Humanoïde robots breken sprintrecord Bolt op Chinese spelen – en vliegen in brand
Op de tweede editie van de World Humanoid Robot Games in Beijing versloegen sprintende robots het 100 meter-record van Usain Bolt. Tegelijkertijd knalden andere robots tegen hekken, vielen ze in stukken uiteen of vatten ze vlam. Het evenement toont hoe snel China's robotindustrie vooruitgaat, maar ook hoe beperkt de zelfstandigheid van deze machines nog is.
Van 22 tot 26 augustus streden honderden humanoïde robots in Beijing tegen elkaar tijdens de tweede editie van de World Humanoid Robot Games. Het evenement, georganiseerd door Chinese staatsmedia en de gemeente Beijing, moet de commerciële belofte van mensvormige robots laten zien. Machines sprintten, dansten, deden aan kungfu en kickboksten tegen elkaar, en speelden voetbal en tafeltennis.
De vooruitgang was opvallend: vorig jaar konden de robots nog niet aan menselijke recordhouders tippen, dit jaar braken ze zowel het sprintrecord op de 100 meter als het hoogspringrecord. Volgens Dipam Patel, promovendus aan Purdue University en onderzoeksassistent bij het Amerikaanse legerlab DEVCOM, wijst dat op flinke sprongen in whole-body control: robots moeten armen, benen en romp tegelijk aansturen om zo'n prestatie neer te zetten.
Vallen, uiteenbreken en in brand vliegen
De keerzijde was net zo zichtbaar. Sprintende robots konden niet remmen na de finish en knalden tegen de hekken aan het einde van de baan. Sommige machines braken bij de heup in een vonkenregen uiteen, andere vatten vlam. Volgens Patel is dat inherent aan hoe deze bipedale robots zijn ontworpen: ze zijn getraind op precies één taak, met het halen van de finish als enige doel. Bedrijven bouwen vaak aparte robots voor aparte disciplines, geoptimaliseerd om in die ene taak uit te blinken. Zo won een robot van het Beijingse bedrijf X-Humanoid de 400 meter met een ongebruikelijke hardstijl: via reinforcement learning in simulatie leerde de robot zijn armen omhoog te houden en via heupdraaiing te zwaaien, in plaats van de klassieke armzwaai van een mens.
Was ophangen is moeilijker dan sprinten
Naast de spectaculaire nummers kregen de robots dit jaar ook alledaagse klussen voorgeschoteld: kleding wassen en ophangen, kamers opruimen, koffers naar hotelkamers rijden en bibliotheekboeken terugzetten. Bij deze taken bleven de robots duidelijk achter op het tempo van een gemiddelde mens. Het lastigste onderdeel was een brandbestrijdingsoefening: twaalf teams kregen dertig minuten om gevaarlijke stoffen te herkennen, drie lekkende afsluiters dicht te draaien en een brand te blussen. Slechts drie teams rondden de volledige opdracht af.
Mensen sturen nog vaak mee
Bij veel onderdelen mochten robots via teleoperatie door een mens op afstand worden bestuurd, al leverde dat een puntenaftrek op. Volgens Patel laat dat zien dat volledig zelfstandige robots nog ver weg zijn. Een robot leren een spijker recht in te slaan vraagt al honderdduizenden simulaties, terwijl dat maar één van de miljoenen taken is die een mens moeiteloos beheerst. Ook draaien veel robots nog zwaar op cloud-computing: via 5G-verbindingen sturen ze camerabeelden naar externe servers en krijgen ze van daaruit instructies terug.
Investeerders stopten in 2025 alleen al meer dan 6 miljard dollar in humanoïde-robotbedrijven, met Chinese fabrikanten voorop. Ook Amerikaanse spelers als Boston Dynamics en Agility Robotics werken aan bredere inzet in fabrieken en magazijnen, terwijl de Amerikaanse overheid de import van populaire Chinese robots juist heeft verboden.
Achtergrond & begrippen
Wat betekent dit voor de toekomst? De spelen laten zien dat humanoïde robots steeds beter worden in specifieke, spectaculaire taken zoals sprinten, maar nog ver verwijderd zijn van zelfstandige, breed inzetbare hulpjes voor thuis of op de werkvloer. Zolang robots per taak apart getraind moeten worden en vaak nog door mensen op afstand bestuurd worden, blijft grootschalige, betrouwbare inzet in de praktijk beperkt. De miljardeninvesteringen wijzen er wel op dat bedrijven verwachten dat dit de komende jaren verandert.
- Humanoïde robot
- Een robot met een mensvormig lichaam, met een romp, armen, benen en vaak een hoofd, ontworpen om menselijke omgevingen en gereedschap te kunnen gebruiken.
- Whole-body control
- Het tegelijk en gecoördineerd aansturen van alle gewrichten en ledematen van een robot, nodig voor complexe bewegingen zoals sprinten of springen.
- Bipedale robot
- Een robot die op twee benen loopt, net als een mens, in plaats van op wielen of meerdere poten.
- Reinforcement learning
- Een manier van machine learning waarbij een systeem via vallen en opstaan, met beloningen voor goed gedrag, leert een taak steeds beter uit te voeren.
- Teleoperatie
- Het op afstand besturen van een machine of robot door een menselijke operator, vaak via een controller of bewegingssensoren.
- Cloud-computing
- Het uitvoeren van zware rekentaken op externe servers via internet, in plaats van op het apparaat zelf.
Bronnen
Dit artikel is met behulp van AI geschreven op basis van bovenstaande bronnen en is geen letterlijke vertaling. Zo werkt onze redactie.
