Creíamos que las máquinas solo nos podían ganar al ajedrez o al Go, pero ahora se preparan para machacarnos al tenis

Kasparov sucumbió a Deep Blue y aquello demostró que las máquinas podían superar por fin a los humanos. Luego vinieron derrotas en otros campos (Go, StarCraft), pero siempre con los algoritmos como protagonistas. Ahora quienes quieren superarnos son los robots, y tras algunas decepciones y también sorprendentes demostraciones previas, están queriendo conquistar un deporte que plantea un reto excepcional: el tenis.

Cuidado, Alcaraz, que vienen los robots. Investigadores de la Universidad de Tsinghua o de la Universidad de Pekín entre otras han colaborado para desarrollar un robot capaz de jugar al tenis. El proyecto ha sido bautizado como LATENT (Learn Athlethic humanoid TEnnis skills from imperfect human Motion daTa) y sorprende porque el principio es muy similar al de desarrollos como AlphaZero: la máquina (el robot) prácticamente aprende por sí misma a jugar. Ya hemos visto avances parecidos con deportes como el ping pong o con demostraciones de kung fu, pero este hito se ha logrado de una forma diferente y llamativa.

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Movimientos imperfectos. Hasta ahora lograr que un robot reaccionara a la velocidad de una pelota de tenis era un reto casi insuperable debido a la falta de datos de movimientos perfectos, pero los avances logrados por estos investigadores son especialmente llamativos. Sobre todo porque estas máquinas ahora usan información "imperfecta" capturada de los humanos para aprender a jugar.

Minitenis. Capturar datos exactos de un partido de tenis real es muy costoso y complejo debido al tamaño de la pista y la sutiliza de los movimientos de la muñeca de los tenistas. Para solucionar esto, el equipo de LATENT optó por recolectar datos de "habilidades primitivas". Es decir, al robot se le mostraron los movimientos básicos como el golpe de derecha (drive), de revés, o desplazamientos laterales. Además se usó un área 17 veces más pequeña que una cancha profesional precisamente para reducir la complejidad del sistema inicial. El objetivo: que a partir de ahí el robot pudiera desarrollar su propia técnica.

Aprende de sus errores. Lo llamativo de este desarrollo es que con esos pocos datos el robot era capaz de realizar correcciones sobre la marcha a la hora de desplazarse o de golpear a la pelota. Así, era capaz de mantener la estabilidad de su cuerpo siguiendo el estilo de los movimientos humanos, pero además también era capaz de ajustar de forma milimétrica el ángulo de la raqueta para impactar la bola de forma adecuada.

Nada de cosas raras. Los investigadores también quisieron evitar que el robot comenzar a a "inventarse" movimientos extraños durante su entrenamiento por refuerzo. Así, crearon una técnica que obligaba a la IA a explorar solo movimientos que se asemejaran a los humanos basándose en la distribución de datos inicial. 

Unitree G1 ya juega al tenis. Para trasladar su sistema a la realidad los investigadores instalaron este sistema en un robot Unitree G1. Este modelo de robot humanoide cuenta con 29 grados de libertad y se le colocó una raqueta mediante una pieza impresa en 3D. Las pruebas físicas fueron sorprendentes: el G1 pudo devolver pelotas lanzadas a más de 15 m/s (54 km/h), sino que fue también capaz de mantener peloteos con jugadores humanos en una pista real. El robot era capaz de cubrir gran parte de la cancha y adaptar su postura de forma dinámica según la trayectoria de la bola. 

El principio de algo más grande. Estos robots tenistas están muy lejos de poder competir con jugadores humanos —mucho menos con profesionales— pero demuestran que las técnicas de aprendizaje por refuerzo que se han aplicado en juegos como ajedrez o Go pueden ser válidas para entornos físicos con robots. De hecho, este avance plantea la posibilidad de que los robots logren aprender cualquier disciplina física (sea deportiva o no) a partir de un aprendizaje limitado de movimientos básicos.

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Fuente: Xataka
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