Učenje gibanja, ki je naravno, hitro in prilagodljivo kot pri človeku, je eden največjih izzivov sodobne robotike.
Kitajskim znanstvenikom je zdaj uspelo narediti velik korak naprej – razvili so sistem, ki humanoidnega robota nauči igrati tenis skoraj kot človek. Dolga leta so raziskovalci poskušali robote naučiti kompleksnih gibov, vendar so naleteli na težavo: človeško gibanje je izjemno kompleksno in ga je težko natančno prenesti v stroj.
Nova metoda z imenom LATENT prinaša drugačen pristop. Namesto popolnih in natančnih podatkov uporablja nepopolne posnetke človeškega gibanja – in prav v tem je njena prednost.
Robot Unitree G1 se je tako učil iz kratkih odsekov gibanja, kot so:
- forhendi
- backhendi
- premiki po igrišču
Presenetljivo je, da je za učenje zadostovalo le pet ur amaterskih posnetkov.
Robot se je naučil igrati tenis iz nepopolnih posnetkov – kar pomeni, da prihodnji roboti morda ne bodo več potrebovali popolnih podatkov, ampak se bodo učili podobno kot ljudje.
