Китайські науковці здійснили прорив у робототехніці, навчивши гуманоїдних роботів підтримувати тривалі тенісні розіграші з людиною. Нова система навчання дозволяє машинам демонструвати високу точність та баланс навіть у динамічних умовах гри. Про це інформує Експерт з посиланням на Interesting Engineering.
Система навчання LATENT
Дослідники спільно з компанією Galbot розробили підхід під назвою LATENT. Ця система розбиває складну гру на базові фрагменти: удари форхенд та бекхенд, бічні пересування та кроси. Такий метод дозволяє роботу Unitree G1 ефективно опрацьовувати навіть недосконалі дані про рухи людини, перетворюючи їх на стабільні та точні відбиття м’яча.
Сприйняття та точність
У січні 2026 року модель Walker S2 від UBTech Robotics вже продемонструвала вражаючі результати, поєднуючи комп’ютерний зір із миттєвою реакцією. Робот здатен адаптуватися до темпу гри в передній та задній зонах корту. Хоча машини ще не можуть змагатися з професіоналами, вони вже впевнено тримають багатоударні розіграші, вирішуючи давню проблему відтворення швидкої спортивної поведінки.
Майбутнє спортивних роботів
Успішне впровадження системи на моделях Unitree G1 доводить, що гуманоїди стають дедалі мобільнішими та автономнішими. Використання латентних моделей руху допомагає долати обмеження в обсязі тренувальних даних. Це відкриває шлях до створення роботів-спарингів, які зможуть підлаштовуватися під рівень гравця та допомагати в професійних тренуваннях.