ロボットがテニスをマスター：不完全な人間の動きからAI学習

清華大学や北京大学の研究者らが開発したLATENTプロジェクトは、人間の不完全な動きデータからロボットがテニスを自主学習します。この技術はAlphaZeroに似ており、物理世界での応用を示します。ロボットUnitree G1が実証しました。

ロボットがテニスに挑戦する理由は？

過去、Deep Blueがカスパロフを破りました。次にGoやStarCraftでアルゴリズムが勝利しました。今、ロボットがテニスを征服します。

テニスは速度と精度が求められます。ロボットにとって最大の挑戦です。

LATENTはLearn Athletic humanoid TEnnis skills from imperfect human Motion daTaの略です。ロボットが自らテニスを学びます。

清華大学や北京大学の研究者が協力しました。AlphaZeroのような自己学習を使います。

完璧なテニスデータは高価です。研究者は「原始スキル」データを収集しました。

コートはプロの1/17サイズです。複雑さを減らしました。

少ないデータでロボットがエラーを修正します。体勢を安定させます。

ラケット角度をミリ単位で調整します。人間の動きを模倣します。

強化学習で変な動作を避けます。初期データ分布に基づきます。

人間らしい探索のみ許可します。

Unitree G1にシステムを搭載しました。29自由度を持ち、3Dプリントラケットを使います。

プロ選手には及ばないが、可能性を示します。チェスやGoの手法が物理に応用可能です。

基本動作からあらゆる身体スキルを学習できます。