-
Ita Airways: intesa su 180 esuberi volontari
-
Decreto carburanti: misure su accise, bollo e fondi
-
Decreto Bollette: rinvio approvazione tetto gas
-
Mediobanca: utile netto a nove mesi supera il miliardo
-
Italia tra i Paesi più circolari ma il costo dei rifiuti sale a 340 euro
-
Italia tra i Paesi più circolari, ma cresce il costo dei rifiuti
Dalla Cina il robot umanoide capace di giocare a tennis
È arrivato a una percentuale di successo del 96,5%, i suoi movimenti sono molto naturali
Arriva dalla Cina il robot umanoide capace di giocare a tennis: non è in grado di tenere il passo con dei professionisti, ma i suoi movimenti risultano estremamente naturali, è in grado di effettuare scambi di più colpi con un essere umano, sa utilizzare dritto e rovescio e si adatta alle diverse zone del campo. Nella sua prestazione migliore, il robot ha raggiunto un tasso di successo del 96,5%. Questo risultato è stato raggiunto grazie ad un nuovo metodo per insegnare ai robot a giocare a tennis, sviluppato da ricercatori guidati dalla cinese Tsinghua University. Lo studio è stato pubblicato su arXiv, il database che raccoglie gli articoli non ancora passati al vaglio della comunità scientifica. Per ridurre il livello di difficoltà estremamente elevato dell'insieme di competenze e abilità necessario per imparare uno sport come il tennis, i ricercatori coordinati da Li Yi hanno usato un approccio innovativo. Invece di estrarre dati da video completi di esseri umani che giocano, hanno utilizzato solo frammenti di movimento capaci di restituire le abilità principali, come dritto, rovescio, spostamento laterale e passo incrociato. Il sistema, chiamato Latent, si basa sui dati raccolti in 5 ore registrando giocatori amatoriali ed è stato implementato su un robot umanoide Unitree G1, la cui caratteristica principale è la struttura estremamente agile e snodabile. La macchina ha poi dimostrato le sue prestazioni giocando contro degli esseri umani. Gli autori dello studio sottolineano che c'è ancora margine per ulteriori miglioramenti, ma affermano anche che il modello potrebbe essere esteso ad altri sport o ad attività per le quali non sono disponibili dati completi e precisi sui movimenti umani.
R.Buehler--VB