Un equipo de investigadores del proyecto Deep Mind London de Google ha enseñado a jugadores animados cómo jugar una versión realista del fútbol en la pantalla de una computadora. En su artículo publicado en la revista Science Robotics , el grupo describe cómo enseñar a los jugadores animados a jugar solos y también en equipos.

Durante varios años, los ingenieros de robots han estado trabajando diligentemente para crear robots capaces de jugar al fútbol. Tal trabajo ha dado lugar a la competencia entre varios grupos para ver quién puede diseñar los mejores jugadores de robots. Y eso ha llevado a la creación de RoboCup, que cuenta con varias ligas, tanto en el mundo real como simulado. En este nuevo esfuerzo, los investigadores aplicaron un nuevo grado de programación de inteligencia artificial y redes de aprendizaje para enseñar a robots simulados cómo jugar fútbol sin siquiera darles las reglas.

La idea detrás del nuevo enfoque es hacer que los jugadores de fútbol simulados aprendan a jugar el juego de la misma manera que lo hacen los humanos, observando cómo lo hacen los demás. También implicó comenzar desde prácticamente la zona cero. Los jugadores simulados primero tenían que aprender a caminar, luego a correr y patear una pelota. En cada nuevo nivel, a los sistemas de IA se les mostró un video de jugadores de fútbol del mundo real, lo que les permitió aprender no solo los conceptos básicos del fútbol, ​​sino también imitar la forma en que los atletas profesionales se mueven mientras participan en eventos deportivos de alto nivel.

Una vez que los robots aprendieron a jugar el juego desde la perspectiva de un solo jugador, primero se enfrentaron a un solo jugador. A medida que sus habilidades mejoraron, se agregaron más jugadores. Eventualmente, los investigadores tenían equipos pequeños que jugaban uno contra el otro, como dos contra dos. Y a medida que los jugadores de IA aprendieron más sobre cómo funciona el juego, se agregaron más jugadores hasta que hubo un complemento completo.

Los resultados logrados por los investigadores son impresionantes:la acción parece un juego de computadora pero es más realista porque los jugadores toman decisiones por su cuenta. Pero, como reconocen los investigadores, también se simplifica. No se sancionan faltas, por ejemplo, y hay un límite invisible alrededor del campo, que evita que las pelotas se salgan de los límites. Además, señalan que, hasta el momento, ha habido largos tiempos de aprendizaje involucrados en enseñar a los jugadores a jugar, lo que podría inhibir el avance de la tecnología hacia los robots del mundo real. + Explora más

Un marco de aprendizaje por refuerzo para mejorar las habilidades de lanzamiento de fútbol de los robots cuadrúpedos

© 2022 Red Ciencia X