Los robots humanoides Están avanzando muy rápido y cada vez hacen cosas más parecidas a las de una persona. Un buen ejemplo es el Unitree G1dado que ha demostrado habilidades bastante sorprendentes, como jugar al baloncesto con movimientos similares a los de un profesional e incluso realizar movimientos de artes marciales con coordinación y equilibrio, entre otras.
Todo esto demuestra que la robótica ya no se trata solo de máquinas que realizan tareas repetitivas, sino de sistemas que aprenden a moverse y adaptarse como lo haría un humano. Ahora unos investigadores han querido ponerle un reto más complicado, como lo es la práctica del tenis, debido a la velocidad y la precisión que exige golpear la pelota.
Así juega al tenis un robot humanoide
Estos investigadores pertenecen a universidades como Tsinghua y Pekín y han creado un sistema llamado LATENTE. Explican que lo que fingen con él es enseñar a un robot a jugar al tenis. sin necesidad de utilizar datos perfectos. Es decir, en lugar de usar partidos completos, el robot aprende a jugar a partir de movimientos basicos como el golpe de derecha, el revés o los desplazamientos laterales.
El entrenamiento empieza en un entorno algo más sencillo que una pista de tenis real, utilizando un espacio mucho más pequeño, en concreto, de hasta 17 veces menos. De esta forma, reduce la dificultad inicial y con esa base. el robot empieza a practicar y mejorar por sí mismo mediante ensayo y error. Lo que más llama la atención es cómo aprende, porque puede corregirse mientras juega.
Puede ajustar su posición, mantener el equilibrio y cambiar el ángulo de la raqueta para golpear mejor la pelota. Además, los investigadores han hecho que sus movimientos se parezcan a los humanos, evitando que puedan ver formas extrañas de juego que no serán útiles en la vida real. Todo esto se ha probado añadiéndole una raqueta al robot y en las pruebas ha sido capaz de devolver pelotas a más de 15 metros por segundo y mantener intercambios con personas.
Es cierto que todavía está lejos del nivel de un jugador profesionalpero esto demuestra que los robots pueden aprender habilidades físicas complejas a partir de una información más limitada, lo que abre muchas posibilidades y usos de cara al futuro.
