החוקרים הסינים אימצו רובוט לשחק בטניס בדרך חדשנית

מדענים סיניים הציגו שיטה חדשה ללימוד רובוטים לשחק טניס

חוקרים מסין פרסמו תוצאות בדיקת מתודולוגיה חדשנית שמאפשרת לרובוטים ללמוד במהירות ובקלות את כישורי הבסיס של משחק הטניס. לפי הערכתם, זה עשוי להיות מהפכה משמעותית הן בלמידה מכונה והן ביישום מעשי של בינה מלאכותית – כך מדווח מקור New Atlas.

למה טכנולוגיות מסורתיות אינן עובדות
בכמעט כל ספורט, כולל טניס, מערכות לכידת תנועה עדיין לא מסוגלות לתפוס את הפרטים הקטנים ביותר, כגון זווית המפרק בעת החבטה. במגרש דינמי כאלה פרטים קריטיים, והשליטה מרחוק אינה יעילה.

הבעיה מתעצמת כאשר מנסים לחלץ מידע רלוונטי מקלטות וידאו רב-מצלמות באמצעות תוכנה לבינה מלאכותית (לדוגמה Vid2Player3D של Nvidia). זהו “תהליך מסובך” הדורש ידע מעמיק ומאמצים מהנדסיים.

מה הציעו החוקרים
הם יצרו מערכת LATENT, מבוססת על לכידת תנועה אך מוגבלת רק לאלמנטים הבסיסיים של הטכניקה. מערכת כזו יכולה לפעול עם נתונים חלקיים.

- ניסוי: במשך חמש שעות נאספו נתוני “כישורים פרימיטיביים” – מכות ימינה/שמאל, תזוזות צדדיות וצעדים צולבים במגרש חלקי.

- הנתונים מעובדו על ידי מצלמות ליצירת קונצרט של “מרחבי תנועה אנושיים”.

- לאחר מכן כישורים בסיסיים נטענו לרובוט גאומטרי G1 מבית Unitree (עלות – 13 500 $).

איך הרובוט לומד
מערכת LATENT מאפשרת ל-G1 לזהות את הכדור המתקרב ולשחק אותו בחזרה דרך המגירה באמצעות רקטה. הצלחה נחשבת כאשר הכדור נופל בתוך הקווים הלבנים של הצד השני.

הרובוט משתמש בכישורים בסיסיים כדי להתנסות בזוויות, בזמן תגובה ובחירת תנועות במצבים שונים. רוב ההדרכה מתבצעת בסימולציה במהירות גבוהה.

תוצאות
- 90 % הצלחה בהכותות ימינה.
- ≈80 % – בהכותות שמאלה.
- התנועות נראות חלקות וזריזות, כמעט כמו שחקן טניס אמיתי.

למרות שה-G1 עדיין לא מוכן למשחקים רשמיים, הוא כבר הדגים קידום משמעותי בלמידת המשחק.

מה זה אומר לעתיד הרובוטים
המתודולוגיה המפותחת מאפשרת לרובוטים להתאים במהירות למצבים מורכבים ודינאמיים. זה פותח אפשרויות ליישומים מעשיים שבהם נדרשת תגובה מהירה לתנאי קיצון – מייצור תעשייתי ועד פעולות חילוץ.

התוכנה LATENT היא קוד פתוח וזמינה ב-GitHub.