Ze marcheerden in de rij, hadden interactie met gasten en drankjes ingeschonken terwijl je een praatje maakt. De visie op de toekomst die Elon Musk naar voren bracht met zijn Optimus humanoïde robots tijdens Tesla’s recente Cybercab-evenement eerder deze maand was even verbazingwekkend als ongelooflijk.
Dat laatste woord was belangrijk: het bleek dat de robots niet op eigen kracht opereerden, maar dat wel deden in plaats daarvan op afstand bediend door mensen. Terwijl de robots tijdens de grote parade van Tesla over straat konden lopen om op eigen kracht met hun technologie te pronken, was vrijwel al het andere dat ze die avond deden menselijk ingrijpen.
“We bevinden ons in de proof of concept-fase voor robotica. Hoewel we veel demo’s online en op het podium hebben gezien, zijn de mogelijkheden van deze machines ontworpen voor gecontroleerde omgevingen en beperkte gebruiksscenario’s”, zegt Nayan Jain, uitvoerend directeur van AI bij Digital Product Studio. onstwee. “Als je dieper kijkt naar live demo’s en video’s, zijn de generieke loopcycli en manipulatietaken zoals pick-and-place of gereedschapsgebruik technisch indrukwekkend, maar niet robuust genoeg om zelfstandig te werken.”
Jain was optimistisch over de potentiële toekomst van robots, maar gelooft dat het enige tijd zal duren voordat sommige van de spraakmakende publieke voorbeelden werkelijkheid worden. “We zijn nog niet op het punt van echte automatisering met mensachtigen”, zegt hij. “De robotachtige toekomst komt eraan, maar het kan langer duren dan we verwachten.”
Maar ook al laat Tesla’s visie op de toekomst nog even op zich wachten, er zijn aanwijzingen dat – afgezien van de schijnwerpers die Musk op zichzelf en zijn bedrijven vestigt –humanoïde robots staan aan de vooravond van massale adoptie. In fabrieken in de Verenigde Staten werken mensachtige robots momenteel op dezelfde fabrieksvloeren als mensen, zij het in hun eigen omheinde gebieden. En elders in de wereld ligt de robotachtige toekomst zelfs nog dichter bij de realiteit, en in sommige gevallen staat deze al voor de deur.
In augustus was China gastheer van de Wereldrobotconferentie in Peking, waar meer dan 30 mensachtige robots van particuliere bedrijven en universiteitslaboratoria te zien waren. De naam is een verkeerde benaming: bijna alle dertig vertegenwoordigers kwamen uit China, maar het benadrukte hoe ontwikkeld de technologie in het land is. De Chinese regering kondigde tijdens het evenement aan dat ze hoopte dat de meest ontwikkelde mensachtige robots in 2025 in massaproductie zouden gaan, en dat ze overheidsfinanciering aan de strijd zouden besteden.
China is momenteel de krachtpatser van de humanoïde robotindustrie de helft van alle robotinstallaties wereldwijd in 2022 binnen de landsgrenzen. Het land – en zijn steden – zijn bereid de ontwikkeling van robots aanzienlijk te financieren.
Er is door de geschiedenis heen altijd belangstelling geweest voor mensachtige robots, en in theorie zou hun ontwikkeling niet al te belastend moeten zijn, aangezien de wereld is ontworpen door – en bewoond door – mensen. Maar dat is nog niet zo eenvoudig, zegt Jonathan Aitken, een expert in robotica aan de Universiteit van Sheffield. “De complexiteit van de echte wereld is vaak een belangrijke belemmering gebleken voor de ontwikkeling van de mens, of dat nu de kwaliteit van de actuatoren is die beweging produceren, of de besluitvorming die te traag is om de gebeurtenissen in de echte wereld bij te houden”, zegt hij.
Historisch gezien was dat programmeren nodig – en veel daarvan. De hardware die nodig is voor humanoïde robots bestaat al jaren, maar het is de manier waarop de robot beweegt en communiceert die lastiger is gebleken om aan te pakken. Bedrijven als Boston Dynamics hebben de besluitvormingsprocessen binnen hun robots, waaronder Atlas, de mensachtige robot, zorgvuldig moeten coderen om deze te laten werken. Maar dat zou kunnen veranderen met de ontwikkeling van basismodellen, dankzij de komst van generatieve AI.
“Het programmeren van een mensachtige is een complexe taak, vooral vanwege het aantal vrijheidsgraden dat deze robots hebben, wat betekent dat het toepassen van nauwkeurige controle op deze schaal uiterst moeilijk is”, zegt Aitken. “Foundation-modellen bieden een kortere weg voor dit probleem.” Nvidia heeft ontwikkeld zijn eigen fundamentele AI-model voor robots, Gr00t, wat staat voor Generalist Robot 00 Technology, om te proberen de uitrol van humanoïde robots te helpen verbeteren.
Aitken wijst erop dat ze meer controles en evenwichten nodig hebben om ervoor te zorgen dat de basismodellen die robots aandrijven grondig worden getest, gecontroleerd en geverifieerd, zodat er geen vreemde gedragskenmerken naar voren komen als dergelijke robots in het wild rondlopen. Maar als dat kan worden bereikt, kan het een game-changer zijn. “Het vermogen om code te genereren om een robot op deze schaal van vrijheidsgraden te besturen, en efficiënt te communiceren met een grote verscheidenheid aan sensoren met optimale besluitvorming, is een zeer wenselijke reeks kwaliteiten”, zegt hij.
Ondanks deze uitdagingen zijn er Amerikaanse succesverhalen als het gaat om robots in de VS. Externe logistieke dienstverlener GXO Logistics test humanoïde robots van drie verschillende leveranciers – Agility Robotics, Apptronik en Reflex – in zijn faciliteiten in het hele land. Agility, wiens robot Digit een van de is bekendste voorbeelden van een mensachtige robot, en die via de oprichter banden heeft met de Oregon State University, heeft gezegd dat het enkele tientallen zogenaamde ‘alfa-eenheden’ heeft in een aantal instellingen en organisaties, waaronder GXO.
“Ik zou zeggen dat humanoïden momenteel een moment hebben, en een groot deel daarvan is te danken aan de introductie van AI die absoluut waarde oplevert, net zoals dat in andere sectoren het geval is”, zegt Peggy Johnson, CEO van Agility Robotics. “We gebruiken AI om onze robot heel snel nieuwe vaardigheden bij te brengen, in plaats van dat ingenieurs deze moeten programmeren. Met deze LLM’s zoals ChatGPT kunnen we onze robot Digit-vaardigheden heel, heel snel aanleren.”
“Als de eerste logistieke dienstverlener ter wereld die humanoïde robots in live operaties inzet, maken we de weg vrij voor de hele logistieke sector en daarbuiten”, zegt Adrian Stoch, Chief Automation Officer bij GXO Logistics. Het Operational Incubator-programma van het bedrijf test de robots van alle drie de bedrijven in verschillende rollen om te zien waar ze het meest geschikt zijn.
Tot nu toe claimt het Operational Incubator-programma van GXO de eer voor het leveren van feedback en gegevens die hebben geresulteerd in een langere levensduur van de batterij voor dergelijke robots, het vermogen om zwaardere ladingen te verwerken en een verbeterde grip en stabiliteit van prototype-robots. “Op dit moment streven we ernaar om op gelijke hoogte te komen met mensen, maar als we hem trainen met nieuwe vaardigheden, zullen we zien dat de robot het beter doet dan mensen, misschien op gebieden waar hij sneller kan opereren dan mensen, met de introductie van meer AI,” zegt Agility-CEO Johnson. “Dus dat zal een echte versneller zijn voor verschillende soorten taken in verschillende industrieën.”
Anderen zien ook dat robots hun productielijnen binnenkomen. In Spartanburg, South Carolina, stond Figuur 02, de gelijknamige robot van robotica-startup Figure AI getest in een BMW-fabriek. Figuur 02 bevat ingebouwde beeldtaalmodellen, die begrijpen en begrijpen hoe te reageren op de input die het ontvangt van zes ingebouwde camera’s, terwijl het leert. Figure AI haalde in februari 2024 675 miljoen dollar op aan Series B-financiering van opmerkelijke investeerders als Jeff Bezos, Microsoft, Nvidia en OpenAI, waardoor de waardering op 2,6 miljard dollar kwam.
Dat investeringsniveau is aanzienlijk – en is nog maar het begin, denken analisten van Morgan Stanley. De bank gelooft dat de totale bereikbare markt voor humanoïde robots een niveau van meerdere decatrillion dollar zal bereiken. Die investering zal helpen de kosten van het bouwen en runnen van robots terug te brengen tot een niveau dat ze concurrerend maakt met de menselijke beroepsbevolking. Morgan Stanley schat dat een mensachtige robot die €50.000 kost met een levensduur van 50.000 uur, neerkomt op operationele kosten van ongeveer €1 per uur, waardoor deze kosteneffectief is in vergelijking met menselijke arbeid, die doorgaans rond de €20 per uur ligt en toeneemt als gevolg van de looninflatie. .
Dat je aan de vooravond van een beweging staat, betekent echter niet dat deze altijd klaar is voor prime time. “Hoewel we ongelooflijk enthousiast zijn over de mogelijkheden die mensachtigen bieden”, zegt Stoch, “is er nog een lange weg te gaan voordat grootschalige inzet mogelijk is.”
