Video: Nuwe robot maak huis skoon én neem selfies

Die robotte kan onder meer vloere skoonmaak en voorwerpe rondskuif. (Foto: Toyota Research Institute)

Toyota se navorsingsinstituut (TRI) het Maandag ʼn nuwe robotika-stelsel bekend gestel wat daarop gemik is om robotte op te lei om take, waarmee ander robotte normaalweg sukkel, rondom die huis te verrig. Dié robotte kan glo ook leer uit vorige mislukkings danksy hul programmeerbare datastelsels.

“TRI se robotkundiges het daarin geslaag om robotte op te lei om ingewikkelde situasies wat meeste ander robotte verwar te verstaan, soos om deursigtige en weerkaatsende oppervlaktes te herken en daarop te reageer,” het Max Bajracharya, ondervoorsitter van robotika by TRI, gesê.

In ʼn video wat deur TRI uitgereik is, kan gesien word hoe een van dié robotte ʼn selfiestok optel en homself begin afneem terwyl hy onder meer vloere skoonmaak en voorwerpe rondskuif.

“Ons doel is om robotte se vaardighede te ontwikkel, juis om menslike vermoëns te komplementeer en nie te vervang nie. Daar is egter ʼn aantal uitdagings daarin om robotte op te lei om in verskillende en komplekse omgewings te funksioneer.”

Hoewel ʼn mens maklik onderskeid kan tref tussen ʼn voorwerp en ʼn weerkaatsing daarvan, word robotte maklik verwar deur deursigtige of reflektiewe voorwerpe wat algemeen in huise voorkom.

“Aangesien meeste robotte geprogrammeer is om op die voorwerp en die geometrie daarvan te reageer, sonder om die konteks van die situasie in ag te neem, kan hulle maklik mislei word deur ʼn glastafel, blink broodrooster of deursigtige beker,” het Bajracharya gesê.

In ʼn poging om die tekortkominge van huidige robotte te oorkom, het robotkundiges by TRI ʼn opleidingsmetode ontwikkel wat robotte leer hoe om ʼn omgewing driedimensioneel waar te neem en voorwerpe op te spoor.

Die robotte leer hoe om ʼn omgewing driedimensioneel waar te neem en voorwerpe op te spoor. (Foto: Toyota Research Institute)

Hierdie metode stel navorsers in staat om groot hoeveelhede sintetiese data te gebruik om die stelsel te ondersteun. Die gebruik van sintetiese data bied ook ʼn oplossing vir tydrowende, duur of onpraktiese data-insamelingsmetodes en die proses om dit etiketteer.

“Hoewel nie enige stelsel perfek is nie, sal hierdie stelsel ons robotkundiges help om robotte te programmeer om op ʼn betroubare wyse in ons huise te funksioneer. Hierdie stelsel stel robotte in staat om vinnig te leer deur middel van ʼn programmeerbare datastelsel.”

Volgens Bajracharya is die ontwikkeling van dié stelsel ʼn belowende mylpaal vir TRI en robotkundiges wêreldwyd.