Robô chinês aprende a rebater bolas de tênis em apenas 5 horas com dados humanos! Confira!

Engenheiros da Universidade de Tsinghua e da Universidade de Pequim, em conjunto com a startup Galbot, desenvolveram um sistema de aprendizagem para robôs humanóides que permite a realização de trocas de bola em tempo real. O método, chamado LATENT, utiliza fragmentos de movimentos humanos capturados por sensores para ensinar as máquinas a executar golpes complexos, sem necessidade de demonstrações perfeitas ou meses de programação manual.

O treinamento se baseou em um banco de dados contendo 5 horas de capturas de movimento de jogadores amadores. Em vez de exigir vídeos completos e profissionais, o algoritmo processa sequências curtas de forehands, backhands e deslocamentos laterais. Esses dados alimentam um ambiente de simulação onde o robô pode praticar milhares de variações antes de passar para o hardware físico. Nos testes práticos, realizados com o modelo Unitree G1, a máquina obteve uma taxa de sucesso de 90% na devolução de forehands e cerca de 80% nos backhands.

Para possibilitar a prática em quadra, o robô de 1,5 metro de altura recebeu um adaptador impresso em 3D em seu braço direito para segurar uma raquete de tamanho padrão. O sistema de controle opera com reações em milissegundos, processando a trajetória da bola e ajustando a posição das 29 articulações do humanoide simultaneamente. Diferentemente de lançadores automáticos de bola, que operam em trajetórias fixas, o G1 utiliza câmeras de captura de movimento com uma frequência de 360 Hz para prever o ponto de impacto e coordenar o equilíbrio das pernas durante os golpes, permitindo que o robô se desloque para alcançar bolas fora de seu raio de ação imediato.

Essa abordagem aborda um desafio importante na robótica: a transição do ambiente virtual para o mundo real. Ao treinar a inteligência do robô com dados imperfeitos e variados, os pesquisadores criaram um sistema que ignora os ruídos e imprecisões comuns em ambientes abertos. O resultado é um movimento que simula a fluidez humana, superando a rigidez mecânica de modelos anteriores, e abrindo novas possibilidades para o uso de humanoides como parceiros de treino de alto desempenho.