13 november 2026

AGIBOT WORLD 2026 Physical Reasoning: robots leren zelf beslissen wat ze doen

Agibot G2 op zijn rijdende onderstel

AGIBOT, de fabrikant achter de humanoïde robots die RaaSX als Benelux-partner aanbiedt, heeft de vierde release van zijn open-source dataset AGIBOT WORLD 2026 vrijgegeven: Physical Reasoning. Volgens AGIBOT is het de eerste real-world dataset voor zogenoemde Physical Agents: robots die niet alleen een handeling uitvoeren, maar zelf bepalen wat de situatie vraagt. De release is het openingsstuk van AI WAVE, de reeks waarin AGIBOT zijn AI-ontwikkelingen laat zien, van data en modellen tot toepassingen in de praktijk.

De AGIBOT G2 aan het werk in een winkel. Op dit platform is de data voor AGIBOT WORLD 2026 verzameld. Video: AGIBOT

Van moeilijke handelingen naar moeilijke beslissingen

Eerdere robotdatasets draaiden vooral om de vraag hoe een robot iets doet: een object pakken, een la openen, een doos verplaatsen. Physical Reasoning verlegt de focus naar de vraag wat de robot moet doen. AGIBOT spreekt van een verschuiving van operation difficulty naar decision difficulty. De taken zijn zo ontworpen dat de robot op basis van de situatie ter plekke bepaalt wat hij doet, wat eerst en wat daarna.

Dat klinkt eenvoudig, maar juist daar lopen robots in de praktijk vaak vast. Een robot die feilloos een fles kan pakken, weet daarmee nog niet welke fles weg moet en welke mag blijven staan.

Negen redeneervaardigheden

AGIBOT bouwt de dataset op rond negen vaardigheden, die oplopen in complexiteit:

  • Kiezen op eigenschappen: het juiste object selecteren op kenmerken als kleur, vorm of inhoud.
  • Kiezen op context: een keuze maken die past bij de situatie.
  • Haalbaarheid inschatten: beoordelen of een handeling op dit moment kan.
  • Voorwaarden herkennen: zien welke stap eerst nodig is.
  • Doelgericht zoeken: op zoek gaan naar wat nodig is om het doel te halen.
  • Toestanden en aantallen bijhouden: weten hoeveel er is en wat er veranderd is.
  • Plannen over langere reeksen: een taak van veel stappen overzien.
  • Onthouden wat al gedaan is: geen werk dubbel doen.
  • Deeltaken ordenen: de juiste volgorde kiezen.

Zo ziet dat eruit in de praktijk

De voorbeelden uit de dataset zouden zo uit een hotel, kantoor of winkel kunnen komen:

  • Een minibar aanvullen tot er drie volle flessen staan. De robot moet eerst zien wat er staat, lege flessen weghalen en precies genoeg nieuwe bijzetten.
  • Een sleutel pakken die achter een doos ligt. Soms moet de doos eerst opzij.
  • Laden doorzoeken en onthouden welke al gecontroleerd zijn.
AGIBOT G2 met een krat in een logistieke omgeving
Redeneren maakt robots inzetbaar in omgevingen die steeds veranderen. Beeld: AGIBOT

De data is verzameld met de AGIBOT G2 in echte omgevingen. Door de omstandigheden rond hetzelfde doel steeds te variëren, leert een model de relatie tussen het doel, de situatie en de gevolgen van eerdere acties.

Basis voor de volgende generatie AGIBOT-modellen

AGIBOT gebruikt de dataset al voor de training van zijn komende Agent-framework en de volgende generatie foundation models. Het sluit aan op GO-3 Preview, het model waarmee robots blijven leren tijdens het werk, en op Genie Studio 2.0, het platform om robottaken te bouwen en te beheren.

De dataset staat op Hugging Face onder een Creative Commons-licentie voor niet-commercieel gebruik (CC BY-NC-SA 4.0). Daarmee is hij vrij beschikbaar voor onderzoek en onderwijs.

Wat betekent dit voor de Benelux?

Een robot die zelf kan redeneren, heeft minder vaste scripts nodig en gaat beter om met een werkplek die elke dag anders is: een receptie, een hotelgang, een winkelschap of een magazijn. Voor organisaties betekent dat minder engineeringsuren per nieuwe taak en een kortere weg van pilot naar dagelijkse inzet.

Voor hogescholen en universiteiten is een open dataset met echte robotdata bovendien een sterk vertrekpunt voor onderzoek en lesprogramma's rond embodied AI. Lees ook hoe je op school begint met programmeren op een humanoïde robot.

Ons uitgangspunt blijft: robots zijn collega's, geen vervangers. Een robot die begrijpt wat er moet gebeuren, neemt herhalend werk uit handen, zodat mensen tijd houden voor het werk waar zij het verschil maken.

Benieuwd wat AGIBOT-robots in jouw organisatie kunnen doen? Plan een digitale meeting of bel +31 30 269 0012.

DEEL DIT ARTIKEL
0