Cercetătorii chinezi au antrenat un robot să joace tenis într-un mod inovator

Cercetătorii chinezi au prezentat o nouă metodă de învățare a roboților jocului de tenis

Studiile realizate în China au publicat rezultatele testării unei metode inovatoare care permite roboților să dobândească rapid și simplu abilitățile de bază ale jocului de tenis. Potrivit autorilor, aceasta ar putea reprezenta o ruptură semnificativă atât în învățarea automată, cât și în aplicarea reală a inteligenței artificiale – anunță resursa New Atlas.

De ce tehnologiile tradiționale nu funcționează
În majoritatea sporturilor, inclusiv tenisul, sistemele de captare a mișcării încă nu pot înregistra cele mai mici detalii, cum ar fi unghiul încheieturii la lovire. Pe terenul dinamic, aceste nuanțe sunt critice, iar controlul la distanță se dovedește ineficient.

Problema devine și mai complexă când se încearcă extragerea informațiilor necesare din înregistrări video multi-camera cu ajutorul software-ului AI (de exemplu, Vid2Player3D de la Nvidia). Este un „proces complicat” care necesită cunoștințe aprofundate și eforturi ingineresti.

Ce au propus cercetătorii
Au creat sistemul LATENT, bazat pe captarea mișcării, dar limitat doar la elementele de bază ale tehnicii. Un astfel de sistem poate funcționa cu date incomplete.

- Experiment: în cinci ore s-au colectat date despre „abilități primitiv” – lovituri dreapta/stânga, deplasări laterale și pași cruzăți pe o zonă parțială a terenului.

- Aceste date au fost procesate de camere pentru a crea un repertoriu de „spații de mișcare” asemănătoare oamenilor.

- Apoi abilitățile de bază au fost încărcate în robotul umanoid G1 de la Unitree (cost – 13 500 $).

Cum învață robotul
Sistemul LATENT permite G1 să recunoască mingea care se apropie și, folosind racheta, să o lovească peste file. Succesul este considerat atunci când mingea aterizează în limitele liniilor albe ale cealaltă parte a terenului.

Robotul utilizează abilitățile de bază pentru experimente cu unghiuri, timp de reacție și alegerea mișcărilor în diferite situații. Majoritatea antrenamentului are loc în simulare la viteză mare.

Rezultate
- 90 % succes la lovituri dreapta.
- ≈80 % la lovituri stânga.
- Mișcările par fluide și agile, aproape ca un tânăr profesionist de tenis.

Deși G1 nu este încă pregătit pentru meciuri oficiale, a demonstrat deja progrese semnificative în dobândirea jocului.

Ce înseamnă asta pentru viitorul roboților
Metoda dezvoltată permite roboților să se adapteze rapid la situații complexe și dinamice. Aceasta deschide perspective pentru sarcini practice care necesită reacție rapidă la condiții extreme – de la producția industrială până la operațiuni de salvare.

Software-ul LATENT este open source și disponibil pe GitHub.