Wat is physical AI?

Bij kunstmatige intelligentie denken we al snel aan een tool die teksten schrijft, een app die afbeeldingen maakt of software die enorme hoeveelheden data analyseert. Physical AI gaat een stap verder. Deze vorm van AI blijft niet achter een beeldscherm zitten, maar neemt waar wat er in de echte wereld gebeurt en kan daar vervolgens fysiek op reageren.

Denk aan een robot die voorzichtig een glas oppakt, een zelfrijdende auto die remt voor een overstekende fietser of een machine die merkt dat een onderdeel verkeerd op de lopende band ligt. Om dat te kunnen, heeft AI niet alleen een slim model nodig. Het systeem moet ook kunnen kijken, voelen, bewegen en rekening houden met natuurkundige wetten zoals zwaartekracht, snelheid en wrijving.

Wat is physical AI precies en hoe werkt het? Je leest ’t in dit artikel.

Wat is physical AI?

Physical AI is kunstmatige intelligentie die wordt toegepast in machines die de fysieke wereld kunnen waarnemen en erin kunnen handelen. Het gaat bijvoorbeeld om robots, autonome voertuigen, drones, slimme camera’s en machines in fabrieken. Zo’n systeem verzamelt informatie via sensoren, verwerkt die informatie met AI en bepaalt vervolgens welke actie nodig is. Een robot kan bijvoorbeeld met een camera herkennen dat er een doos voor hem staat, berekenen hoe hij die het beste kan vastpakken en daarna zijn robotarm aansturen om de doos te verplaatsen.

Physical AI maakt het daarmee mogelijk dat machines niet alleen vooraf ingestelde opdrachten herhalen, maar zich ook kunnen aanpassen aan hun omgeving. Ze nemen waar, interpreteren wat ze zien of voelen en zetten die informatie om in een fysieke handeling.

Wat is het verschil tussen ‘gewone’ AI en physical AI?

Veel AI die we nu gebruiken, werkt volledig digitaal. Een tool zoals ChatGTP ontvangt tekst en geeft tekst terug. Een beeldgenerator verwerkt een opdracht en maakt een afbeelding. De AI hoeft daarbij geen rekening te houden met een stoel die in de weg staat, een gladde ondergrond of een voorwerp dat uit zijn handen kan vallen. Het is immers niet fysiek.

Physical AI heeft daar wel mee te maken. De echte, fysieke wereld is namelijk een stuk minder voorspelbaar dan een digitale omgeving. Voorwerpen kunnen verschuiven, mensen kunnen onverwacht langslopen en licht, temperatuur of ondergrond kunnen veranderen. Een robot die een mok wil oppakken, moet bijvoorbeeld begrijpen waar het handvat zit, hoeveel kracht hij kan gebruiken en welke route zijn arm moet afleggen zonder iets om te stoten. Bovendien moet hij zijn beweging tijdens het uitvoeren steeds kunnen corrigeren.

Het belangrijkste verschil is dus dat gewone AI vooral informatie verwerkt, terwijl physical AI die informatie gebruikt om iets in de fysieke wereld te doen.

Hoe werkt physical AI?

Een physical-AI-systeem bestaat grofweg uit drie onderdelen: waarnemen, nadenken en handelen. Die onderdelen volgen elkaar razendsnel op en vormen samen een soort digitale versie van de manier waarop mensen hun zintuigen, hersenen en spieren gebruiken.

Waarnemen met sensoren

Om de omgeving te begrijpen, heeft een machine sensoren nodig. Camera’s kunnen objecten, mensen en afstanden herkennen. Microfoons nemen geluid waar. Druk- en krachtsensoren registreren aanraking, terwijl bewegingssensoren meten hoe een apparaat beweegt of kantelt. Ook MEMS sensoren spelen hierbij een belangrijke rol. Deze microscopisch kleine sensoren kunnen onder meer versnelling, rotatie, druk en beweging meten. Ze worden gebruikt in smartphones en wearables, maar ook in voertuigen, machines en robots. Sensoren vormen als het ware de ogen, oren en tastzin van het systeem.

De situatie interpreteren met AI

De verzamelde informatie wordt vervolgens verwerkt door een AI-model. Dat model probeert te begrijpen wat er gebeurt en welke actie daarbij past. Een robot in een magazijn kan bijvoorbeeld verschillende producten in een krat herkennen en bepalen welk voorwerp hij het beste als eerste kan pakken. Daarbij kijkt het systeem niet alleen naar de vorm van het product, maar ook naar de positie, de beschikbare ruimte en het risico op botsingen. Nieuwere robotmodellen kunnen daarnaast steeds beter ruimtelijk redeneren. Ze herkennen niet alleen dat iets een mok is, maar kunnen ook bepalen dat het logisch is om de mok bij het handvat vast te pakken en via welke route dat veilig kan gebeuren.

Handelen met motoren en andere onderdelen

Na het waarnemen en interpreteren moet het systeem daadwerkelijk iets doen. Hiervoor gebruikt een machine actuatoren. Dat zijn onderdelen die een digitaal commando omzetten in een fysieke beweging. Actuatoren kunnen bijvoorbeeld een robotarm laten draaien, een robothand laten sluiten of de wielen van een autonoom voertuig aansturen. Sensoren controleren ondertussen voortdurend of de beweging verloopt zoals gepland. Is een voorwerp zwaarder dan verwacht of begint het weg te glijden, dan kan de machine zijn greep aanpassen. Physical AI werkt daardoor niet als een simpele reeks vooraf geprogrammeerde bewegingen. Het is een voortdurende cyclus van meten, beslissen, handelen en opnieuw meten.

Is physical AI hetzelfde als embodied AI?

De termen physical AI en embodied AI worden vaak door elkaar gebruikt. Ze liggen dicht bij elkaar, maar betekenen niet altijd precies hetzelfde. Physical AI is de brede term voor AI die gekoppeld is aan een fysiek systeem en in de echte wereld kan handelen. Embodied AI legt meer nadruk op het idee dat intelligentie ontstaat doordat een systeem via een lichaam met zijn omgeving in contact staat en daarvan leert.

Een robot die alleen een vast programma uitvoert, heeft wel een fysiek lichaam, maar is nog niet automatisch embodied AI. Een robot die via camera’s en tastsensoren leert hoe verschillende voorwerpen reageren wanneer hij ze vastpakt, komt dichter bij dat begrip.

Eigenlijk is de grens niet altijd scherp. Beide termen worden gebruikt voor technologie waarmee machines hun omgeving waarnemen, erover redeneren en er zelfstandig in handelen.

Voorbeelden van physical AI

Robots zijn het duidelijkste voorbeeld, maar physical AI komt op meer plekken voor.

In magazijnen kunnen robotarmen producten herkennen, uit kratten halen en klaarmaken voor verzending. In fabrieken inspecteren slimme machines onderdelen en passen ze hun bewegingen aan wanneer een product net iets anders ligt dan verwacht.

Ook autonome voertuigen vallen onder physical AI. Camera’s, radar- en andere sensoren verzamelen informatie over de weg, het verkeer en mogelijke obstakels. AI verwerkt deze gegevens en bepaalt vervolgens of het voertuig moet sturen, remmen of versnellen.

Een ander voorbeeld is een robothand met sensoren in de vingers. De sensoren meten hoeveel druk er op een voorwerp wordt uitgeoefend. De AI gebruikt die informatie om te voorkomen dat de hand iets laat vallen of juist te hard knijpt. Zo kan een robot leren om kwetsbare en onregelmatig gevormde voorwerpen steeds beter vast te pakken.

Physical AI kan ook worden ingezet bij inspectierobots, drones, landbouwmachines en robots in de zorg. De precieze toepassing verschilt, maar het basisprincipe blijft hetzelfde: de machine neemt iets waar en zet die informatie om in een passende fysieke actie.

Opkomst

Robots en autonome machines bestaan al veel langer. Toch is er een belangrijk verschil met traditionele automatisering. Een klassieke industriële robot voert meestal steeds dezelfde beweging uit in een sterk gecontroleerde omgeving. Zet iemand een doos op een andere plek, dan kan de robot in de war raken of zijn taak niet meer uitvoeren. Physical AI moet machines flexibeler maken, zodat ze ook kunnen omgaan met situaties die niet exact vooraf zijn vastgelegd. Dat wordt mogelijk door de combinatie van nauwkeurigere sensoren, krachtigere chips en betere AI-modellen. Ook simulaties spelen een belangrijke rol. Robots kunnen in een digitale omgeving duizenden of zelfs miljoenen keren oefenen zonder dat er in een echte fabriek voortdurend iets kapotgaat.

Via reinforcement learning krijgt het systeem een beloning wanneer een handeling goed wordt uitgevoerd. Op die manier kan een robot in een simulatie leren hoe hij moet lopen, grijpen of obstakels ontwijken voordat hij die vaardigheden in de echte wereld toepast.

Welke uitdagingen zijn er nog?

Een tekstgenerator kan een onhandig antwoord geven zonder dat er direct iets omvalt. Bij physical AI kunnen fouten grotere gevolgen hebben. Een robot die tussen mensen werkt, moet betrouwbaar stoppen wanneer iemand onverwacht voor hem langsloopt. Een autonoom voertuig moet ook bij slecht weer of een onduidelijke verkeerssituatie veilig reageren. Veiligheid is daarom een van de grootste uitdagingen. Een systeem moet niet alleen goed functioneren in normale omstandigheden, maar ook kunnen omgaan met situaties die tijdens de ontwikkeling niet zijn voorzien.

Daarnaast hebben robots veel gegevens nodig om uiteenlopende voorwerpen, ruimtes en handelingen te leren begrijpen. Het verzamelen van zulke data is ingewikkelder dan het verzamelen van tekst of afbeeldingen. Iedere woning, fabriek en straat ziet er immers anders uit. Ook hardware blijft een beperking. Een robot kan beschikken over slimme software, maar heeft daarnaast nauwkeurige sensoren, sterke motoren, voldoende accuduur en een mechanisch ontwerp nodig dat de gewenste bewegingen daadwerkelijk kan uitvoeren.

Gaan robots dankzij physical AI meer op mensen lijken?

Physical AI betekent niet automatisch dat we binnenkort allemaal een humanoïde huishoudrobot in huis hebben. De ontwikkeling van veelzijdige robots die zich net zo soepel en precies bewegen als mensen blijft bijzonder ingewikkeld. Een menselijke hand kan bijvoorbeeld razendsnel verschillen in vorm, structuur, temperatuur en druk waarnemen. Een robothand heeft hiervoor meerdere camera’s en sensoren nodig en beschikt meestal nog steeds over veel minder tastinformatie. Toch worden de systemen steeds beter. De combinatie van AI, sensoren en robotica maakt het mogelijk om machines te bouwen die nieuwe taken sneller leren en minder afhankelijk zijn van vaste instructies.

Physical AI geeft kunstmatige intelligentie als het ware een lichaam. Sensoren verzamelen informatie uit de omgeving, AI bepaalt wat die informatie betekent en fysieke onderdelen voeren de gekozen actie uit. Daarmee kan AI niet alleen een antwoord formuleren of een afbeelding maken, maar ook een pakket oppakken, door een ruimte rijden of reageren op aanraking. Juist die koppeling tussen software en de fysieke wereld maakt de technologie interessant voor robots, voertuigen, fabrieken en allerlei andere slimme apparaten.