Boeken over robots

In tijden van snelle technische innovatie hebben we gelukkig nog altijd een belangrijke houvast; boeken!

Het is misschien niet de meest moderne vorm van leren, maar het blijft voor veel mensen prettig om de inhoud van een boek als kapstok te gebruiken, om informatie uit andere bronnen aan op te hangen. Overigens hoor ik dit ook van de huidige generatie leerlingen en studenten.

De boeken over robots zijn in een aantal categorieën te verdelen:

– Boeken over ontwikkeling en gevolgen robotisering

– Technische boeken over robotica en kunstmatige intelligentie

– Boeken over het praktisch toepassen van robots

Alle boeken die ik vind over dit onderwerp zet ik in de repository van de RobotTrainer Toolkit. Daarmee hebben robottrainers en andere robotexperts informatie over waardevolle bronnen, naast de gigantische hoeveelheid digitale content.

Heb je een tip voor een goed robotboek? Plaats de titel in de comments of mail naar serge@robotttainer.nl

#robottrainer #robotics #robotica #ai

De toolkit van de robottrainer

Elke beroepsgroep kent zijn eigen gereedschap. Dat geldt ook voor de robottrainer. Soms zal dat letterlijk handgereedschap zijn, maar in deze post (in de serie over het toekomstige beroep van robottrainer) wil ik kijken naar de digitale toolkit.

Vanuit de tools die ik ontwikkel voor het onderwijs, heb ik een aantal afgeleide tools gemaakt die gericht zijn op het trainen en testen van robots. Ik behandel er drie.

Robot Learning Program

Deze tool geeft inzicht in de competenties van robots en robotprofessionals. Teams kunnen worden ingedeeld naar niveau. Ook de resultaten van individuele robots/professionals kunnen grafisch worden weergeven.

Robot Test Tool

Deze tool wordt gebruikt voor het observeren en loggen van robots, professionals en teams. Dat kan worden gedaan aan de hand van vooraf gestelde criteria, sliders en media zoals foto of video. Daarnaast kunnen ook externe data worden gelogd, bijvoorbeeld van sensoren of vanuit het OS van de robot.

Data tools

Een verzameling tools voor het koppelen, bewerken en opschonen van data. Hiermee wordt het mogelijk om data uit verschillende bronnen met elkaar te vergelijken en er goede analyses mee te maken. Deze tools zorgen er ook voor, dat de gevonden resultaten worden vertaald naar trainingsdata voor de robots.

Leren in mens-robot teams

Een team heeft een gezamenlijk doel. Binnen de meeste organisaties wordt door mensen aan dat doel gewerkt, maar steeds vaker zal een team zowel uit mensen als uit robots bestaan.

Omdat we nog ver verwijderd zijn van robots die aanschuiven bij de daily standup moet de robottrainer op een andere manier te werk gaan.

Collaborative learning is een startpunt bij mens-robots teams. Hierbij zal de manier van leren voor beide soorten teamleden verschillend zijn.

De mens zal kennis en/of vaardigheden vergaren, de robot wordt geprogrammeerd, of leert doormiddel van AI. Ook de instructie en feedback die de teamleden elkaar geven, zal het succes van het behalen van het gezamenlijke doel bepalen.

Een tool die de robottrainer heeft, is simulatie. In een virtuele omgeving kunnen mens-robot team situaties worden gesimuleerd. Denk hierbij bijvoorbeeld aan het gezamenlijk bestrijden van een brand, of het bouwen van een complexe constructie.

Na het voltooien van de taak kan deze worden geëvalueerd. Hierbij kan de rol van de robot(s) worden beoordeeld op basis van logbestanden, camerabeelden en observaties.

Ik kom hier later nog uitgebreid op terug. In post vijf zullen we eerst naar de andere hoofdactiviteit van het robottrainer gaan kijken; het testen.

#leren #robot #teams