Un gruppo di ricercatori ha pubblicato uno studio su arXiv che ha esplorato la possibilità di insegnare all’intelligenza artificiale a giocare a calcio e a controllare i movimenti di un robot reale. Utilizzando un algoritmo di intelligenza artificiale chiamato Deep Reinforcement Learning, i ricercatori hanno addestrato due giocatori virtuali su un campo da calcio virtuale personalizzato, che è stato poi riprodotto il più fedelmente possibile nella realtà.
Per il campo da calcio reale, i ricercatori hanno utilizzato due piccoli robot umanoidi, alti poco più di 50 centimetri e dotati di 20 articolazioni controllabili. Dopo aver addestrato gli agenti virtuali, gli autori dello studio hanno dimostrato che il trasferimento delle conoscenze dalla simulazione alla realtà è possibile anche per robot a basso costo. I robot reali si sono dimostrati capaci di anticipare i movimenti della palla, bloccare i tiri dell’avversario e rialzarsi rapidamente dopo le cadute.
Inoltre, i robot sono stati sottoposti a test per valutare la loro stabilità e prontezza di riflessi, dimostrando di avere un’ottima performance anche in queste situazioni. Gli autori dello studio hanno sottolineato come le minime modifiche all’hardware e la regolarizzazione del comportamento durante l’addestramento abbiano consentito ai robot di imparare movimenti sicuri ed efficaci, mantenendo al contempo la loro agilità e dinamicità.
I risultati dello studio hanno superato le aspettative degli autori, che si sono chiesti se sarà possibile mettere in campo un robot di dimensioni maggiori contro un giocatore umano. L’insegnamento all’intelligenza artificiale di abilità motorie e il loro controllo su robot reali apre interessanti prospettive per l’utilizzo di robot in situazioni in cui la sicurezza umana è a rischio o per attività che richiedono una grande precisione nei movimenti.