De Zuid-Koreaanse startup RLWRLD ontwikkelt een unieke AI-trainingstechnologie waarmee humanoïde robots complexe fysieke vaardigheden van mensen kunnen overnemen. De eerste proeven worden momenteel al uitgevoerd in vijfsterrenhotels in de hoofdstad Seoul.
Terwijl de wereld in de ban is van de mogelijkheden van generatieve AI, pakken Zuid-Koreaanse ingenieurs een minstens zo ambitieuze uitdaging aan: robots routinematig fysiek werk laten uitvoeren op het niveau van een vakman. Het kernconcept van de startup RLWRLD is om kunstmatige intelligentie niet via computersimulaties te trainen, maar op basis van echte menselijke ervaringen.
Hotelmedewerkers treden op als 'leermeesters' voor de machines
Het pilotproject vindt plaats in het befaamde Lotte Hotel Seoul, een van de meest prestigieuze hotels van de Zuid-Koreaanse hoofdstad. Hier fungeren gewone medewerkers, zoals kamermeisjes, keukenhulpen en servicepersoneel, als 'datadonoren' voor de kunstmatige intelligentie.
De essentie van het experiment lijkt op het eerste gezicht eenvoudig, maar is technologisch zeer complex om te realiseren. Medewerkers dragen speciale opnameapparatuur waarbij camera's op hun hoofd, borst en armen zijn bevestigd. Vervolgens voeren zij hun standaard dagelijkse taken uit: ze vouwen servetten op een specifieke manier, poleren het bestek, verplaatsen goederen uit het magazijn en vullen de vitrines zorgvuldig aan.
Al deze handelingen worden tot in het kleinste detail vastgelegd, zodat de AI ze op een later moment met menselijke precisie kan reproduceren.
VR-headsets en slimme handschoenen: de methode van dataverzameling
Om het neurale netwerk te leren menselijke bewegingen echt te 'begrijpen', zet RLWRLD een heel arsenaal aan moderne technologieën in. Naast de bodycamera's worden er diverse andere instrumenten gebruikt bij het verzamelen van de benodigde data:
- VR-headsets — deze registreren de lichaamshouding in de ruimte en de kijkrichting, wat de AI helpt te begrijpen waar de mens precies op focust tijdens een taak.
- Speciale handschoenen met sensoren — deze volgen de microbewegingen van vingers en polsen en leggen de exacte positie van gewrichten en de hoeken van armbewegingen vast.
- Druksensoren — deze meten hoeveel kracht er wordt gezet bij het oppakken van een voorwerp, zodat de robot kwetsbare objecten niet plet of zware items laat vallen.
Al deze informatie wordt samengevoegd tot enorme datasets waarmee de kunstmatige intelligentie wordt getraind. In feite 'bekijkt' de robot duizenden uren video, 'voelt' hij duizenden bewegingen en onthoudt hij de honderden nuances die een vakman onderscheiden van een beginner.
Waarom ligt de focus vooral op de handmotoriek?
De ontwikkelaars van RLWRLD zijn ervan overtuigd dat juist de fijne en nauwkeurige handmotoriek momenteel de grootste flessenhals is in de robotica. Een robot leren door een magazijn te rijden of door een hotelgang te navigeren, is een probleem dat inmiddels grotendeels is opgelost. Maar een machine een servet netjes laten vouwen, bestek laten poleren tot het glimt of een breekbaar voorwerp voorzichtig verplaatsen, is een echte uitdaging.
Het bedrijf benadrukt dat het vermogen van een robot om voorwerpen voorzichtig op te pakken, stevig vast te houden en nauwkeurig te verplaatsen de doorslaggevende factor zal zijn voor grootschalige adoptie. Zonder een verfijnde handmotoriek zullen humanoïde robots niet meer blijven dan duur speelgoed voor techniekbeurzen.
Waar gaan deze robots aan de slag?
Het toepassingsgebied van de technologie van RLWRLD reikt veel verder dan alleen de hotelsector. Op de lange termijn kunnen robots die getraind zijn op menselijke ervaringen overal worden ingezet:
- In magazijnen en fabrieken — voor fijnmazige assemblage, het sorteren van breekbare goederen en verpakkingswerkzaamheden.
- In hotels en restaurants — om tafels te dekken, kamers schoon te maken of te assisteren in de keuken.
- In de particuliere sector — als hulp in de huishouding, voor de zorg voor ouderen of voor routinematige huishoudelijke klussen.
Wat betekent dit voor de sector?
Het project van RLWRLD markeert een belangrijke verschuiving in de manier waarop robots worden getraind. Waar ingenieurs voorheen elke handeling probeerden vast te leggen in software via complexe algoritmen en formules, leert de AI nu rechtstreeks van mensen, waarbij niet alleen het resultaat maar ook het volledige proces met al zijn nuances wordt gekopieerd.
Deze aanpak belooft de ontwikkeltijd met jaren te verkorten en robots te transformeren tot echt nuttige assistenten in het dagelijks leven. De enige vraag is hoe snel deze technologie de experimentele fase in vijfsterrenhotels kan ontgroeien en toegankelijk wordt voor de massamarkt.
