Ciencia y Tecnología
Robot humanoide chino aprende a jugar tenis en 5 horas
A mediados de febrero, en la antesala del Año Nuevo Lunar, China impactó al mundo con modelos de robots humanoides realizando movimientos de artes marciales y acrobacias casi a la perfección.
A pesar de estos impresionantes avances, los roboticistas han tenido 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 % 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). En X, el magnate Elon Musk reaccionó con asombro. Andrej Karpathy, reconocido investigador, confesó que al inicio pensó que se trataba de un video generado por IA.
El proyecto, denominado LATENT —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
Replicar habilidades deportivas ha sido uno de los grandes obstáculos de la robótica. 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: "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", indica un comunicado de LATENT enviado a DW.
"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.
Bastaron 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 rallies 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 basándose en 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 rallies de varios golpes con jugadores humanos", afirma el equipo.
Una precisión del 96,5 %, 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%, regresando pelotas hacia el otro lado de la red muy cerca de los objetivos marcados.
Sin embargo, el sistema tiene limitaciones concretas. Los androides no eligen hacia dónde enviar la bola: simplemente la devuelven de forma aleatoria, lo que impide simular un partido competitivo real. Tampoco pueden 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.
La ambición va 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".
