Китайські дослідники навчили робота грати у теніс інноваційним способом

Китайські вчені представили новий спосіб навчання роботів грі у теніс

Дослідники з Китаю опублікували результати тестування інноваційної методики, яка дозволяє роботам швидко і просто освоювати основні навички гри у теніс. За їх оцінкою, це може стати значним проривом як у машинному навчанні, так і в реальному застосуванні ШІ – повідомляє ресурс New Atlas.

Чому традиційні технології не працюють
У більшості видів спорту, включаючи теніс, системи захоплення руху поки що не здатні фіксувати найдрібніші деталі, наприклад кут зап'ястя при ударі. На динамічному корті такі нюанси критичні, а дистанційне управління виявляється неефективним.

Проблема ускладнюється спробами витягнути потрібну інформацію з багатокамерних відеозаписів за допомогою програмного забезпечення для ШІ (наприклад, Vid2Player3D від Nvidia). Це «складний процес», що вимагає глибоких знань і інженерних зусиль.

Що запропонували дослідники
Вони створили систему LATENT, засновану на захопленні руху, але обмежену лише базовими елементами техніки. Така система може працювати з неповними даними.

- Експеримент: протягом п'яти годин зібрано дані про «примітні навички» – удари справа/зліва, бокові переміщення і перехресні кроки на частковій площадці.

- Ці дані оброблені камерами для створення репертуару людинооподібних «пространств руху».

- Потім базові навички завантажені в гуманоїдного робота G1 від Unitree (вартість – 13 500 $).

Як робот навчається
Система LATENT дозволяє G1 розпізнавати наближаючу м'яч і, використовуючи ракетку, відбивати його через сітку. Успіх вважається досягнутим, коли м'яч приземляється у межах білих ліній іншої сторони корту.

Робот використовує базові навички для експериментів з кутами, часом реакції та вибором рухів у різних ситуаціях. Більша частина навчання проходить у симуляції на високій швидкості.

Результати
- 90 % успіху при ударах справа.

- ≈80 % – при ударах зліва.

- Рухи виглядають плавними і ловкими, майже як у справжнього тенісиста.

Хоча G1 ще не готовий до офіційних матчів, він вже продемонстрував значний прогрес у освоєнні гри.

Що це означає для майбутніх роботів
Розроблений метод дозволяє роботам швидко адаптуватися до складних і динамічних ситуацій. Це відкриває перспективи для практичних завдань, де потрібна швидка реакція на екстремальні умови – від промислового виробництва до рятувальних операцій.

Програмне забезпечення LATENT є open source і доступне на GitHub.