De la ciencia ficción a la realidad: robot entrenado con IA juega al bádminton con humanos

Con una combinación de inteligencia artificial, locomoción estable y un brazo dinámico, el robot ANYmal-D demuestra un notable desempeño en bádminton

Guardar
Robot entrenado con IA juega al bádminton con humanos. | CNN Y Routers

Un robot cuadrúpedo desarrollado por el Robotic Systems Lab de ETH Zurich, en Suiza, ha demostrado su capacidad para competir en el dinámico deporte del bádminton contra jugadores humanos.

Según informó la revista Science Robotics, el robot, denominado ANYmal-D, utiliza un sistema de control basado en aprendizaje por refuerzo que le permite identificar, seguir y responder a la trayectoria del volante (shuttlecock) con notable precisión, marcando un avance significativo en la robótica móvil autónoma.

El diseño de ANYmal-D incluye una cámara estéreo y un brazo dinámico equipado con una raqueta, además de un sistema de locomoción de cuatro patas que le proporciona mayor estabilidad y flexibilidad en comparación con los humanos, quienes dependen de dos extremidades inferiores.

Robot juega bádminton con humano.
Robot juega bádminton con humano. (Crédito: REUTERS)

Durante las pruebas realizadas, el robot logró mantener peloteos de hasta diez golpes consecutivos con jugadores humanos, ajustando su postura y desplazamiento para interceptar y devolver el volante de manera eficiente. Este desempeño fue posible gracias a un controlador de aprendizaje por refuerzo que integra locomoción, percepción visual y manipulación en tiempo real.

El investigador Yuntao Ma, miembro del equipo de desarrollo, explicó que el sistema incorpora un modelo de percepción con ruido, el cual permite al robot ajustar su comportamiento en función de la calidad de la percepción visual. Este enfoque equilibra automáticamente la agilidad del movimiento del robot con la fiabilidad de su percepción.

“Introdujimos un modelo de percepción con ruido que vincula el movimiento del robot con la calidad de percepción. Esto permitió que el algoritmo de aprendizaje por refuerzo equilibrara automáticamente entre el movimiento ágil del robot y una percepción confiable”, señaló Ma a Science Robotics.

Robot que juega bádminton causa
Robot que juega bádminton causa sensación en redes sociales. (Crédito: REUTERS)

En términos de rendimiento, ANYmal-D alcanzó velocidades de seguimiento de hasta 12,06 metros por segundo y mostró la capacidad de elevarse sobre sus patas traseras para mejorar la visibilidad del volante.

Además, ajustó su equilibrio de manera dinámica para optimizar su desempeño en el juego. Sin embargo, el sistema presentó limitaciones frente a golpes agresivos, como los “smashes”, debido a la velocidad de sus actuadores y una latencia de respuesta de 0,375 segundos.

Los investigadores reconocieron que será necesario mejorar la velocidad de percepción para que el robot pueda competir de manera efectiva en partidos de cancha completa.

Robot ANYmal-D está equipado con
Robot ANYmal-D está equipado con una cámara estéreo y un brazo dinámico. (Crédito: REUTERS)

¿Cómo lograron que el robot tenga mejor precisión?

El estudio, publicado en Science Robotics, destacó que el algoritmo de control fue entrenado de manera unificada, sin separar las funciones de las extremidades superiores e inferiores.

Esto permitió que las extremidades del robot aprendieran a compensarse entre sí, logrando una coordinación de movimiento de cuerpo completo. Según Ma, los principios de este desarrollo podrían aplicarse a otras plataformas robóticas, como humanoides, y extenderse a tareas más allá del deporte, incluyendo operaciones de rescate y servicios domésticos.

“El algoritmo de control también se generaliza a otras plataformas robóticas, como los humanoides, y a tareas como búsqueda y rescate o servicios en el hogar”, afirmó el investigador.

Humano jugando partida de bádminton
Humano jugando partida de bádminton con robot cuadrúpedo. (Crédito: REUTERS)

El éxito de ANYmal-D en un entorno deportivo rápido y variable como el bádminton subraya el potencial de los robots para operar en tareas dinámicas y complejas. La integración de locomoción, percepción visual y manipulación en tiempo real mediante aprendizaje automático refuerza la viabilidad de utilizar robots con múltiples extremidades en escenarios que requieren alta adaptabilidad, tanto en contextos recreativos como funcionales.