中国の人型ロボット（ヒューマノイド）メーカー「銀河通用機器人（Galbot）」はこのほど、人型ロボットにリアルタイムでテニスのスキルを学習させる世界初のアルゴリズム「LATENT」を発表しました。これにより、ロボットは人間とのテニスだけでなく、ロボット同士の自主的な対戦もできるようになりました。
テニスは人型ロボットの「究極の試験場」とも言えます。選手は往々にして毎秒6メートルを超えるスピードでコートを走り回り、毎秒15～30メートルのスピードで打ち返されるボールに反応して、数ミリ秒以内にボールを打ち返す必要があります。このようなダイナミックで精度の高い動作が必要なため、従来の遠隔操作でデータを収集する方式はほとんど役に立ちませんでした。
一方、「LATENT」の革新的なポイントは、人間の不完全な動作軌跡のデータから学習する点にあります。これらのデータは、テニスをプレイする際に使われるフォアハンド、バックハンド、サイドスライド、クロスステップなどの基本的なスキルを捉えた動作の一部のみで構成されています。研究チームは、データに欠陥はあるものの、このような真実に近いデータは人間の基本的なスキルに関する事前情報を十分に提供することができ、修正と合成を行うことで、「LATENT」システムを搭載したロボットをトレーニングすることが可能だと考えています。
データによると、「LATENT」アルゴリズムを搭載したロボットは、ボールを打ち返すというタスクのパフォーマンスと動作品質の点で既存の手法よりも優れているとのことです。研究チームは、このフレームワークは汎用（はんよう）性が高く、より幅広い運動タスクにも応用できるとしています。（提供/CGTN Japanese）
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