Nové IP interkomy ELKO EP zvládnou mráz, vedro i chytrou domácnost
30.06.2026Nová řada IP interkomů a vnitřních dotykových jednotek od společnosti ELKO EP kombinuje bezpečnostní…
Video: Roboti se učí tenis rekordně rychle. Nová metoda může změnit AI
Datum 22.03.2026
Foto: ChatGPT / OpenAI
Čínští vědci představili nový způsob, jak naučit roboty hrát tenis – a podle všeho jde o významný průlom v oblasti strojového učení a praktické umělé inteligence. Jejich systém LATENT, který je navíc open-source a dostupný na GitHubu, nabízí jednodušší a efektivnější přístup k autonomii humanoidních robotů.
Výzkumníci nasbírali zhruba pět hodin dat, ve kterých lidé předváděli základní tenisové pohyby – forehandy, backhandy a práci nohou – ale jen na malé části kurtu. Z těchto „stavebních bloků“ vytvořili databázi pohybů, kterou následně nahráli do humanoidního robota Unitree G1. Tento humanoidní robot se už dá koupit také u nás na Alze v cenovém rozpětí od půl milionu korun v základní konfiguraci Unitree G1 Basic až po jeden a půl milionu korun u verze Unitree G1 EDU U6, který má výkonnější AI modul, více stupňů volnosti, větší přesnost a stabilitu pohybu, a hlavně se dá už programovat.
Tento robot nedostává přesné instrukce, jak hrát, ale spíše obecné zadání: sleduj míček a vrať ho přes síť do kurtu. Zbytek – načasování, úhly i výběr pohybů – si osvojuje sám, převážně v rychlé simulaci. V tom právě spočívá ta omezená autonomie. Systém je navíc navržen tak, aby fungoval i s nedokonalými daty, což výrazně zjednodušuje trénink. Výsledky jsou překvapivě dobré: robot zvládá vracet forehandy s úspěšností kolem 90 % a backhandy těsně pod 80 %. Pohybuje se přitom plynule a připomíná skutečného hráče, i když na profesionální úroveň má zatím daleko.
Technologie naznačuje, že už brzy by mohli roboti sloužit jako kvalitní tréninkoví partneři. Do budoucna se navíc otevírá cesta k systémům, které by mohly překonat i špičkové sportovce – podobně jako AI dnes dominuje v šachu. Přínos ale není jen sportovní. Schopnost zvládat složité, dynamické situace a přesně ovládat „tělo“ může robotům pomoci i v praktických úkolech v reálném světě.
René Pajurek
zdroj: New Atlas
Zvyšování kvalifikace a rekvalifikace pro budoucnost: Úloha lidských zdrojů při rozvoji kultury neustálého vzdělávání
28.05.2025Moderní pracoviště je velmi dynamické, takže organizace se musí zaměřit na co největší flexibilitu s…
Neustálé vzdělávání jako klíč k budoucnosti elektrotechniky
15.09.2025V českém i evropském průmyslu se stále častěji setkáváme s jedním zásadním problémem – nedostatkem k…
Nedostatek svářečů? Roboti se už učí svářečské dovednosti přímo od lidí
20.06.2025Nová studie Nottinghamské univerzity odhalila, že řešením nedostatku svářečů by mohli být roboti, kt…
Humanoid Figure se připravuje na svou první práci v továrně BMW
03.07.2024Je to už více než čtvrt roku, kdy svět obletělo video s humanoidním robotem Figure schopným velice r…
Titul Nejlepší připravovaný EPC projekt roku 2023 si odnáší město Havířov
04.02.2024Asociace poskytovatelů energetických služeb letos již po třinácté vyhlašovala výsledky soutěže o nej…
Roboti se dokáží sami opravit částmi z jiných robotů
19.07.2025Vědci z Kolumbijské univerzity vyvinuli roboty, kteří se mohou sami fyzicky opravovat a dokonce se i…
Robot vydržel osm hodin pracovat zcela autonomně a bez dozoru. Autonomní humanoidi míří do skladů
16.05.2026Tento týden se odehrála demonstrace, která ukázala, jak blízko mohou být humanoidní roboti reálnému …
Automatizace a robotika v praxi. Jak VUT a ABB připravují studenty na realitu Průmyslu 4.0?
23.12.2024Ústav výrobních strojů, systémů a robotiky při VUT v Brně své studenty prakticky připravuje na úspěš…
Umělé inteligence komunikující mezi sebou se rychleji učí
31.01.2026Umělá inteligence se učí efektivněji, když mezi sebou jednotlivé systémy „komunikují“ a sdílejí vnit…
