Un robot humanoide logró dar un paso clave en la evolución de la inteligencia artificial al incursionar en un deporte físico complejo como el tenis, trasladando al mundo real capacidades que antes solo se veían en entornos virtuales como el ajedrez o el Go.
El desarrollo fue llevado adelante por investigadores de la Universidad de Tsinghua y la Universidad de Pekín, quienes diseñaron un sistema de aprendizaje automático capaz de enseñar habilidades deportivas a robots a partir de datos limitados.
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El modelo fue implementado en el robot humanoide Unitree G1, que logró devolver pelotas a más de 50 km/h y mantener intercambios básicos con jugadores humanos, algo inédito en este tipo de máquinas.
Este avance se apoya en décadas de progreso en inteligencia artificial, con hitos como la victoria de Deep Blue sobre Garry Kasparov en 1997, y desarrollos más recientes como AlphaZero, que dominaron juegos estratégicos complejos.
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A diferencia de esos sistemas, que operan en entornos controlados, el tenis presenta desafíos físicos significativos: coordinación, equilibrio, precisión y respuesta en tiempo real ante objetos en movimiento.
El proyecto, denominado LATENT, introduce un enfoque innovador al entrenar al robot con datos “imperfectos” de movimientos humanos. En lugar de replicar jugadas completas, el sistema aprende habilidades básicas —como golpes de derecha o desplazamientos— y las combina para generar su propio estilo de juego.
Además, el robot es capaz de corregir sus errores en tiempo real, ajustando postura y movimientos mediante aprendizaje por refuerzo, una técnica clave en la evolución reciente de la IA.
Si bien el rendimiento aún está lejos del nivel profesional, los investigadores destacan que este tipo de avances abre nuevas posibilidades en áreas como el entrenamiento deportivo, la rehabilitación física y la automatización de tareas que requieren habilidades motrices complejas.
Fuente: Infobae.
