¡driblan y lanzan como humanos!
hace 2 años
Los investigadores de Google DeepMind han enseñado a los robots humanoides a jugar al fútbol. Gracias al aprendizaje por refuerzo profundo, estos pequeños bípedos han aprendido a marcar goles y a preparar una defensa uno contra uno.
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A pesar de una revolución en el mundo de las inteligencias artificiales generativas, la robótica ha evolucionado, al menos hasta ahora, mucho más lentamente. Las IA capaces de conducir un robot de forma autónoma conciernen principalmente a los cuadrípedos, como Spot de Boston Dynamics. Eso podría cambiar gracias a los investigadores de Google DeepMind que enseñaron a los robots humanoides a jugar al fútbol.
En cuanto al hardware, los investigadores utilizaron Robotis OP3, pequeños robots bípedos con 20 articulaciones. Para la IA, utilizaron el aprendizaje de refuerzo profundo, o Deep RL (aprendizaje de refuerzo profundo). Primero fue entrenada en simulaciones usando el motor de física MuJoCo, luego la IA fue transferida a los robots en el mundo real.
Resultados alentadores
Para la visión del mundo real, los investigadores utilizaron un campo de radiación neural, o NeRF (Campo de radiación neuronal), una IA capaz de crear una representación 3D de la escena a partir de unas pocas imágenes bidimensionales. Los partidos consisten en jugar uno contra uno, en un campo de cuatro metros por cinco metros. Los robots tienen la tarea de marcar un gol mientras impiden que el otro marque. Tuvieron que aprender comportamientos como correr, girar, esquivar, patear, pasar, levantarse de una caída o incluso interactuar con un objeto.
Los robots pueden interactuar con la pelota en movimiento e implementar estrategias defensivas. © Google Deep Mind
Este enfoque de Deep RL permitió que la IA anotara 10 de 10 goles en la simulación y 6 de 10 en el mundo real. En comparación con un comportamiento preprogramado, el robot podía caminar un 156 % más rápido, tardaba un 63 % menos en levantarse y pateaba un 24 % más rápido. Además, un video muestra que los robots pueden ser empujados muchas veces, siempre logran levantarse y seguir persiguiendo la pelota. Para los investigadores, estos resultados son alentadores y se podrían aplicar métodos similares a robots más grandes.
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