La robótica dio un nuevo paso en China. Un equipo de investigadores desarrolló un robot humanoide capaz de aprender a jugar al tenis en apenas cinco horas, utilizando como base movimientos registrados de jugadores aficionados.
El resultado llamó especialmente la atención por su desempeño en situaciones reales: durante partidos contra personas, el androide llegó a alcanzar una tasa de éxito del 96,5% al devolver las pelotas.
El avance forma parte de un proyecto denominado LATENT (Learning Athletic Humanoid Tennis Skills from Imperfect Human Motion Data), desarrollado con el apoyo de la empresa china Galbot, especializada en robótica e inteligencia artificial (IA).
El robot que sorprendió a Elon Musk
Las imágenes del humanoide jugando al tenis rápidamente se viralizaron en redes sociales y llamaron la atención de referentes del sector tecnológico.
Entre quienes reaccionaron estuvo Elon Musk, quien manifestó su asombro en X. También Andrej Karpathy, reconocido investigador en inteligencia artificial, contó que inicialmente creyó que las imágenes podían haber sido generadas mediante IA.
El proyecto fue presentado como un artículo preliminar en arXiv y todavía se encuentra a la espera de revisión académica.
Por qué jugar al tenis es tan difícil para un robot
A diferencia de otras tareas controladas, el tenis obliga a los robots a reaccionar rápidamente ante situaciones que cambian de manera constante.
“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.
Además de desplazarse, el humanoide debe calcular la trayectoria de la pelota, anticipar dónde caerá y coordinar simultáneamente sus piernas, brazos y postura para intentar devolverla.
“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.
El robot G1 aprendió a jugar en solo cinco horas
Para poner a prueba el sistema, los investigadores utilizaron el G1 de Unitree Robotics, un robot humanoide que fue entrenado durante aproximadamente cinco horas.
El aprendizaje se realizó a partir de fragmentos de movimientos básicos realizados por tenistas aficionados. El objetivo fue que el robot pudiera incorporar patrones de movimiento en lugar de limitarse a ejecutar una serie de acciones previamente programadas.
Durante las sesiones de entrenamiento, el androide aprendió diferentes movimientos relacionados con el juego: desplazamientos laterales y cruzados, juego de piernas, golpes de derecha y golpes de revés. El resultado fue un sistema capaz de reaccionar ante diferentes tipos de golpes y ajustar sus movimientos en tiempo real.
Cómo logra devolver las pelotas
El sistema analiza diferentes variables antes de realizar cada devolución. Entre ellas se encuentran la velocidad de la pelota, el lugar donde podría caer y la posición del propio robot.
“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.
Los investigadores aseguran que el sistema no se limita a devolver una pelota aislada, sino que también puede sostener intercambios consecutivos con personas. “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% con algunas limitaciones
Uno de los datos más llamativos del experimento fue la tasa máxima de devolución del 96,5% registrada durante los partidos reales. Sin embargo, el desempeño todavía está lejos de reproducir un partido de tenis competitivo entre personas.
El robot no decide estratégicamente hacia dónde enviar la pelota, sino que realiza devoluciones aleatorias. Esto significa que todavía no puede desarrollar una táctica propia ni adaptar su juego de manera competitiva a las decisiones del rival.
Además, sus movimientos tampoco alcanzan todavía el nivel de un tenista profesional. “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 próximo desafío: que los robots desarrollen estrategias
Los investigadores ya trabajan en una nueva etapa del proyecto para superar estas limitaciones. La propuesta consiste en desarrollar un marco de entrenamiento multiagente que permita a los robots enfrentarse a escenarios más complejos y aprender a desarrollar estrategias propias.
El objetivo no se limita al tenis. Los investigadores consideran que la metodología podría utilizarse para entrenar robots en otras actividades donde resulta difícil conseguir grandes cantidades de datos humanos de alta calidad.
De las canchas a las tareas cotidianas
El desarrollo plantea una posibilidad que va mucho más allá del deporte: utilizar el aprendizaje basado en movimientos humanos para conseguir que los robots humanoides puedan desenvolverse en entornos cada vez más complejos.
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”.
Así, el robot tenista chino se convierte en una nueva demostración de cómo la combinación entre robótica, inteligencia artificial y aprendizaje a partir de movimientos humanos busca acercar a los humanoides a actividades que hasta ahora parecían exclusivas de las personas.
