Les chercheurs chinois ont entraîné un robot à jouer au tennis d'une manière innovante

Les chercheurs chinois ont présenté une nouvelle méthode d'entraînement des robots au tennis

Des chercheurs de Chine ont publié les résultats d'un test d'une méthodologie innovante qui permet aux robots d'apprendre rapidement et simplement les compétences fondamentales du tennis. Selon eux, cela pourrait représenter un progrès significatif tant dans l'apprentissage automatique que dans l'application réelle de l'IA – rapporte le site New Atlas.

Pourquoi les technologies traditionnelles ne fonctionnent pas
Dans la plupart des sports, y compris le tennis, les systèmes de capture de mouvement ne sont pas encore capables d'enregistrer les moindres détails, comme l'angle du poignet au moment du coup. Sur un court dynamique, ces nuances sont critiques, et le contrôle à distance s'avère inefficace.

Le problème se complique lorsqu'on tente d'extraire les informations nécessaires à partir de vidéos multi-caméras à l'aide de logiciels d'IA (par exemple Vid2Player3D de Nvidia). C'est « un processus complexe » qui exige des connaissances approfondies et des efforts d'ingénierie.

Ce que les chercheurs ont proposé
Ils ont créé le système LATENT, basé sur la capture de mouvement mais limité aux éléments fondamentaux de la technique. Un tel système peut fonctionner avec des données incomplètes.

- Expérience : pendant cinq heures, ils ont collecté des données sur les « compétences primitives » – coups droits/gauche, déplacements latéraux et pas croisés sur une partie du terrain.

- Ces données ont été traitées par des caméras pour créer un répertoire d'« espaces de mouvement » humanoïdes.

- Ensuite, les compétences de base ont été chargées dans le robot humanoïde G1 de Unitree (coût – 13 500 $).

Comment le robot apprend
Le système LATENT permet au G1 de reconnaître la balle qui approche et, en utilisant une raquette, de la renvoyer à travers le filet. Le succès est considéré lorsqu'une balle atterrit dans les lignes blanches de l'autre côté du court.

Le robot utilise ses compétences de base pour expérimenter avec des angles, le temps de réaction et le choix des mouvements dans différentes situations. La majeure partie de l'entraînement se déroule en simulation à grande vitesse.

Résultats
- 90 % de réussite aux coups droits.
- ≈80 % – aux coups gauches.
- Les mouvements semblent fluides et agiles, presque comme un vrai joueur de tennis.

Bien que le G1 ne soit pas encore prêt pour des matchs officiels, il a déjà démontré une progression significative dans l'apprentissage du jeu.

Ce que cela signifie pour l'avenir des robots
La méthode développée permet aux robots de s'adapter rapidement à des situations complexes et dynamiques. Cela ouvre des perspectives pour des tâches pratiques nécessitant une réaction rapide à des conditions extrêmes – de la production industrielle aux opérations de secours.

Le logiciel LATENT est open source et disponible sur GitHub.