China está se destacando no desenvolvimento de tecnologias de machine learning e inteligência artificial, especialmente em competições esportivas, como evidenciado pela recente RoBoLeague, onde equipes de robôs autônomos participaram de jogos de futebol.
Contexto da pesquisa
As instituições de ensino superior na China estão explorando o potencial do machine learning em robótica. A competição inaugural, realizada em Pequim, foi uma oportunidade para testar a eficiência de algoritmos que permitem que robôs joguem futebol de forma independente, contribuindo para a evolução das tecnologias de IA.
Método proposto
Os robôs T1 da Booster Robotics foram utilizados em jogos 3 contra 3, operando de forma totalmente autônoma. Essa abordagem se baseou em algoritmos de deep learning para a percepção e tomada de decisões. Em específico, os robôs utilizaram técnicas de rede neural convolucional (CNN) para identificar a bola e mapear o campo, permitindo uma navegação ágil e responsiva.
Resultados e impacto
Os resultados foram animadores, com as equipes desenvolvendo suas próprias estratégias de jogo, abordando variáveis como velocidade e força. Durante a competição, a equipe de robótica da Universidade Tsinghua venceu a equipe da Universidade Agrícola da China, marcando 5 a 3. Cheng Hao, CEO da Booster Robotics, destacou que “as competições esportivas oferecem um terreno ideal para testes de robôs humanoides” (“sports competitions offer the ideal testing ground for humanoid robots”) — Cheng Hao, CEO, Booster Robotics.
Esses eventos não apenas testam o desempenho dos robôs, mas também ajudam a desenvolver a confiança do público na interação entre humanos e máquinas, um passo crucial para futuras aplicações da robótica em situações mais complexas.
As próximas etapas incluem o aprimoramento contínuo dos algoritmos, visando a segurança e a eficácia nas interações humano-robô, permitindo que robôs joguem futebol não apenas contra outros robôs, mas também com e contra humanos.
Fonte: (TechXplore – Machine Learning & AI)
