Om te voorkomen dat drones botsen of uit de lucht vallen bij windvlagen, moeten ontwikkelaars de vliegende robots instructies meegeven van wat ze moeten doen als er gevaar dreigt. Roboticus Bryan Convens ontwikkelt zo’n controle-algoritmes die de veiligheid van robots verzekeren.
Op een prachtige zomerse (werk)dag plaats ik twee drones in een grasveld. Ik druk de afstandsbediening stevig in mijn klamme handen. Ik hoor “take-off completed, mission started”. In een oogwenk vliegen de drones met volle snelheid recht naar elkaar toe. Neen, ik ben niet van plan om de drones te laten botsen met elkaar. Ik programmeerde de vliegende robots met een algoritme waardoor ze op ieder moment “weten” welk uitwijkmanoeuvre een botsing zal vermijden. Ik voel mijn hart kloppen in mijn keel. Niet dat ik mijn algoritme niet vertrouw, maar als er toch iets onverwacht misloopt, moet ik wel weken lang drones herstellen. Mijn angst gaat over in een vreugdedansje en een trots gevoel wanneer ik zie dat de drones elkaar op tijd ontwijken. Mission accomplished!
Deze keer liep het goed af, maar door mijn trillende handen duwde ik eens per ongeluk op de alarmknop van de afstandsbediening met als gevolg dat de propellers niet meer draaiden. Daar lag mijn drone dan in duizend stukken. Liever een crash tijdens de onderzoeksfase dan wanneer drones echt onze pakjes leveren en als projectielen uit de lucht vallen.
Liever een crash tijdens de onderzoeksfase dan wanneer drones echt onze pakjes leveren en als projectielen uit de lucht vallen
Bewijsbaar veilig controlealgoritme
Het is belangrijk dat we robots altijd kunnen vertrouwen. Mijn succesvol drone experiment is onvoldoende als bewijs dat mijn algoritme écht veilig is. Daarom formuleer ik in mijn onderzoek échte veiligheid als wiskundige stellingen die ik vervolgens probeer te bewijzen met pen en papier. Pas wanneer deze theorie waterdicht is, ga ik over naar het programmeren van mijn algoritme in het brein van mijn robots. Ik valideer het algoritme eerst in computersimulaties waar een crash of een botsing nog geen kwaad kan. Ik haal eventuele foutjes eruit en ten slotte laat ik de echte robots tot leven komen. Ik word dus (niet) betaald om (iedere dag) op het veld met drones te spelen!
Mijn succesvol drone experiment is onvoldoende als bewijs dat dat mijn algoritme écht veilig is. Quod erat demonstrandum: daarom formuleer ik in mijn onderzoek veiligheid als wiskundige stellingen die ik vervolgens probeer te bewijzen met pen en papier
Wist je dat slechts één lijntje computercode aanpassen in een commercieel vliegtuig makkelijk één miljoen dollar kost? Dan moet je ook weten dat er gemiddeld zo’n duizelingwekkende 6,5 miljoen lijnen code zijn in een Boeing 787. Begrijp je nu nog beter waarom we niet snel even enkele algoritmes uitproberen op echte drones vooraleer we hun veiligheid wiskundig bewijzen?
Hoe zorgt mijn algoritme dan voor veiligheid? Simpelweg berekent de robot twee bouwstenen van het algoritme. De eerste bouwsteen is een veilige beweegrichting voor de robot. Dit is naar de doellocatie toe gericht, maar wel weg van alle obstakels zoals gebouwen, bomen, andere robots en mensen. De andere bouwsteen geeft aan hoe snel de robot in die richting mag bewegen. Stel, je rijdt met een voertuig en je moet stoppen voor een rood licht.
Om niet op je voorligger te botsen zal je eerder moeten remmen als je tijdens een regenbui met een vrachtwagen op een snelweg rijdt dan als je op een zonnige dag op een dorpsweg rijdt. Deze verschillen zijn parameters van een model gebaseerd op de wetten van de fysica. De robot voorspelt met dit model, net zoals een waarzegger met een glazen bol, hoe dicht hij bij obstakels zal komen en of hij zijn snelheid moet laten afnemen om er niet tegen te botsen. Het enige verschil: een waarzegger betaal je zonder échte zekerheid te krijgen.
Omdat het algoritme zó efficiënt is, kan de robotcomputer de berekeningen erg snel uitvoeren, zo’n 100 tot 1000 keer per seconde. Hierdoor reageert de robot vliegensvlug op een obstakel en is zijn beweging vloeiend. Zo kan het algoritme drones van alle formaten bewijsbaar veilig maken, zelfs een mini-drone met een mini-brein die in je handpalm past en evenveel weegt als een eitje zonder dooier.
Dromen over robothelden voor een beter leven
Ik droom van robots die ons leven verbeteren en ons uit de nood helpen. Zelfrijdende wagens die ons zorgeloos vervoeren en voor minder files zorgen. Robotarmen die uit hun metalen kooien kruipen om samen met en vlakbij ons productielijnen en menselijke zorg naar een hoger niveau van efficiëntie en ergonomie te tillen (vaarwel rugpijn!). Zwermen drones die je lievelingseten, je nieuwe schoenen of de medicatie van je grootmoeder binnen enkele minuten bezorgen. Robothelden die levens redden en moeder natuur helpen bij een aardbeving, een bosbrand, of een overstroming. In onze vergrijsde samenleving moeten we inzetten op robotica, want er zijn niet genoeg jonge handen voor al het harde werk dat nodig is om onze levensstandaard en levensverwachting te laten stijgen.
In onze vergrijsde samenleving moeten we inzetten op robotica, want er zijn niet genoeg jonge handen voor al het harde werk dat nodig is om onze levensstandaard en levensverwachting te laten stijgen
Durf jij blindelings de controle over te laten aan een zelfrijdende auto of heb je schrik voor een catastrofale botsing? Ik zou nog geen dutje durven doen in een zelfrijdende auto wetende welke algoritmes er nu achter de schermen werken. Recent nog veroorzaakte een zelfrijdende Tesla een heuse kettingbotsing en stortten er honderden drones neer tijdens een lichtshow .
Er wordt erg hard gewerkt, maar de huidige robottechnologie is zéker nog niet veilig genoeg. Mijn bewijsbaar veilig controlealgoritme is een belangrijke stap naar een beter leven met onze robothelden.
VIDEO. Wil je nog beter begrijpen hoe het algoritme werkt? Bekijk dan zeker deze video.
