Van teleurstelling bij het FIFA WK voetbal naar hoop op robotvoetbal
1 July 2026
Een wereldwijd podium voor intelligente machines
RoboCup is het wereldkampioenschap voor robotvoetbal. Teams van volledig autonome robots – zonder joysticks of afstandsbediening – spelen echte wedstrijden tegen elkaar. RoboCup heeft een gedurfde langetermijnambitie: tegen het midden van deze eeuw moet een robotteam in staat zijn om de menselijke wereldkampioenen te verslaan. In de praktijk is RoboCup uitgegroeid tot een groot internationaal laboratorium voor kunstmatige intelligentie (AI) en robotica. Studenten, onderzoekers en bedrijven delen software, datasets en inzichten, wisselen openlijk methoden uit, publiceren onderzoek en testen nieuwe ideeën onder wedstrijddruk.
Als UvA blinken wij uit in AI op theoretisch niveau, in tegenstelling tot de vele technische universiteiten die juist beter thuis zijn in hardware. Wij hopen dan ook te winnen met onze sterke AI modellen, getraind met kennis vergaard tijdens onze studie.Julia de Vries, secretaris Team whIRLwind Amsterdam
whIRLwind Amsterdam: het studentenrobotica-team van de UvA
Team whIRLwind Amsterdam bestaat uit 15 bachelor- en masterstudenten op het gebied van kunstmatige intelligentie en informatica, ondersteund door medewerkers van de UvA. De helft van het team is aanwezig in Incheon, de rest ondersteunt het team vanuit Amsterdam. Het team neemt deel aan de middenklasse van de Humanoid Soccer League met Booster K1-robots: ongeveer 95 centimeter hoge humanoïde machines die zo’n 20 kilo wegen en zijn uitgerust met dieptecamera’s (voor 3D-zicht), bewegingssensoren en een ingebouwde computer die vergelijkbaar is met een krachtige laptop. Ze nemen het op tegen 18 teams uit landen als Duitsland, Ierland, Korea, Japan, China, Canada en de VS.
Robotspitsen trainen met beloningen
Bijna alle ‘voetbalintelligentie’ van deze robots is aangeleerd en niet vastgeprogrammeerd. Het team maakt veel gebruik van reinforcement learning: een AI-techniek waarbij software zich door middel van vallen en opstaan verbetert, waarbij goede acties worden beloond en slechte acties worden bestraft – vergelijkbaar met hoe een huisdier bepaald gedrag leert door middel van beloningen. In simulaties oefenen de robots miljoenen keren met lopen, trappen, keepen en het zoeken naar de bal, voordat die vaardigheden worden overgedragen naar de echte robot op het veld.
Moedig Team whIRLwind aan
Steun de studenten en bekijk hun wedstrijden via de livestream op Twitch of Youtube.
Bekijk het wedstrijdschema.