Aprendió a devolver las pelotas con un sistema de aprendizaje en base a movimientos de jugadores aficionados y en partidos contra humanos, alcanzó un éxito de más del 95 por ciento contra humanos
Buenos Aires-(Nomyc)-A mediados de febrero, en la antesala del Año Nuevo Lunar, China impactó al mundo con modelos de robots humanoides que hacían movimientos de artes marciales y acrobacias, casi de manera perfecta, aunque más allá de estos avances, quienes se dedican a estos desarrollos tuvieron dificultades para conseguir que sus creaciones reproduzcan con eficacia las habilidades deportivas humanas, como las que se necesitan para jugar al tenis y otros deportes.
Ahora, un equipo de investigadores chinos presentó un robot humanoide capaz de aprender a jugar tenis en apenas cinco horas, alcanzando una tasa de éxito de devolución del 96,5 por ciento, en partidos reales contra jugadores humanos.
Imágenes que sorprendieron a Elon Musk: las imágenes del robot tenista se viralizaron en redes sociales e impactaron incluso a referentes de la inteligencia artificial (IA) y en su su red X, el magnate Elon Musk reaccionó con asombro y Andrej Karpathy, reconocido investigador, confesó que al inicio pensó que “se trataba de un video generado por IA”.
El proyecto, denominado “LATENT” o “Learning Athletic Humanoid Tennis Skills from Imperfect Human Motion Data”, fue desarrollado con el apoyo de Galbot, empresa china de robótica e IA y publicado como artículo preliminar en arXiv, a la espera de revisión.
Cómo hacer que los robots jueguen tenis: imitar habilidades deportivas es uno de los grandes obstáculos de la robótica, ya que algunos prototipos anteriores fueron entrenados para jugar tenis de mesa o fútbol, pero con agilidad y realismo limitados.
El tenis, en particular, no es una disciplina sencilla ya que según in comunicado de LATENT “Las pelotas que llegan a gran velocidad exigen decisiones en fracciones de segundo; la coordinación de todo el cuerpo determina la calidad del golpe de respuesta y correr a toda velocidad por la pista pone a prueba constantemente la potencia explosiva y el control”.
“En un entorno tan dinámico y competitivo como el del tenis, el robot se enfrenta a pelotas que superan los 100 km/h, a trayectorias impredecibles y al ritmo de juego siempre cambiante de su oponente”, agrega el reporte.
En solo cinco horas de aprendizaje: cualquiera que alguna vez haya agarrado una raqueta de tenis sabe que aprender a lanzar la pelota al otro lado de la red con cierta técnica requiere de tiempo, práctica y sobre todo, paciencia.
En este caso, el androide “G1” de la empresa “Unitree Robotics”, entrenó durante cinco horas con fragmentos de movimientos básicos de tenistas aficionados, es decir, no se trata de un robot preprogramado, sino de un aprendizaje a través del tiempo y la captura de movimientos.
Capacidad de mantener peloteos con diferentes golpes: en los videos se observan las sesiones de entrenamiento junto a humanos: juego de piernas, golpes de derecha, de revés y desplazamientos laterales y cruzados.
“Ante diferentes golpes, el robot puede planificar en tiempo real sus pasos, el ritmo del golpe y la postura corporal en base a información como la velocidad de la pelota, el punto de caída y su propia postura, logrando así un golpe estable sin perder el estilo natural de movimiento”, destaca el informe.
“Nuestro método logra resultados sorprendentes en el mundo real y puede mantener peloteos de varios golpes con jugadores humanos”, afirma el equipo.
Una precisión cercana al 100 por cien pero con límites claros: en partidos reales, el robot alcanzó su punto máximo de devolución de la bola con una tasa de éxito del 96,5 por ciento, regresando pelotas hacia el otro lado de la red muy cerca de los objetivos marcados, aunque el sistema tiene limitaciones concretas, ya que los androides no eligen hacia dónde enviar la bola: solo la devuelven de forma aleatoria, lo que impide simular un partido competitivo real y tampoco puede igualar los movimientos de tenistas profesionales.
“A pesar de ser imperfectos, estos datos cuasi-realistas siguen proporcionando información previa sobre las habilidades humanas básicas en situaciones de tenis”, explican los autores.
El siguiente paso: estrategia y otros deportes: el equipo, ya trabaja en superar esas limitaciones mediante un marco de entrenamiento multiagente, que permitiría a los robots participar en escenarios más realistas, con estrategias propias y respuestas adaptadas al juego del rival.
Más allá del tenis: “Aunque este trabajo se enfoca en la devolución de tenis, el marco propuesto tiene potencial para generalizarse a tareas donde no hay datos humanos de alta calidad, como el fútbol o el parkour”, concluye el equipo.
El horizonte que plantean los desarrolladores es amplio: “desde el entretenimiento deportivo hasta los servicios domésticos, pasando por diversos escenarios complejos de colaboración entre humanos y máquinas, la inteligencia encarnada está saliendo gradualmente de los laboratorios para adentrarse en el mundo real” concluyen.
Para ver el video ingrese a: https://youtu.be/rDvhxKjwQrg?si=g_1xIsJx1Fe1gbpW
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