{"id":1263919,"date":"2026-04-13T20:03:24","date_gmt":"2026-04-14T02:03:24","guid":{"rendered":"https:\/\/www.acapulcopress.com\/?p=1263919"},"modified":"2026-04-13T20:25:30","modified_gmt":"2026-04-14T02:25:30","slug":"el-robot-tenista-un-impacto-mundial-de-china","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.acapulcopress.com\/index.php\/2026\/04\/13\/el-robot-tenista-un-impacto-mundial-de-china\/","title":{"rendered":"El robot tenista, un impacto mundial de China"},"content":{"rendered":"

BEIJIN * 13 de abril 2026.
\n) DW.com<\/a><\/em>
\nA mediados de febrero, en la antesala del A\u00f1o Nuevo Lunar,<\/em> China impact\u00f3 al mundo con modelos de robots humanoides realizando movimientos de artes marciales y acrobacias casi a la perfecci\u00f3n.<\/p>\n

A pesar de estos impresionantes avances, los roboticistas han tenido dificultades para conseguir que sus creaciones reproduzcan con eficacia las habilidades deportivas humanas, como las que se necesitan para jugar al tenis y otros deportes.<\/p>\n

Ahora, un equipo de investigadores chinos present\u00f3 un robot humanoide capaz de aprender a jugar tenis en apenas cinco horas, alcanzando una tasa de \u00e9xito de devoluci\u00f3n del 96,5 % en partidos reales contra jugadores humanos.<\/p>\n

Im\u00e1genes que sorprendieron a Elon Musk<\/strong><\/p>\n

Las im\u00e1genes del robot tenista se viralizaron en redes sociales e impactaron incluso a referentes de la inteligencia artificial (IA). En X<\/em>, el magnate Elon Musk<\/strong> reaccion\u00f3 con asombro. Andrej Karpathy, reconocido investigador, confes\u00f3 que al inicio pens\u00f3 que se trataba de un video generado por IA.<\/p>\n

El proyecto, denominado LATENT \u2014Learning Athletic Humanoid Tennis Skills from Imperfect Human Motion Data<\/em>\u2014, fue desarrollado con el apoyo de Galbot, empresa china de rob\u00f3tica e IA, y publicado como art\u00edculo preliminar en arXiv, a la espera de revisi\u00f3n.<\/p>\n

C\u00f3mo hacer que los robots jueguen tenis<\/strong><\/p>\n

Replicar habilidades deportivas ha sido uno de los grandes obst\u00e1culos de la rob\u00f3tica. Algunos prototipos anteriores fueron entrenados para jugar tenis de mesa o f\u00fatbol, pero con agilidad y realismo limitados.<\/p>\n

El tenis, en particular, no es una disciplina sencilla: \u00abLas pelotas que llegan a gran velocidad exigen decisiones en fracciones de segundo; la coordinaci\u00f3n de todo el cuerpo determina la calidad del golpe de respuesta y correr a toda velocidad por la pista pone a prueba constantemente la potencia explosiva y el control\u00bb, indica un comunicado de LATENT enviado a DW.<\/p>\n

\u00abEn un entorno tan din\u00e1mico y competitivo como el del tenis, el robot se enfrenta a pelotas que superan los 100 km\/h, a trayectorias impredecibles y al ritmo de juego siempre cambiante de su oponente\u00bb, agrega el reporte.<\/p>\n

Bastaron solo cinco horas de aprendizaje<\/strong><\/p>\n

Cualquiera que alguna vez haya agarrado una raqueta de tenis sabe que aprender a lanzar la pelota al otro lado de la red con cierta t\u00e9cnica requiere de tiempo, pr\u00e1ctica y, sobre todo, paciencia.<\/p>\n

En este caso, el androide G1 de la empresa Unitree Robotics entren\u00f3 durante cinco horas con fragmentos de movimientos b\u00e1sicos de tenistas aficionados. Es decir, no se trata de un robot preprogramado, sino de un aprendizaje a trav\u00e9s del tiempo y la captura de movimientos.<\/p>\n

Capacidad de mantener rallies con diferentes golpes
\n<\/strong>
\nEn los videos se observan las sesiones de entrenamiento junto a humanos: juego de piernas, golpes de derecha, de rev\u00e9s y desplazamientos laterales y cruzados.<\/p>\n

\u00abAnte diferentes golpes, el robot puede planificar en tiempo real sus pasos, el ritmo del golpe y la postura corporal bas\u00e1ndose en informaci\u00f3n como la velocidad de la pelota, el punto de ca\u00edda y su propia postura, logrando as\u00ed un golpe estable sin perder el estilo natural de movimiento\u00bb, destaca el informe.<\/p>\n

\u00abNuestro m\u00e9todo logra resultados sorprendentes en el mundo real y puede mantener rallies de varios golpes con jugadores humanos\u00bb, afirma el equipo.<\/p>\n

Una precisi\u00f3n del 96,5 %, pero con l\u00edmites claros
\n<\/strong>
\nEn partidos reales, el robot alcanz\u00f3 su punto m\u00e1ximo de devoluci\u00f3n de la bola con una tasa de \u00e9xito del 96,5%, regresando pelotas hacia el otro lado de la red muy cerca de los objetivos marcados.<\/p>\n

Sin embargo, el sistema tiene limitaciones concretas. Los androides no eligen hacia d\u00f3nde enviar la bola: simplemente la devuelven de forma aleatoria, lo que impide simular un partido competitivo real. Tampoco pueden igualar los movimientos de tenistas profesionales.<\/p>\n

\u00abA pesar de ser imperfectos, estos datos cuasi-realistas siguen proporcionando informaci\u00f3n previa sobre las habilidades humanas b\u00e1sicas en situaciones de tenis\u00bb, explican los autores.<\/p>\n

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