaartlogistiek aan het worden is. Luchthavens kampen wereldwijd met personeelstekorten, stijgende passagiersaantallen en toenemende druk om arbeidsomstandigheden te verbeteren zonder snelheid en efficiëntie te verliezen.

Physical AI komt de echte wereld binnen

De aanpak van Unseq past binnen een bredere nieuwe golf van robotica die vaak wordt omschreven als ‘physical AI’: systemen waarin machine learning wordt gecombineerd met fysieke manipulatie van objecten in de echte wereld.

Op het podium verwees De Bruijne naar technologieën zoals reinforcement learning en geavanceerde neurale netwerken waarmee robots leren om onvoorspelbare objecten zelfstandig vast te pakken en te verplaatsen.

Om sneller te kunnen ontwikkelen bouwde het bedrijf daarnaast een kleinere tabletop-opstelling voor experimenten. “Daarmee kunnen we heel snel experimenteren,” vertelde hij. “Je kunt nieuwe netwerken en nieuwe ideeën testen zonder direct hele dure hardware kapot te maken.”

Die combinatie van simulatie, schaalmodellen en full-scale testen sluit aan bij de werkwijze van steeds meer geavanceerde roboticsbedrijven wereldwijd. In plaats van iedere beweging handmatig te programmeren, leren moderne AI-robots gedrag aan via enorme aantallen trainingscycli en iteraties.

Juist in bagageafhandeling is dat extreem lastig, omdat zachte koffers, rugzakken, harde trolleys en vreemd gevormde bagage allemaal anders reageren wanneer ze worden opgepakt of gestapeld. Voor robotics-onderzoekers is het een klassiek manipulatieprobleem. Voor luchthavens kan het een enorme operationele doorbraak betekenen.

Eindhovens robotics-ecosysteem

De Bruijne gebruikte zijn pitch niet alleen om het bedrijf te presenteren, maar ook om talent en investeerders uit het Eindhovense ecosysteem aan te trekken.

“We zoeken echt mensen uit de roboticswereld die met dezelfde technologie werken als wij,” zei hij. “Er zijn er nog niet zoveel.”

Concreet zoekt Unseq specialisten op het gebied van reinforcement learning, robotgrijpsystemen en AI-gestuurde manipulatie. Daarnaast is het bedrijf bezig met een pre-seedinvesteringronde om de volgende technologische mijlpalen te bereiken. “We zoeken investeerders die de robotics- en deeptechwereld begrijpen,” aldus De Bruijne.

De pitch liet zien hoe de Eindhovense startupscene zich steeds verder ontwikkelt naar terreinen waar AI, robotica en industriële systemen samenkomen. Tegelijkertijd raakte het verhaal aan een terugkerend thema binnen het regionale ecosysteem: geavanceerde technologie inzetten om heel fysieke, tastbare arbeidsproblemen op te lossen.

In het geval van Unseq is dat doel opvallend concreet. Iedere koffer die vandaag een vliegtuig ingaat is nog afhankelijk van menselijk spierwerk in een krappe en fysiek slopende omgeving.

Als de Eindhovense startup slaagt, zullen passagiers daar waarschijnlijk weinig van merken. Hun koffers komen nog steeds aan. Maar in het vrachtruim van het vliegtuig verdwijnen de mensen langzaam uit beeld.