Robot die de vaatwasser leegmaakt en opruimt? Dichterbij dan je denkt

Robots werken vandaag al echt tussen mensen

Robots zijn natuurlijk niet nieuw. In autofabrieken staan al jarenlang grote robotarmen die lassen, onderdelen monteren en zware stukken verplaatsen. Ook in magazijnen rijden machines rond die producten ophalen en naar medewerkers brengen.

De grote verandering zit in wat robots zelfstandig kunnen doen.

Een traditionele robot voert vooral een reeks vooraf geprogrammeerde bewegingen uit. Leg je een onderdeel plots op een andere plaats, dan kan dat al voldoende zijn om het proces te verstoren. Nieuwe robots krijgen camera's, sensoren en AI waarmee ze hun omgeving veel beter kunnen bekijken en interpreteren.

Daardoor ontstaat stilaan een machine die niet alleen een beweging uitvoert, maar eerst kan bekijken wat er moet gebeuren.

Humanoïde robots maken grote stappen

Vooral humanoïde robots trekken momenteel veel aandacht. Ze hebben twee armen, twee benen en een lichaamsbouw die bewust op die van een mens lijkt.

Dat heeft een praktisch voordeel. Onze wereld is helemaal ontworpen voor het menselijke lichaam. Deuren, trappen, tafels, rekken, gereedschappen en magazijnen zijn gemaakt om door mensen gebruikt te worden.

Een robot met ongeveer dezelfde lichaamsbouw kan daardoor mogelijk aan het werk zonder dat een volledige fabriek of werkplek eerst opnieuw moet worden ingericht.

Bij de BMW-fabriek in Spartanburg wordt daar al mee geëxperimenteerd. Figure 02 werd er in 2025 ingezet bij de productie en was betrokken bij de assemblage van 30.000 auto's. Intussen is opvolger Figure 03 er gearriveerd. Die robot kan onderdelen manipuleren terwijl hij zich verplaatst en kan zijn volledige lichaam gebruiken om bijvoorbeeld een zware kar voort te trekken.

Dat is belangrijker dan het misschien klinkt. Lopen is één ding. Tegelijk lopen, kijken, iets vasthouden, kracht zetten en je evenwicht bewaren is voor een machine een bijzonder ingewikkelde combinatie.

AI wordt het echte brein van de robot

De spectaculaire bewegingen van robots vallen het meeste op, maar mogelijk vindt de belangrijkste revolutie plaats in hun software.

Kunstmatige intelligentie moet robots namelijk leren om opdrachten te begrijpen en vervolgens zelf uit te zoeken hoe ze die moeten uitvoeren.

Stel dat je tegen een toekomstige huishoudrobot zegt: "Ruim de woonkamer even op."

Je wilt dan niet eerst moeten programmeren dat de robot drie stappen vooruit moet zetten, zijn rechterarm moet uitsteken en vervolgens een voorwerp exact twintig centimeter moet optillen. De robot moet zelf herkennen wat er in de kamer ligt, begrijpen wat opruimen betekent en bepalen waar de spullen thuishoren. Daar wordt inmiddels hard aan gewerkt.

Google DeepMind presenteerde in juli 2026 Gemini Robotics 2. Daarmee kunnen robots volledige lichaamsbewegingen combineren met het uitvoeren van opdrachten. Een humanoïde robot kan bijvoorbeeld naar een voorwerp lopen, bukken, het vastnemen en vervolgens naar een andere plaats brengen. Het systeem kan ook langere opdrachten opdelen in verschillende stappen en meerdere robots laten samenwerken.

Zelfs een lamp indraaien is moeilijk

Je merkt pas hoe ingewikkeld menselijke bewegingen zijn wanneer een robot ze moet leren.

Neem een lamp indraaien. Je pakt de lamp vast zonder ze kapot te knijpen, brengt ze naar de fitting, voelt wanneer ze goed zit en draait vervolgens met precies voldoende kracht.

Wij denken daar nauwelijks over na. Voor een robot zijn daarvoor camera's, motoren, sensoren, software en heel veel berekeningen nodig. Moderne modellen kunnen ondertussen delicate opdrachten uitvoeren zoals een lamp indraaien, knopen leggen of een zak sluiten. Tegelijk tonen de resultaten dat dergelijke handelingen nog lang niet altijd lukken.

Dat is meteen een goede illustratie van waar robotica vandaag staat. De mogelijkheden zijn indrukwekkend, maar betrouwbaarheid blijft een grote uitdaging.

Fabrieken en magazijnen komen waarschijnlijk eerst

De kans is groot dat je de robotrevolutie eerst op het werk zult merken en pas later thuis.

Fabrieken en magazijnen zijn relatief gecontroleerde omgevingen. Een robot kan er dozen verplaatsen, onderdelen verzamelen, machines bevoorraden, producten sorteren of repetitieve handelingen uitvoeren.

Ook logistiek is een belangrijke sector. Daar gebeuren iedere dag miljoenen relatief voorspelbare bewegingen.

De International Federation of Robotics ziet AI, meer autonomie en humanoïde robots momenteel als belangrijke ontwikkelingen binnen de sector. Robots worden daarbij steeds minder machines voor één specifieke handeling en steeds meer systemen die verschillende opdrachten moeten aankunnen.

Daarna kunnen robots naar winkels, hotels en ziekenhuizen trekken

Wanneer robots betrouwbaar genoeg worden, kunnen ze op veel meer plaatsen verschijnen.

In een hotel zou een robot bijvoorbeeld handdoeken of bagage kunnen vervoeren. In winkels kunnen machines rekken controleren en producten aanvullen. In grote gebouwen kunnen ze schoonmaaktaken uitvoeren of materiaal rondbrengen.

Ook in de zorg zijn mogelijkheden denkbaar. Dat betekent niet dat een robot plots de verpleegkundige vervangt. Machines kunnen juist ondersteunende taken uitvoeren, zoals materiaal vervoeren, spullen ophalen of fysiek zwaar werk helpen verlichten.

Daardoor krijgt personeel meer tijd voor taken waarbij menselijke aandacht belangrijk blijft.

En uiteindelijk staat er misschien eentje bij je thuis

De grote droom van verschillende technologiebedrijven is een robot die niet één kunstje kent, maar tientallen verschillende klusjes kan uitvoeren.

Daar wordt het interessant voor gewone gezinnen. Je zou de robot kunnen vragen om de vaatwasser leeg te maken, boodschappen uit te pakken, speelgoed op te ruimen, iets uit de koelkast te halen of de was naar een andere kamer te brengen.

Later zijn nog veel uitgebreidere toepassingen denkbaar. Je vertrekt 's morgens naar je werk en geeft de robot een aantal opdrachten. Wanneer je thuiskomt, zijn verschillende klusjes uitgevoerd.

Toch is een woning juist een van de moeilijkste omgevingen voor een robot. Een schoen kan midden in de gang liggen. Een stoel staat plots ergens anders. De hond loopt voorbij terwijl de robot iets draagt. Een kind laat speelgoed achter op de vloer. Glazen, borden, kleding en voedsel moeten allemaal anders worden vastgenomen. Een huishoudrobot moet voortdurend kunnen reageren op onverwachte situaties.

Robots kunnen uiteindelijk leren van elkaar

Hier kan AI de ontwikkeling nog veel sneller maken. Een klassieke machine moet uitgebreid geprogrammeerd worden. Nieuwe AI-systemen kunnen vaardigheden leren uit grote hoeveelheden gegevens en die kennis vervolgens gebruiken in andere situaties.

Daardoor ontstaat op termijn een bijzonder vooruitzicht. Wanneer één robot leert hoe een bepaalde opdracht efficiënt uitgevoerd kan worden, kan die kennis mogelijk worden gebruikt om andere robots sneller dezelfde vaardigheid aan te leren.

Google DeepMind werkt bijvoorbeeld aan modellen die aangepast kunnen worden aan verschillende soorten robotlichamen. Sommige modellen kunnen lokaal op de robot draaien en met relatief weinig voorbeelden worden aangepast aan nieuwe hardware.

Je krijgt dan niet langer voor iedere machine een volledig apart brein. Praten tegen je robot kan heel normaal worden

De bediening verandert eveneens. Nu worden machines vaak ingesteld via computers, bedieningspanelen of gespecialiseerde software. Generatieve AI maakt het mogelijk om gewone taal steeds belangrijker te maken.

Je zegt dan simpelweg wat je wilt.

"Breng deze dozen naar het magazijn."

"Zet alle lege glazen op het aanrecht."

"Haal mijn jas uit de slaapkamer."

"Ruim hier alles op wat niet op tafel hoort."

De robot moet vervolgens zelf uitzoeken welke bewegingen daarvoor nodig zijn.

Dat lijkt sterk op de verandering die we nu al bij computers zien. Mensen hoeven steeds minder de exacte technische stappen te kennen en kunnen steeds vaker gewoon omschrijven wat ze willen bereiken.

Toch zijn we er nog lang niet

De filmpjes van moderne humanoïde robots kunnen de indruk wekken dat we bijna bij een volledig zelfstandige robotassistent zijn aangekomen. Dat is te optimistisch.

Een demonstratie enkele keren succesvol uitvoeren is iets heel anders dan jarenlang betrouwbaar functioneren.

Een robot in een fabriek kan duizenden bewegingen per dag maken. Een foutpercentage dat tijdens een demonstratie klein lijkt, wordt dan plots een groot probleem.

Daarnaast spelen batterijduur, snelheid, onderhoud, aanschafprijs en veiligheid een belangrijke rol. Een zware humanoïde robot die tussen mensen rondloopt, moet extreem betrouwbaar reageren wanneer iemand onverwacht voor hem springt.

Cybersecurity wordt eveneens belangrijk. Een robot met camera's, microfoons, internetverbinding en toegang tot AI verwerkt potentieel heel wat informatie over zijn omgeving. Veiligheid en beveiliging behoren daarom tot de grote aandachtspunten voor de komende generatie robots.