Reimagine Robotics, opgericht door voormalige medewerkers van Google DeepMind, heeft robottechnologie ontwikkeld waarmee medewerkers op de werkvloer robots nieuwe taken kunnen aanleren en direct kunnen corrigeren. Het bedrijf richt zich daarmee op productieomgevingen waarin processen en werkzaamheden regelmatig veranderen.

Reimagine Robotics wil met de technologie de afhankelijkheid van specialistische programmeurs bij het aanpassen van robottaken verminderen. Bij de technologie staat het voordoen en corrigeren van werkzaamheden centraal. Een medewerker laat een robot zien hoe een taak moet worden uitgevoerd, waarna de robot de handeling probeert uit te voeren. De medewerker kan vervolgens direct correcties aanbrengen.
‘Een bruikbare robot moet kunnen leren van degene die het werk uitvoert. Diegene moet een taak kunnen voordoen, de robot kunnen corrigeren wanneer deze een fout maakt en daarna verder kunnen met het volgende probleem’, zegt medeoprichter en CEO Jonathan Scholz.
Eerste toepassingen
Bij een producent van kunststofproducten op bestelling worden de robots ingezet om ’s nachts 3D-printers te bedienen. Ze verwijderen daar onder meer printbedden, bedienen vergrendelingen en gebruiken de bediening van de machines. Medewerkers van het bedrijf breidden de automatisering vervolgens zelf uit naar wassen, uitharden en drogen.
Bij een ander project ontwikkelde Reimagine Robotics samen met procesengineers een cel met drie robots voor de demontage van gebruikte harde schijven. Het doel daarvan is het terugwinnen van waardevolle kritieke materialen. Mensen en robots werken binnen deze opstelling samen, waarbij het proces tijdens de uitvoering kan worden aangepast.
Volgens Reimagine Robotics daalde tijdens dit project de tijd die nodig was om nieuw robotgedrag te ontwikkelen en te testen van ongeveer één dag naar circa tien minuten. Hierdoor konden engineers wijzigingen in het proces vrijwel direct met de robots beproeven.
Minder specialistisch programmeerwerk
Reimagine Robotics positioneert de technologie nadrukkelijk als hulpmiddel voor medewerkers op de werkvloer. Zij bepalen waar een robot kan ondersteunen, leren de taak aan en corrigeren de uitvoering.
‘De medewerker signaleert het knelpunt, laat de robot zien hoe die kan helpen en corrigeert hem totdat hij bruikbaar is’, aldus Scholz. ‘In plaats van dat iemand een repetitieve fysieke taak duizenden keren moet uitvoeren, kan diegene het de robot leren.’
Het bedrijf komt nu uit de zogenoemde stealthfase en wil nieuw kapitaal ophalen, het team uitbreiden en de technologie in meer productieomgevingen inzetten.


