Los científicos construyeron un autómata que juega bádminton con habilidades con IA

Los científicos construyeron un autómata que juega bádminton con habilidades con IA

Todavía aprendió la evitación de caída y determinó cuánto peligro era legítimo responsabilizarse dada su velocidad limitada. El autómata no intentó jugadas imposibles que crearían el potencial de daño severo, estaba comprometido, pero no suicida.

Pero cuando finalmente jugó a los humanos, resultó que Anymal, como deportista de bádminton, era entusiasta en el mejor de los casos.

Las principales ligas

El primer problema fue su tiempo de reacción. Un humano promedio reacciona a los estímulos visuales en cerca de de 0.2-0.25 segundos. Los jugadores de bádminton de élite con reflejos entrenados, anticipación y memoria muscular pueden achicar este tiempo a 0.12–0.15 segundos. Anymal necesitaba aproximadamente 0.35 segundos a posteriori de que el oponente golpeó el Shuttlecock para registrar trayectorias y descubrir qué hacer.

Parte del problema era la mala panorámica. “Creo que la percepción sigue siendo un gran problema”, dijo Ma. “El autómata localizó el Shuttlecock con la cámara estereofónico y podría ocurrir un error de posicionamiento introducido en cada plazo”. La cámara todavía tenía un campo de visión acotado, lo que significaba que el autómata podía ver el Shuttlecock por solo un tiempo acotado antaño de que tuviera que llevar a cabo. “En genérico, fue adecuado para partidos más amigables, cuando el deportista humano comienza a aplastar, la tasa de éxito disminuyó mucho para el autómata”, reconoció Ma.

Pero su equipo ya tiene algunas ideas sobre cómo mejorar Anymal. El tiempo de reacción se puede mejorar predeciendo la trayectoria de Shuttlecock basada en la posición del cuerpo del oponente en ocasión de esperar a ver el Shuttlecock en sí, una técnica comúnmente utilizada por el Badminton o tenis de élite. Para mejorar la percepción de Anymal, el equipo quiere ajustarse con hardware más renovador como cámaras de eventos: sensores de visión que registran el movimiento con latencias reaccionario bajas en la tono de microsegundos. Otras mejoras pueden incluir actuadores más rápidos y capaces.

“Creo que el entorno de capacitación que proponemos sería útil en cualquier aplicación en la que necesite equilibrar la percepción y el control. Recogiendo objetos, incluso atrapando y lanzando cosas”, sugirió Ma. Lamentablemente, una cosa que casi seguramente está fuera de la mesa es arrostrar a Anymal a las principales ligas en el bádminton o al tenis. “¿Establecería una compañía que venda bádminton jugando robots? Bueno, tal vez no”, dijo Ma.

Science Robotics, 2025. DOI: 10.1126/scirobotics.Adu3922

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