Het jonge Nederlandse bedrijf Odd.Bot ontwikkelde een slimme robot — en won daarmee direct de 5G Hub Innovation Challenge. Deze robot wiedt onkruid terwijl hij over de akker rijdt. Een camera in combinatie met kunstmatige intelligentie (AI) herkent het verschil tussen gewas en onkruid. Werk dat voorheen door mensenhanden gedaan moest worden, kan nu volledig automatisch gebeuren. En een mens kan in realtime bijsturen waar nodig. Een mooi voorbeeld hoe ondernemingen hun manier van werken kunnen vernieuwen door vooruitstrevende technologieën. Het zorgt voor kostenbesparing én voor meer duurzaamheid.
Want, zo zegt Martijn Lukaart, oprichter en CEO van Odd.Bot: “We moeten minder gif en kunstmest gebruiken, en meer onze intelligentie. Onze robot doet het werk niet alleen efficiënter. Vooral willen we hiermee de komende zeven jaar het gebruik van 170.000 liter chemische bestrijdingsmiddelen voorkomen. En dat zorgt ook voor meer biodiversiteit.”
Combinatie van nieuwe technologieën
Innovaties als deze worden mogelijk gemaakt door een combinatie van nieuwe technologieën. 5G zorgt voor meer internetsnelheid en meer mobiele bandbreedte. Het maakt massale communicatie tussen machines mogelijk en zorgt voor ultra-betrouwbare, bijna onvertraagde communicatie voor kritieke toepassingen. Edge technologie verplaatst de kunstmatige intelligentie van de robot naar het mobiele netwerk, zodat meerdere robots tegelijk ervan kunnen profiteren. En network slicing deelt het netwerk als het ware op in plakjes. Het creëert op een mobiel netwerk een privé-netwerk. Zo zijn bedrijfstoepassingen veilig en betrouwbaar verbonden aan het mobiele netwerk en is de capaciteit gegarandeerd — zonder verstoringen door andere gebruikers.
Learning on the job voor robots
Deze technologische ontwikkelingen creëren volop nieuwe mogelijkheden voor duurzame innovatie. En misschien wel een van de meest interessante kanten hieraan: de ongekende kansen voor machine learning. Zoals het voorbeeld van Odd.Bot laat zien, kunnen mensen actief deelnemen in het geautomatiseerde proces. Zij kunnen rechtstreeks meekijken en aanwijzingen geven. Zo delen mensen hun kennis en ervaring in realtime met de robots.
Feitelijk gaat het hier om learning on the job voor de AI, die hiermee meer kennis en inzicht verzamelt en steeds doeltreffender wordt. Zo hoeven nieuwe toepassingen dus ook niet meer altijd vanaf dag één foutloos te werken: de AI kan zichzelf tijdens het werk blijven verbeteren en gaandeweg zelfs het kwaliteitsniveau van mensenwerk overtreffen.
