Китайските изследователи обучиха робот за игра на тенис по иновативен начин

Китайски учени представиха нов начин за обучение на роботи в играта тенис

Изследователите от Китай публикуват резултати от тестване на иновационна методика, която позволява роботите бързо и лесно да усвояват основните умения за игра в тенис. Според тях това може да се превърне в значителен пробив както в машинното обучение, така и в реалната употреба на ИИ – съобщава ресурсът New Atlas.

Защо традиционните технологии не работят
В повечето спортове, включително тениса, системите за заснемане на движения все още не могат да фиксират най-малките детайли, например ъглото на китката при удар. На динамичния корт такива нюанси са критични, а дистанционното управление се оказва неефективно.

Проблемът се усложнява от опитите да се извлече необходимата информация от многокамерни видеозаписи с помощта на софтуер за ИИ (например Vid2Player3D от Nvidia). Това е „сложен процес“, изискващ дълбоки познания и инженерни усилия.

Какво предложиха изследователите
Те създадоха система LATENT, базирана на заснемане на движения, но ограничена само до основните елементи на техниката. Такава система може да работи с непълни данни.

- Експеримент: през пет часа се събират данни за „примитивни умения“ – удари вдясно/вляво, странични движения и кръстосани стъпки на частична площадка.

- Тези данни се обработват от камери за създаване на репертуар с човекообразни „пространства за движение“.

- След това основните умения се зареждат в гуманоидния робот G1 от Unitree (цена – 13 500 $).

Как роботът учи
Системата LATENT позволява на G1 да разпознава наближаващия топ и, използвайки ракетката, да го отбива през мрежата. Успех се счита за постигнат, когато топът падне в рамките на белите линии на другата страна на корт.

Роботът използва основните умения за експерименти с ъгли, време на реакция и избор на движения в различни ситуации. Голямата част от обучението се извършва в симулация при висока скорост.

Резултати
- 90 % успех при удари вдясно.

- ≈80 % – при удари вляво.

- Движенията изглеждат плавни и ловки, почти като на истински тенисист.

Въпреки че G1 още не е готов за официални мачове, той вече демонстрира значителен напредък в усвояването на играта.

Какво означава това за бъдещето на роботите
Разработеният метод позволява на роботите бързо да се адаптират към сложни и динамични ситуации. Това отваря перспективи за практическите задачи, където е нужна бърза реакция при екстремни условия – от индустриално производство до спасителни операции.

Програмният софтуер LATENT е open source и достъпен на GitHub.