Robotarmen bereiken een behendigheid die niet onderdoet voor die van mensen

Shadow Robot, een startend bedrijf op het gebied van onderzoek en ontwikkeling op het gebied van hightech robotica, koestert een robothandmodel waarvan wordt gezegd dat het behendigheid en behendigheid bezit die niet onderdoet voor 'mensen', 'broeders' van vlees en bloed. Deze robotarm heet Shadow Robot Dexterous Hand, en zijn ‘ziel’ bestaat uit extreem complexe AI-algoritmen, die de robot helpen een extreem hoge nauwkeurigheid te bereiken – iets dat in de loop van de tijd kan worden verbeterd.

Onderzoekers hebben met succes een algoritme voor kunstmatige intelligentie ontwikkeld dat Shadow Robot Dexterous Hand indrukwekkende manipulatiemogelijkheden kan geven, waardoor twee robothanden objecten naar elkaar kunnen gooien of een pen tussen vingers kunnen draaien - Complexe technieken die alleen mensen kunnen doen. Daar stopt het niet, deze robothand is ook in staat om zelf te leren hoe hij veel objecten kan besturen zonder menselijke tussenkomst. Er wordt zelfs gezegd dat complexe handmatige handelingen moeilijk te leren zijn, zelfs voor mensen, en dat is waar AI-algoritmen met versterkend leren hun kracht laten zien.

Schaduwrobot Behendige hand

In een artikel met de titel ‘Solving Challenging Dexterous Manipulation Tasks With Trajectory Optimization and Reinforcement Learning’ creëerden onderzoekers een reeks 3D-handsimulatiemodellen met behulp van een fysica-engine genaamd MuJoCo (Multi-Joint Dynamics with Contact), ontwikkeld aan de Universiteit van Washington.

Dit werk is momenteel nog in uitvoering, maar de eerste resultaten zijn zeer indrukwekkend en richten zich vooral op taken die een soepele coördinatie tussen twee robothanden tegelijkertijd vereisen, zoals het gooien en vangen van een voorwerp. Dit maakt het leerproces van het algoritme erg moeilijk. De onderzoekers zeggen dat algoritmen voor versterkend leren een van de meest indrukwekkende voorbeelden tot nu toe zijn van autonoom AI-leren om moeilijke en behendige manipulatietaken uit te voeren.

Algoritmen bieden flexibiliteit aan de robothand

De doorbraak in behendigheid van de Shadow Robot Dexterous Hand wordt ondersteund door twee AI-algoritmen. Ten eerste heeft een algoritme een planningstaak, waarbij voorbeelden worden gegenereerd van hoe de taak moet worden uitgevoerd. Vervolgens oefent een versterkend leeralgoritme, door middel van een reeks vallen-en-error-acties, herhaaldelijk een actie totdat het deze perfect kan uitvoeren. Er zal een beloningsfunctie worden toegepast om te evalueren hoe goed het algoritme presteert.

Shadow Robot Dexterous Hand is nog in ontwikkeling, maar het potentieel voor toepassingen in de echte wereld is enorm. Dit soort robothanden zouden een nuttige rol kunnen spelen bij zeer gedetailleerde taken, zoals bij het assembleren van computers, waarbij het verbinden van microchips een nauwkeurigheidsniveau vereist dat momenteel ontbreekt. Alleen menselijke handen kunnen dit doen. Bovendien kunnen ze ook op medisch gebied, bijvoorbeeld bij operaties, effectieve assistenten voor mensen worden. Het ligt allemaal in de flexibiliteit, behendigheid en intelligentie van de robot.

Voorlopig is er een knelpunt dat ingenieurs moeten oplossen: AI-algoritmen die menselijke bewegingsniveaus nauwkeurig simuleren, zijn alleen gedemonstreerd in virtual reality-simulaties. Het vertalen van het algoritme naar fysieke hardware is de volgende stap van het project: een uiterst complexe taak.