Nvidia y Carnegie Mellon desarrollan un robot que imita los movimientos de atletas como Cristiano Ronaldo y LeBron James
La técnica ASAP busca que máquinas humanoides realicen saltos acrobáticos, giros en el aire y equilibrios complejos con mayor precisión y realismo. Así, lograron que emule las celebraciones del jugador de Al Nassr y el basquetbolista de Los Ángeles Lakers.
Un avance en inteligencia artificial y robótica promete revolucionar la forma en que las máquinas interactúan con el entorno. Se trata de ASAP (Aligning Simulation and Real Physics), una técnica creada por investigadores de Nvidia en colaboración con la Universidad Carnegie Mellon, que busca dotar a robots humanoides de la capacidad de ejecutar movimientos atléticos complejos inspirados en figuras del deporte como Cristiano Ronaldo y LeBron James.
Según los expertos, estas máquinas podrían alcanzar una versatilidad sin precedentes para realizar habilidades físicas de cuerpo completo. Entre las proezas que ya logran destacan la icónica celebración “Siu” de Ronaldo, que requiere una rotación aérea de 180 grados; el gesto “Silencer” de James, basado en el equilibrio sobre una sola pierna; y el famoso fadeaway de Kobe Bryant, que combina un salto con aterrizaje en un solo pie. Además, los robots pueden efectuar saltos frontales y laterales superiores al metro de altura.
Pese a estos avances, ASAP aún se encuentra en fase experimental, lo que provoca que algunos movimientos luzcan rígidos o poco fluidos. “Conseguir agilidad y coordinación en todo el cuerpo sigue siendo un reto importante debido a las diferencias entre la simulación y la realidad física”, explicaron los desarrolladores.
Desarrollaron un robot que imita los movimientos de atletas como Cristiano Ronaldo y LeBron James
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El enfoque de ASAP se basa en dos etapas: primero, los robots aprenden patrones de movimiento mediante algoritmos en entornos simulados; luego, estas rutinas se trasladan al mundo real, donde se recolectan datos que permiten ajustar y mejorar sus habilidades.
Para optimizar la precisión, las máquinas incorporan un “modelo de acción delta”, un sistema de corrección que compensa las discrepancias entre la física virtual y la real. Esta característica les otorga una ventaja significativa sobre los robots tradicionales, centrados mayormente en la locomoción básica. “Hasta ahora, la mayoría de los estudios se enfocaban en el movimiento de las piernas como simple medio de desplazamiento”, señalaron los especialistas.
Gracias a este mecanismo, el equipo logró reducir los errores de ejecución en un 52,7% en comparación con métodos previos, lo que consideran un paso clave hacia el desarrollo de robots humanoides más realistas y funcionales.
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