Snelle links
- Figuur 01
- Agility Robotica & Amazon's Digit
- Boston Dynamics Spot V.4-update
- Tesla's Optimus Gen 2
- Stanford' s Mobiel ALOHA
Terwijl iedereen gefixeerd is op generatieve AI en de implicaties ervan voor kennis en creatief werk, nadert robotica stilletjes een soortgelijk ogenschijnlijk plotseling punt van vooruitgang. Het jaar 2024 zou wel eens de geschiedenis in kunnen gaan als het begin van de echte AI-automatiseringsrevolutie voor fysieke arbeid, en zelfs zo vroeg in het jaar zijn er enkele adembenemende demonstraties geweest.
Figuur 01
Figure is een opkomende robotica-startup die een enorme hoeveelheid investeringen van grote technologiespelers heeft aangetrokken. Hoewel het bedrijf tamelijk terughoudend was met demo's die zijn humanoïde robotproject lieten zien, dat rechtstreeks is ontworpen om de tekorten aan menselijke arbeidskrachten in de komende jaren aan te vullen, waren ze allemaal adembenemend. De nieuwste demo voelt op het moment van schrijven aan als een historisch keerpunt.
Daarin zien we de robot uit Figuur 01 aan een tafel met voorwerpen erop. Een mens praat vervolgens met de robot in natuurlijke taal, en hij reageert met een perfect menselijke stem, waarbij hij vertelt wat hij ziet en taken uitvoert op verzoek. Dit is te danken aan een combinatie van de technologie en software van Figure en een samenwerking met OpenAI die de redeneervaardigheden en het machinevisievermogen van de robot heeft verbeterd. Het meest indrukwekkende is dat het in een handomdraai kan bedenken hoe taken moeten worden uitgevoerd.
Volgens Figure is dit geen gemonteerde of geknipte video, wat waarschijnlijk wel waar lijkt te zijn dankzij de lange verwerkingspauzes terwijl de robot “denkt”. over wat we vervolgens moeten doen of zeggen, maar zoals altijd hebben we hiervoor alleen hun woord totdat deze systemen in handen van derden terechtkomen. De cijfers voor deze robots worden echter steeds beter, omdat er al tests plaatsvinden in samenwerking met BMW.
class=”an-zone-tag-bottom ad-zone-advertising-sub-tag”>
Agility Robotics & Amazon's cijfer
Agility Robotics lijkt in samenwerking met Amazon hetzelfde algemene idee te hebben als Figure als het gaat om hun humanoïde robot. Het idee is om een robot te creëren die in dezelfde ruimtes kan passen die menselijke werknemers momenteel innemen. Digit wordt al getest in echte Amazon-faciliteiten, zoals we in deze video hebben laten zien.
Maar wellicht nog indrukwekkender was deze eerdere demo van Digit, die zijn redeneervermogen liet zien. Wat dit echt tot een geweldige demo maakt, is dat we de interne monoloog en denkprocessen van de bot kunnen zien terwijl hij zich dynamisch een weg baant door de taak die hij mondeling heeft gekregen.
Boston Dynamics Spot V.4-update
Je kunt geen lijst met robotdemovideo's hebben zonder Boston Dynamics op de lijst, behalve dat het deze keer helaas geen schattige dansende robotvideo is, maar misschien iets veel indrukwekkenders. Boston Dynamics laat zien hoe ze virtuele simulaties en een vorm van machinaal leren, bekend als versterking, hebben gebruikt om hun Spot-robot een serieuze upgrade te geven als het gaat om mobiliteit. Voorheen vertrouwde Spot volledig op een voorspellend model dat door Boston Dynamics was verfijnd om te voorspellen hoe het zou moeten bewegen bij het doorkruisen van terrein, maar nu met de nieuwste update gebruikt het een hybride van dat model en een model dat is getraind met behulp van versterking.
Het eindresultaat is dat waar de oude Spot-softwareversie zou struikelen en vallen op losse of gladde oppervlakken, de nieuwste versie hem bij elkaar kan houden, zelfs als er geen grip is of het terrein onvoorspelbaar is. Het is misschien niet het meest flitsende waarmee iemand pronkt, maar het is een groot probleem als je robots nodig hebt om naar plaatsen te gaan die geen perfect voorspelbare omgeving bieden, zoals ramplocaties of slecht weer.
p>
Tesla's Optimus Gen 2
In 2021 schreef ik dat de door Tesla voorgestelde robot volkomen logisch was, en sindsdien hebben we langzaamaan steeds meer gezien hoe ver dit project is gevorderd. Wat begon als een menselijke danser in een pak, is nu een volledig gerealiseerd humanoïde robotplatform. In de Gen 2-demo zien we "Optimus" soepele, mensachtige bewegingen laten zien, in een redelijk (zij het rustig) tempo lopen en de klassieke eiermanipulatietruc uitvoeren met behulp van vingertopsensoren. Al tientallen jaren een veelvoorkomend verschijnsel in video's van robotarmen.
De video is behoorlijk indrukwekkend, maar het is niet duidelijk wat autonoom is, wat voorgeprogrammeerd is en wat directe telebediening is. Toch is het de moeite waard om in zo’n korte tijd van niets te laten zien naar een werkend hardwareplatform te gaan. In een ander filmpje dat Elon Musk op X (voorheen Twitter) heeft gepost, zien we Optimus kleding opvouwen, maar Musk maakte vervolgens duidelijk dat dit nog niet autonoom gebeurt. De hoop van luie mensen overal waarmaken, gewoon om ze weer neer te halen,
Stanford's Mobile ALOHA
De robots die we tot nu toe hebben gezien, zien eruit alsof ze rechtstreeks uit een sciencefictionfilm uit de jaren 2000 komen, maar er hangt ook een hoog prijskaartje aan dat in de honderdduizenden dollars kan lopen.
Mobile ALOHA, een project waaraan Google en Stanford samenwerken, biedt een veelzijdig robotplatform voor minder dan $ 20.000. Dat klinkt veel, maar als je de demo bekijkt van wat ALOHA kan doen, lijkt het een koopje. Een tele-operator kan met deze kale robot gemakkelijk complexe, behendige taken uitvoeren, en hij kan leren taken autonoom uit te voeren door naar demonstraties van mensen te kijken. Het beste van alles is dat de hardware en software voor ALOHA open source zijn, dus ik verwacht dat er veel vooruitgang zal worden geboekt, aangezien talloze bijdragers van over de hele wereld eraan werken om het te verbeteren.
Het jaar heeft nauwelijks een goed jaar gehad beginnen, en het lijkt er nu al op dat we nog meer verbluffende automatiseringsdemonstraties te wachten staan voordat de volgende feestdagen aanbreken. Opeens voelt die robotstofzuiger toch niet zo futuristisch aan, toch?