VUB-onderzoekers ontwikkelen algoritme voor zelflerende rolstoel

Jessica Vermeer
Leestijd: 1 minuut

Een team van wetenschappers van het VUB AI Experience Center heeft een nieuw algoritme uitgewerkt voor een zelfrijdende rolstoel dat op basis van trial-and-error sneller en zelfstandig leert. Dat moet risico’s zoals aanrijdingen met obstakels en mensen voorkomen.

Het algoritme dat de rolstoel aanstuurt, werkt volgens het principe van reinforcement learning. Bij deze vorm van machine learning leert de computer door te experimenteren in de omgeving waarbinnen die actief moet zijn. Klassieke reinforcement learning vereist veel interacties, waardoor het leerproces lang duurt. Het nieuwe algoritme kan de leertijd terugbrengen tot een à twee uur.

Hoofdonderzoeker Denis Steckelmacher ligt toe: ‘Reinforcement learning is eigenlijk een systeem gebaseerd op trial-and-error. Om het leerproces te versnellen combineert ons algoritme op een slimme manier verschillende types van reinforcement learning. Zo compenseert de ene de zwaktes van de andere. Dit resulteert in een leerproces dat heel snel gaat als we voldoende zeker zijn, en voorzichtig bijstuurt bij onzekerheid.’

Dit artikel is exclusief voor premium leden van High-Tech Systems Magazine. Al premium lid? Log dan in. Nog geen premium lid? Neem dan een premium lidmaatschap en geniet van alle voordelen.

Inloggen

Problemen met inloggen? Bel dan (tijdens kantooruren) naar 024 350 3532 of stuur een e-mail naar info@techwatch.nl.