29/09/2021
Door Ad Spijkers
Saai werk voor scholieren is een hele uitdaging voor ontwikkelaars van robots.
In een supermarkt gebeurende hele tijd onverwachte dingen. Niet alleen zijn er duizenden producten met verschillende vorm en uiterlijk, er lopen ook mensen in en uit. Een schappenvulrobot zou winkelpersoneel kunnen helpen door zich door de supermarkt te bewegen en producten op de juiste plaats in de schappen te leggen. Volgens wetenschappers verbonden aan de afdeling Cognitieve Robotica van de TU Delft is dat in de toekomst misschien mogelijk. Maar dan moet de robot zich wel kunnen aanpassen aan de dynamische en uitdagende omstandigheden in een supermarkt.
Symbolentaal
Door symbolische kennis te activeren die mensen ook gebruiken, kan een robot veilig, efficiënt en intelligent omgaan met de levendige chaos van een supermarkt. Mensen herkennen een dienblad met vier poten eronder als een tafel. Als ontwikkelaars zulke 'symbolentaal' coderen en geschikt maken voor robots, kunnen ze complexere taken uitvoeren. Eén blik met zijn camera-ogen en de robot weet dat hij voor een object staat waarop borden en kopjes kunnen worden geplaatst. Op basis daarvan kan hij beslissen wat hij moet doen. De versnelling die dit oplevert, moet robots in staat stellen meerdere acties tegelijk uit te voeren.
Het onderzoeksprogramma AI for Retail Lab bij RoboHouse van supermarktketen Ahold Delhaize brengt robotica en kunstmatige intelligentie samen. De retail vereist van robots dat ze een grote verscheidenheid aan vaardigheden gebruiken: de omgeving waarnemen, eromheen navigeren, objecten manipuleren of samenwerken met mensen. Voor onderzoekers draait alles om de vraag welke algoritmes nodig zijn om een machine net zo intelligent te laten reageren als een menselijk brein.
Supermarktrobot
De supermarktrobot vereist de sprong van een statische fabrieksomgeving naar de dynamiek van een winkel. De traditionele manier waarbij robots leren van de data die ze verzamelen, is te omslachtig. De robot zou al vastlopen in voorraadbeheer. Het programmeren van een aangepaste robotbehandeling voor elke sinaasappel, fles, soepblik, melkpak of komkommer zou te veel werk zijn.
De onderzoekers willen symbolische kennis in één keer in het besturingssysteem van de robot onderbrengen. Als die kennis beschikbaar is, kan de robot zich voortdurend aanpassen aan zijn veranderende omgeving. De robot moet zelfstandig een ander algoritme kunnen kiezen als hij onderweg op een probleem stuit. Hij moet bijvoorbeeld een blikje kunnen oprapen dat uit zijn handen valt, of de greep van zijn hand iets kan veranderen als hij een onbekend voorwerp opraapt.
De ontwikkelaars hebben al een testwinkel ingericht waar robot Tiago kan oefenen. Over een jaar of vijf moet het een machine opleveren met een mobiele basis, twee armen en twee camera-ogen, die 24 uur per dag zelfstandig de schappen van supermarkten bijvult, onder alle omstandigheden, dag en nacht.
Foto: RoboHouse