Humanoïde robot kan een aardig potje tennissen

Onderzoekers hebben een humanoïde robot geleerd om te tennissen, en dat blijkt verrassend goed te werken dankzij een slimme nieuwe aanpak.

Het aanleren van complexe vaardigheden aan robots is normaal gesproken lastig, zeker bij een sport als tennis waar timing, coördinatie en precisie samenkomen. Toch hebben wetenschappers uit China een manier gevonden om dit proces te vereenvoudigen door gebruik te maken van onvolledige bewegingsdata van mensen.  

In plaats van perfecte en uitgebreide opnames gebruikten ze slechts een paar uur aan motion capture-data waarin basisbewegingen te zien zijn, zoals slagen en voetenwerk. Die informatie kreeg de robot als uitgangspunt om zelf verder te leren.  

Omdat deze data niet alles bevatte — bijvoorbeeld doordat de opnames niet op een volledige tennisbaan waren gemaakt — moest de robot via simulaties zelf ontdekken hoe hij de rest van het spel moest invullen. Denk aan het bepalen van de juiste timing, positie en slaghoek.  

Die combinatie blijkt effectief: eenmaal getest op een echte baan kon de robot behoorlijk goed meespelen. Vooral backhands gingen opvallend goed, met een succesratio van rond de 90 procent.  

De onderzoekers laten hiermee zien dat robots niet afhankelijk zijn van perfecte trainingsdata om complexe taken te leren. Zelfs met beperkte en onvolledige informatie kunnen ze zich ontwikkelen tot vaardige 'spelers'.