Volgende sprong van Boston Dynamics: humanoids voor elke dag

Boston Dynamics bouwt humanoïde robots niet omdat ze flitsend zijn; ze bouwen ze omdat ze nodig zijn. “Wij mensen hebben onze wereld om ons heen ontworpen”, zegt Aaron Saunders. “En totdat we de wereld opnieuw ontwerpen, is de snelste manier om robots erin te brengen... om ze zoveel mogelijk op ons te laten lijken.”

Aaron Saunders, CTO bij Boston Dynamics, houdt zich niet in als het gaat om de ambitie achter de nieuwste innovaties van het bedrijf. “AI op een mobiele telefoon is zeker nuttig,” zei hij in zijn keynote voor het eerste Nationaal Congres over Autonome Systemen. “Maar als je AI in een robot stopt, kun je nu interacteren met de fysieke wereld.” En daar wordt het pas echt interessant, is zijn boodschap.

Boston Dynamics staat al lang bekend om zijn dynamische robots: Spot, de hondachtige robot, en Atlas, de humanoïde die flipt, danst en rent. Maar nu gaat het bedrijf een nieuwe fase in: van onderzoeksiconen naar toepassingen in de echte wereld. En de humanoïde robot staat in het middelpunt van die missie.

Van dansen naar doen: waarom humanoïden?

De verschuiving is niet alleen technologisch, maar ook maatschappelijk. “We zien een tekort aan beschikbare arbeidskrachten, stijgende kosten en een verandering in wat mensen van werk verwachten”, legt Saunders uit. “Het werk moet nog steeds gedaan worden, maar mensen willen het niet altijd meer zelf doen.”

Enter de humanoïde robot. In tegenstelling tot een op maat gemaakte automatiseringsarm of een AMR met een vaste functionaliteit, kan een humanoïde - althans in theorie - een fabriek binnenlopen die voor mensen is gebouwd en meteen aan de slag. “We denken dat humanoïde robots hun eerste echte product-markt combinatie zullen vinden omdat ze 'passen als een handschoen' in de wereld die we al hebben gebouwd,” zegt Saunders. “Een humanoïde kan door een smalle gang lopen, onderdelen uit een bak pakken en een kar laden, zonder dat er voor elke taak een nieuw ontwerp nodig is.”

Atlas krijgt een dagtaak

De iconische Atlas-robot van Boston Dynamics evolueert van een platform voor virale video's naar een hulpmiddel voor productiviteit. De nieuwste generatie wordt ontwikkeld met specifieke industriële use cases in gedachten, te beginnen met klussen in de fabrieken van Hyundai. Denk aan: zware, onregelmatige onderdelen zoals schokdempers optillen en in karren langs de lijn plaatsen.

Het klinkt eenvoudig. Maar dat is het niet.

“Dit zijn niet zomaar pick-and-place-operaties”, benadrukt Saunders. “Je hebt nauwkeurige waarneming, vingertopbediening en adaptieve manipulatie nodig. Een onderdeel kan vastzitten, een vreemde vorm hebben of breekbaar zijn. Je kunt niet zomaar slaan en grijpen.” Boston Dynamics gebruikt reinforcement learning om Atlas te leren objecten uit de echte wereld te manipuleren: de besturing wordt volledig in simulatie getraind op basis van motion-capture gegevens.

In een recente demonstratie kon Atlas een lichtgewicht plastic onderdeel uit een stoffen zakje halen en het precies in een karretje plaatsen. “Voor een mens zou dit triviaal zijn, maar voor een robot is het extreem moeilijk”, aldus Saunders. “Dat is het niveau van behendigheid waar we naar op zoek zijn.”

External Content

This content is from youtube. To protect your privacy, it'ts not loaded until you accept.

AI is de spelbepaler

Een groot deel van de evolutie van Boston Dynamics wordt gedreven door vooruitgang in AI. Saunders beschrijft een toekomst die is opgebouwd rond “grote gedragsmodellen”: robotmodellen die zijn getraind op multimodale gegevens (beelden, taal, beweging en meer) en die kunnen generaliseren bij verschillende taken.

“We gaan van regels code naar datapijplijnen,” zegt hij. “In plaats van een robot met de hand te programmeren, voeden we hem met data - van simulaties, teleoperaties of zelfs YouTube-video's - en laten we hem leren.”

Deze sprong in intelligentie stelt robots in staat om verder te gaan dan repetitieve, vooraf beschreven taken. Boston Dynamics zet Spot, zijn vierpotige inspectierobot, al in met AI die plassen kan identificeren, naar persluchtlekken kan luisteren en analoge fabrieksomgevingen kan digitaliseren.

De volgende generatie humanoïden zal hetzelfde doen, maar dan ook met hun handen.

Achterhoekse Intelligentie (AI) als motor van autonome groei

Met bijna 1000 medewerkers groeit 247TailorSteel dubbelcijferig in een krimpende markt – dankzij autonome systemen.

Heruitvinden door simulatie

Om generalistische robots op schaal te bouwen, richt Boston Dynamics zich op simulation-first ontwikkeling. “Elk gedrag dat we lieten zien, van het vastpakken van een onderdeel tot ronddraaien op de grond, werd gegenereerd in simulatie met behulp van reinforcement learning”, legt Saunders uit. “We hoeven het niet te coderen. We hoeven het niet eens in de echte wereld te demonstreren.”

Deze aanpak versnelt de ontwikkeling en zorgt voor robuustere robots. De simulatie kan factoren als wrijving, plaatsing van objecten en verlichting willekeurig maken, dus wanneer de robot de echte wereld tegenkomt, heeft hij alle trainingssessies al doorstaan en is hij klaar voor het echte werk.

Een recente mijlpaal: een robotarm die met succes tientallen verschillende objecten oppikt - licht, onregelmatig of glad - met behulp van een volledig gesimuleerde training. “Je ziet gedragswijzigingen, subtiele vingertopgrepen en nieuwe strategieën”, aldus Saunders. “Het is niet langer smash-and-lift. Dit is de toekomst van manipulatie."

De weg die voor ons ligt: Van honderd naar miljoenen

Hoewel de ontwikkeling van humanoïden nog in de kinderschoenen staat, is Boston Dynamics duidelijk over de tijdlijn. “De droom van Rosie the Robot is nog ver weg,” zei Saunders, verwijzend naar de huishoudelijke hulp in Jetsons-stijl. “Maar robots die echt werk doen in fabrieken? Dat begint volgend jaar.”

Om van prototype tot massale toepassing te komen is meer nodig dan coole technologie. Het vereist een feedbacklus. Elke ingezette robot leert het bedrijf iets nieuws over waarneming, manipulatie of inzet en die gegevens worden weer gebruikt in de volgende versie.

“Deze opwaartse spiraal van inzetten, leren en herhalen is hoe we er komen”, aldus Saunders. “Robots gaan niet al onze banen overnemen. Ze gaan de gaten opvullen en ons vrijmaken om waardevollere dingen te doen.”

Tomaten oogsten met robots: grote stap naar autonome landbouw

Tijdens het Nationaal Congres Autonome Systemen liet Thom Verwater (Batenburg Beenen) zien hoe hightech en landbouw hand in hand gaan.