Avanços na inteligência artificial permitem que robôs superem humanos em partidas de xadrez e agora também no tênis

Robôs estão se preparando para dominar o tênis, desafiando as habilidades humanas.

Pesquisadores das universidades Tsinghua e Pequim, entre outras instituições, uniram esforços para desenvolver um robô capaz de jogar tênis. O projeto, intitulado LATENT (Learn Athletic Humanoid Tennis Skills from Imperfect Human Motion Data), é notável por sua abordagem inovadora, onde a máquina aprende a jogar de forma autônoma, semelhante a outras tecnologias avançadas.

Embora já tenhamos visto progressos em robôs que jogam tênis de mesa ou até mesmo em demonstrações de artes marciais, o desenvolvimento atual se destaca pela maneira como os dados são utilizados, oferecendo uma nova perspectiva sobre o treinamento robótico.

Movimentos imperfeitos

A dificuldade em fazer um robô reagir à velocidade de uma bola de tênis foi um desafio significativo, especialmente pela escassez de dados sobre movimentos perfeitos. No entanto, os avanços alcançados por esses pesquisadores são impressionantes, pois agora as máquinas utilizam informações “imperfeitas” obtidas de humanos para aprimorar suas habilidades.

Capturar dados precisos de uma partida de tênis é um processo complexo e custoso, dado o tamanho da quadra e a sutileza dos movimentos dos jogadores. Para contornar essa limitação, a equipe do LATENT decidiu focar em “habilidades primitivas”, expondo o robô a movimentos básicos como o forehand, o backhand e deslocamentos laterais.

Além disso, foi utilizada uma área 17 vezes menor que uma quadra profissional, o que facilitou o treinamento inicial do robô e permitiu que ele desenvolvesse sua própria técnica.

Ele aprende com seus erros

Um aspecto notável desse desenvolvimento é que, mesmo com dados limitados, o robô é capaz de realizar correções instantâneas ao se mover ou golpear a bola. Ele mantém a estabilidade do corpo imitando movimentos humanos e ajusta com precisão o ângulo da raquete para realizar os golpes corretamente.

Nada de incomum

Os pesquisadores também se preocuparam em evitar que o robô “inovasse” movimentos estranhos durante o treinamento. Para isso, implementaram uma técnica que restringe a IA a explorar apenas movimentos que se assemelham a ações humanas, baseando-se na distribuição inicial de dados.

O Unitree G1 já está jogando tênis

Para dar vida ao sistema, os pesquisadores instalaram a tecnologia em um robô Unitree G1, que possui 29 graus de liberdade e foi equipado com uma raquete feita com uma peça impressa em 3D. Os testes mostraram resultados impressionantes: o G1 conseguiu rebater bolas lançadas a mais de 15 m/s (54 km/h) e manteve trocas de bola com jogadores humanos em uma quadra real.

O robô demonstrou habilidade em cobrir grande parte da quadra e adaptar sua postura dinamicamente em resposta à trajetória da bola.

O começo de algo maior

Embora esses robôs tenistas ainda não estejam prontos para competir com jogadores humanos, especialmente em nível profissional, eles mostram que as técnicas de aprendizado por reforço aplicadas a jogos como xadrez e Go podem ser adaptadas para ambientes físicos com robôs. Esse avanço sugere que robôs podem aprender qualquer disciplina física, seja esportiva ou não, a partir de um aprendizado limitado de movimentos básicos.