El 22 de agosto, una pelota de tenis cruzó la cancha del Óvalo Nacional de Patinaje de Velocidad de Pekín. Al otro lado de la red, un robot humanoide se colocó en posición, ajustó sus pasos y balanceó su raqueta para devolver el golpe.
El partido formó parte de la ceremonia de apertura de los segundos Juegos Mundiales de Robots Humanoides, donde un robot humanoide desarrollado por la empresa china de robótica Galaxy General Robotics compitió contra atletas humanos, demostrando movimiento autónomo e interacción en tiempo real en la cancha.
El evento puso de relieve un desafío importante para la inteligencia artificial: ir más allá de los entornos digitales y capacitar a las máquinas para percibir, tomar decisiones y actuar en el mundo físico.
A diferencia de los juegos que se juegan en un tablero digital fijo, deportes como el tenis requieren que los robots respondan a condiciones que cambian constantemente. Un robot debe seguir una pelota que se mueve rápidamente, predecir su trayectoria, mantener el equilibrio mientras se desplaza y coordinar todo su cuerpo para realizar un golpe preciso.
Durante el partido, el robot evaluó de forma independiente la trayectoria de la pelota en los partidos individuales. En los partidos de dobles, trabajó con sus compañeros humanos, ajustando su estrategia según la situación en la cancha y respondiendo a los cambios durante los intercambios rápidos.
Un robot humanoide juega al tenis durante la ceremonia de apertura de los segundos Juegos Mundiales de Robots Humanoides en el Óvalo Nacional de Patinaje de Velocidad en Pekín, China, el 22 de agosto de 2026. /VCG
Esta actuación demostró por qué el tenis se ha convertido en una prueba exigente para la inteligencia encarnada, un campo centrado en permitir que los sistemas de IA interactúen con el mundo físico a través de cuerpos robóticos.
Para los robots, el desafío no reside solo en comprender qué hacer, sino también en ejecutar acciones en tiempo real.
Según Galaxy General Robotics, el sistema utilizado en la demostración combina la toma de decisiones de alto nivel con el control de movimiento de bajo nivel. Su «cerebro» analiza la situación del juego y determina cómo responder, mientras que su «cerebelo» coordina los movimientos del cuerpo, incluyendo la marcha, el equilibrio y el control de la raqueta.
La compañía afirmó haber entrenado al robot mediante una combinación de datos de movimiento humano y simulaciones virtuales. En entornos virtuales, varios agentes robóticos podían practicar entre sí bajo diferentes condiciones, lo que ayudaba al sistema a mejorar habilidades como los intercambios de golpes continuos, el posicionamiento y la selección de tiros.
Los robots humanoides Galbot ET1 «practican» antes de su partido en el Óvalo Nacional de Patinaje de Velocidad en Pekín, China, el 19 de agosto de 2026. /VCG
Este enfoque refleja un cambio más amplio en el desarrollo de la IA. Hace una década, sistemas como AlphaGo captaron la atención mundial al derrotar a los mejores jugadores humanos en juegos de mesa, demostrando la capacidad de la IA para razonar en entornos digitales claramente definidos. En cambio, la IA encarnada debe combinar el movimiento autónomo, el análisis situacional y la respuesta en tiempo real en entornos físicos impredecibles. En un partido real, cada tiro requiere que el robot evalúe las condiciones cambiantes y reaccione de inmediato, en lugar de seguir una secuencia fija de movimientos.
Si bien los robots humanoides aún tienen margen de mejora en comparación con los atletas profesionales, el partido de tenis demostró su creciente capacidad para realizar tareas más largas y complejas en entornos dinámicos. Para los investigadores que desarrollan IA integrada, estas pruebas ofrecen una forma de evaluar si los robots pueden convertir la percepción y la toma de decisiones en acciones físicas fiables, un reto fundamental en el desarrollo de la próxima generación de máquinas inteligentes.
Fuente: CGTN
