Робота научили играть в теннис не хуже любителей. Зачем? И как это изменит мир?
Китайская компания Galbot, разрабатывающая робототехнику с искусственным интеллектом, показала первого в мире полностью автономного человекоподобного робота, играющего в теннис.
Непосредственно Galbot разработала LATENT, сокращенно от Learns athletic humanoid tennis skills from imperfect human motion data – программное обеспечение, на котором этот робот работает. С помощью него он научился:
● перемещаться по корту, выбирать позицию и выполнять полноценные замахи всем телом;
● отбивать мячи, летящие со скоростью до 50-100 км/ч, с точностью около 90% с форхенда и 78% с бэкхенда;
● играть длительные розыгрыши с людьми на настоящем корте.
Как и зачем ученые обучили робота теннису и как это поможет изменить мир? Объясняем простыми словами.
Этот робот уже умел многое, но игра в теннис – прорыв в робототехнике
Сам по себе человекоподобный робот Unitree G1, который использовался компанией Galbot, известен с 2024 года. Его главные преимущества – продвинутый искусственный интеллект, позволяющий легко осваивать новые навыки, и физическая гибкость – в зависимости от конфигурации, робот оснащен от 23 до 43 шарнирными узлами. Поэтому спорт для него не проблема: робота уже успешно обучали бегу, танцам, боевым искусствам и баскетболу.
Теннис же более сложное испытание из-за необходимости мгновенно реагировать, сложной биомеханики движений и факторов, меняющихся от конкретного соперника и условий – стиля игры, вращения мяча и отскока. Поэтому теннисный матч – эталонная модель поведения для создания универсального искусственного интеллекта, так как роботу нужно и двигаться и думать одновременно.
Чтобы Unitree G1 с этим справился, ребята из Galbot и разработали LATENT – первый в мире алгоритм планирования и управления всем телом в режиме реального времени.
«Впервые человекоподобный робот способен поддерживать продолжительные теннисные розыгрыши с реакцией на уровне миллисекунд, выполнять точные удары по мячу и естественные движения всего тела, – заявили китайские робототехники. – Это знаменует скачок от механического воспроизведения движений к интеллектуальному взаимодействию, основанному на принятии решений».
Как же в Galbot удалось обучить робота теннису?
Обучение проходило в три этапа.
1. Сбор данных
На этом этапе разработчики спортивных роботов обычно сталкиваются с проблемой – снять идеальные движения человека, которые служат данными для программирования, практически невозможно.
Поэтому в Galbot применили уникальный и к тому же экономичный метод. Вместо того, чтобы записывать целые матчи профессионалов с выверенными движениями, они использовали «несовершенные данные».
«Мы пригласили пять теннисистов-любителей и засняли отдельно удар справа, удар слева, боковой шаг, перекрестный шаг и так далее. Поскольку мы собирали демонстрацию только базовых навыков, а не полные последовательности движений из теннисных матчей, требования к системе захвата движений значительно снизились. Это привело к существенной экономии из-за малой площади захвата и небольшого количества камер, – рассказали создатели LATENT. – Наша главная мысль в том, что даже несовершенные данные дают представление о примитивных навыках человека. После доработок система научилась стабильно возвращать мячи в заданные точки, сохраняя при этом естественный стиль движений».
2. Создание базы данных
Нейросеть склеила пять часов записей отдельных фрагментов в полноценные движения, сохраняя плавность и естественность, присущие человеку. Параллельно она отбросила «шумы» – технические косяки и лишние движения любителей. Так получилось «латентное пространство действий» – сжатая упрощенная математическая библиотека теннисных навыков. Проще говоря – база данных.
3. Обучение робота
Метод напоминает, как Нео изучал боевые искусства в «Матрице». Библиотеку действий загрузили в «мозг» робота, а тренировки проходили в виртуальном симуляторе. Там система научилась имитировать движения теннисистов и проработала тысячи возможных на корте сценариев в разных условиях. Анализ движения соперника, траектории мяча и позиции самого робота на корте происходит каждую миллисекунду. Затем машина выбирает нужный шаблон движений из созданной базы данных, вводя корректировки под конкретную ситуацию.
После этого робота выпустили уже на реальный теннисный корт. Для испытаний Unitree G1 прикрепили теннисную ракетку к правой руке с помощью адаптера, напечатанного на 3D-принтере. Бренд ракетки неизвестен – лучшая практика от Александра Бублика.
И что нам с этим делать?
Широкое применение LATENT в теннисе с его текущими навыками маловероятно. Все-таки скорости, на которых способен играть робот, подойдут для возможного спарринга лишь начинающим любителям. Вероятно, какой-нибудь пафосный теннис-клуб обзаведется роботом-тренером в качестве замены теннисной пушке, или мы увидим шоу-матч между двумя роботами. Но не более того.
Вот если китайские ученые загрузят в систему робота нейроданные, возможно украденные у Янника Синнера, это уже было бы интереснее.
А вот в глобальном плане успех ребят из Galbot называют прорывом, способным изменить нашу жизнь. Эксперты считают, что искусственный интеллект, прошедший проверку в реальных динамичных условиях тенниса, имеет большой потенциал. Он может использоваться в промышленности, сельском хозяйстве, производстве и обычных домах, поскольку умеет обучаться по неполным данным, справляться со сложными задачами и реагировать на ситуацию в реальном времени.