Los investigadores entrenaron a un robot humanoide para jugar al tenis usando solo 5 horas de datos de captura de movimiento El robot ahora puede sostener rallys de varios disparos con jugadores humanos, lanzando balones que viajan a >15 m/s con una tasa de éxito del ~90% AlphaGo para todos los deportes llega

Ahora hay un camino bastante claro para entrenar un modelo tan bueno como un jugador profesional, que es escalar los datos de captura de movimiento para un espacio de acción latente más diverso (ampliar la variedad y robustez de las habilidades tenísticas) y también escalar el RL con el juego propio para aprender estrategia

Fuente: Autor: @Zhikai273