Imitation Learning for Industrial Design Engineering Student Prototyping

Imitation Learning

Imitation Learning is een vorm van Machine Learning (ML) waarbij robots leren door menselijke handelingen te observeren en te imiteren, in plaats van vaste instructies te volgen. Voor ontwerpgedreven robotica biedt dit nieuwe mogelijkheden: prototypes met een menselijker karakter, natuurlijke bewegingen en intuïtieve interacties. Toch blijven deze methoden voor studenten Industrieel Ontwerpen moeilijk toegankelijk. Omdat er binnen het IO-curriculum geen lessen over dit onderwerp zijn, moeten studenten die hiermee willen experimenteren alles zelf uitzoeken. Bestaande bronnen zijn vaak te technisch of gefragmenteerd. Dit project vult die leemte op met een toegankelijke, stapsgewijze gids die complexe ML-concepten vertaalt naar praktische ontwerptools. Daarnaast wil het project docenten inspireren om AI-onderwerpen op te nemen in het ontwerponderwijs, zodat nieuwe technologieën een vast onderdeel worden van de ontwerppraktijk.

Het Ontwerp Proces

Faye de Groot ontwikkelt een gestructureerde, open-access gids die studenten Industrieel Ontwerpen introduceert in het prototypen met Imitation Learning. De gids is gebaseerd op haar eigen ontwerpproces, dat begon met de ideatie en het 3D-printen van een prothesehand. De elektronica werd geïntegreerd, geprogrammeerd en gebruikt om een beweegbaar robotisch prototype te creëren. Om dit te trainen, wordt een data-opstelling ontworpen en getest, waarna een Imitation Learning-algoritme wordt getraind en toegepast op de hand, waardoor deze menselijke grijphandelingen, zoals kracht- en precisiegrepen, kan nabootsen. Elke fase van dit proces—met zijn successen, uitdagingen en inzichten—is gedocumenteerd en vertaald naar een duidelijke, stapsgewijze handleiding. Naast praktische instructies bevat de gids ook uitleg over belangrijke principes en strategieën om de methode aan te passen voor andere projecten. De gids wordt voortdurend verfijnd via verbeteringen in lay-out en gebruikerstests met IO-studenten om helderheid, toegankelijkheid en educatieve waarde te waarborgen.

Educatieve Impact

Het project laat zien dat Imitation Learning een toegankelijke ingang biedt voor ontwerpstudenten om AI te integreren in hun ontwerpproces. Door een complex technisch proces om te zetten in een gestructureerde gids, verlaagt het de drempel en stimuleert het creatief experimenteren met robotica. Nu kunstmatige intelligentie een steeds grotere rol speelt in de wereld en producten slimmer worden, moet het ontwerponderwijs hierin meegroeien. Ontwerpstudenten moeten begrijpen hoe AI waarde kan toevoegen, interacties kan verbeteren en nieuwe productervaringen kan vormgeven. Toch zijn er beperkingen. Ondanks duidelijke instructies kunnen studenten fouten tegenkomen, zoals verschillen in sensoren, bedrading of code—problemen die de gids niet altijd kan oplossen. Daarnaast kost het bouwen van een werkend IL-prototype meer tijd en moeite dan een eenvoudig model. De gids is nog in ontwikkeling en zal moeten meegroeien met nieuwe hardware, software en inzichten. Ondanks deze uitdagingen legt het project een sterke basis voor toekomstgericht, AI-geïntegreerd ontwerponderwijs.