In Beieren werken veel partijen samen om de sociale mogelijkheden van robots flink te vergroten.
Robots en AI worden steeds belangrijker – in de industrie, in de dienstverlening, in de geneeskunde en in de particuliere omgeving. De komende twee jaar zullen in totaal 24 bedrijven en instituten gezamenlijk bijna vier miljoen euro investeren in het onderzoeksnetwerk FORSocialRobots. Het netwerk is bedoeld om de sociale mogelijkheden van geautomatiseerde systemen en robots aanzienlijk te vergroten. De Friedrich-Alexander Universität Erlangen-Neurenberg (FAU) neemt de rol van woordvoerder voor het driejarige onderzoeksproject op zich. De deelnemende partijen zijn afkomstig uit de onderzoekswereld, robotica, machinebouw, horeca en zorg.
De focus van het wetenschappelijke werk ligt op de sociale vaardigheden van robots. Doel is om efficiënte en geaccepteerde interactie met mensen in verschillende toepassingsgebieden mogelijk te maken. De onderzoekspartners willen de multimodale aspecten van socialiteit fundamenteel begrijpen. Ze willen leren hoe mensen emoties kunnen uiten en lezen, hoe ze empathie voelen en hulp bieden aan anderen, en hoe we deze vaardigheden kunnen overbrengen naar geautomatiseerde systemen.
De partners houden zich minder bezig met het ontwikkelen van robots die fysiek op mensen lijken. Ze onderzoeken eerder scenario’s waarin de machines interageren met mensen. Om sociale robots te helpen slagen, moeten ze zich aan ons aanpassen en niet andersom. Er is geen andere manier.
Het FORSocialRobots consortium wil ervoor zorgen dat mensen en robots effectief kunnen samenwerken in flexibele teams op verschillende levensgebieden. De sociale vaardigheden van robots moeten worden verbeterd in zes toepassingsgebieden – inspectie, logistiek, productie, service, bejaardentehuis en dementiecentrum – en in vijf wetenschappelijke deelprojecten.
De deelprojecten behandelen de architectuur van sociale vaardigheden, sociaal situationele communicatie, sociaal adaptieve en proactieve interactie, de simulatie en validatie van sociaal cognitieve robots in de digitale tweeling, en mens-robotinteractie in de werkcontext.
De autonome interactie met mensen brengt bijzondere uitdagingen met zich mee. De communicatie moet zo natuurlijk mogelijk verlopen en geen angstaanjagend effect op mensen hebben, anders zijn robots moeilijk te accepteren. Maar het is juist deze vereiste die het moeilijk maakt, omdat sociale interacties doorgaans complex en genuanceerd zijn.
Bovendien zijn robots soms technisch nog niet erg efficiënt. Ook ontstaan er hoge kosten wanneer ze speciaal moeten worden aangepast voor een grote verscheidenheid aan toepassingsscenario’s. Eén doel is daarom om te onderzoeken welke bevindingen – of ze nu in een fabriekshal, in een restaurant of in een verpleeghuis zijn opgedaan – kunnen worden overgedragen naar andere doeleinden en locaties.'
Eén scenario heeft bijvoorbeeld tot doel te onderzoeken hoe een robot die deels op afstand wordt bewaakt en deels autonoom kan werken met mensen in gevoelige omgevingen zoals een nucleaire omgeving. De machine moet contact met mensen kunnen evalueren en gepast kunnen reageren. De onderzoekers analyseren ook welk gedrag van de machines begrijpelijk, begrijpelijk en uiteindelijk acceptabel is voor de mens.
Een ander scenario speelt zich af in de horeca. Daar moet een robot bijvoorbeeld leren omgaan met borden en dienbladen. Allereerst moet hij herkennen wanneer een bord leeg is en zo ja de gasten aanbieden om 'de borden af te ruimen' . Behalve technische uitdagingen zoals de dynamische omgeving van een gelagkamer of evenementenruimte, komt de robot gasten tegen die, in tegenstelling tot bedrijfsmedewerkers, geen idee hebben wat ze kunnen verwachten. Verrassing, dynamiek en gastvrijheid spelen in dergelijke gevallen een grote rol.
Andere scenario's betreffen inzet in de zorg ter ondersteuning van verplegend personeel. Een bijzonder complexe omgeving is een intramuraal dementiecentrum. De robots komen drie heel verschillende groepen mensen tegen: personeel, bezoekers en bewoners. De robots moeten hun interactiestrategieën flexibel kunnen aanpassen aan de ander, zonder dat er bijvoorbeeld ingewikkelde authenticatie nodig is. Ze moeten daarom intenties en emoties effectief kunnen herkennen en gepast en duidelijk kunnen reageren. Maar het allerbelangrijkste: het mag niet mogelijk zijn dat gebruikers per ongeluk een ongepaste reactie van de machine teweegbrengen.
Foto: FAU / Boris Mijat