Slimme robot leert uit zijn fouten

Een robot die het huis schoonmaakt en de vuile was sorteert. Het klinkt als iets uit een sciencefictionfilm, maar volgens onderzoekers van de universiteit van Californië – Berkeley is het geen verre toekomstmuziek meer. Ze ontwikkelden immers een algoritme dat robots toelaat uit hun eigen ‘ervaringen’ nieuwe taken aan te leren.

Robots moeten voorgeprogrammeerd worden en vervolgens getest in een gecontroleerde omgeving. Het is daardoor moeilijk ze in een alledaagse setting zoals een huis of een kantoor te laten functioneren, aangezien zo’n setting continu verandert. Daarom ontwikkelden onderzoekers in Berkeley een robot die mensen in het dagelijks leven kan bijstaan. Ze riepen BRETT in het leven (Berkeley Robot for the Elimination of Tedious Tasks), een robot die saaie taakjes voor ons opknapt.

Het nieuwe algoritme laat BRETT toe op dezelfde manier bij te leren als de mens. De mens is immers ook niet voorgeprogrammeerd, maar leert doorheen de loop van zijn leven bij met vallen en opstaan. De onderzoekers lieten zich daarom inspireren door het menselijke brein en laten BRETT waargenomen data, zoals geluidsgolven en beelden, verwerken aan de hand van een ‘artificieel neuraal netwerk.’ BRETT is ook uitgerust met een functie die hem beloont waneer hij een taak goed heeft uitgevoerd. Bewegingen die hem dichter bij het voltooien van zijn taak brengen, krijgen een hogere score. Het is door die realtime feedback dat de robot kan bijleren.

De onderzoekers lieten BRETT onder andere kleding ophangen, een speelgoedvliegtuigje in mekaar steken, de dop op een fles water draaien en legoblokjes in mekaar klikken. Wanneer de robot de coördinaten voor het begin en het einde van een taak kreeg, kon hij deze op tien minuten aanleren. Als dat niet het geval was, duurde het drie uur. De onderzoekers verwachten snel vooruitgang te boeken eens ze de robot meer data kunnen laten verwerken. Want meer data houdt in dat complexere taken kunnen worden aangeleerd. (ks)