Tudo sobre Inteligência Artificial
Pesquisadores da Universidade Tsinghua desenvolveram um sistema para melhorar a coordenação de robôs humanoides. O trabalho, publicado na revista Science Robotics, usa simulações virtuais para preparar a máquina para situações de movimento e percepção comuns em partidas de futebol.
Continua após a publicidade
A tecnologia foi testada em um robô Booster T1 sem modificações. Nos experimentos, a máquina conseguiu localizar a bola, persegui-la e chutar em diferentes direções, mesmo quando suas câmeras apresentavam falhas.
Treinamento virtual supera falhas de visão
Fazer um robô se movimentar no mundo real ainda é um desafio. Ele precisa manter o equilíbrio, acompanhar objetos em movimento e reagir rapidamente às mudanças ao redor. O futebol reúne todas essas dificuldades em uma única tarefa.
Para enfrentar o problema, a equipe liderada por Yushi Wang treinou o sistema em um ambiente virtual antes de levá-lo ao robô físico. A simulação introduziu atrasos nas imagens, erros de visão e momentos em que a bola deixava de ser detectada.
Com esse treinamento, o robô aprendeu a estimar onde a bola provavelmente estava e a continuar se movimentando mesmo quando ela desaparecia temporariamente de suas câmeras. O programa também transforma as imagens da bola e do campo em informações simples de posição para orientar os movimentos.
Os pesquisadores resumem o resultado dizendo que “o controlador resultante produz comportamentos coordenados de futebol usando apenas visão embarcada, incluindo busca pela bola, perseguição e chutes multidirecionais”.
Desempenho em diferentes superfícies
Depois do treinamento virtual, o sistema foi instalado no Booster T1 e levado para testes físicos. O robô acertou o gol em cerca de 80% a 90% das tentativas realizadas a partir de posições na metade dianteira do campo.
A equipe também testou a máquina em grama, asfalto, borracha e solo. Na comparação com um sistema de futebol baseado em regras considerado uma das soluções mais avançadas para a tarefa, o novo método reduziu em até 64% o tempo necessário para chegar à bola e chutá-la.
Os testes mostraram ainda que o robô consegue lidar com situações que poderiam interromper uma jogada, como:
- perder a bola de vista por alguns instantes;
- receber imagens com atraso;
- se movimentar sobre diferentes tipos de terreno;
- ajustar os passos enquanto se aproxima da bola.
Dois títulos internacionais em 2025
O sistema também foi colocado à prova em competições. Em 2025, a equipe Tsinghua Hephaestus utilizou a tecnologia na RoboCup Adult-Size Humanoid League e conquistou o campeonato.
No mesmo ano, o grupo voltou a vencer nos World Humanoid Robot Games. Nas duas competições, os robôs marcaram 76 gols e sofreram 11.
Continua após a publicidade
Apesar dos resultados, há uma limitação importante: o sistema considera apenas a bola e o gol. Ele ainda não consegue levar em conta a posição de outros robôs no campo.
O próximo passo será ensinar as máquinas a acompanhar companheiros de equipe e adversários em tempo real.
Valdir Antonelli
Valdir Antonelli é jornalista com especialização em marketing digital e consumo.
Ver todos os artigos →
!function(f,b,e,v,n,t,s){
if(f.fbq)return;
n=f.fbq=function(){n.callMethod?n.callMethod.apply(n,arguments):n.queue.push(arguments)};
if(!f._fbq)f._fbq=n;n.push=n;n.loaded=!0;n.version=’2.0′;
n.queue=[];t=b.createElement(e);t.async=!0;
t.src=v;s=b.getElementsByTagName(e)[0];
s.parentNode.insertBefore(t,s)
}(window, document,’script’, ‘https://connect.facebook.net/en_US/fbevents.js’);
fbq(‘init’, ‘1221644929160171’);
fbq(‘track’, ‘PageView’);
Fonte Original | Notícias – Olhar Digital
