中国のGalbot Roboticsが3月16日、Unitree G1ヒューマノイドロボットが人間のプレイヤーとリアルタイムでテニスラリーを行う動画を公開しました。同社が清華大学・北京大学と共同開発した「LATENT」システムによるもので、わずか5時間分の断片的なモーションデータから学習を行っています。
LATENTは「Learning Athletic Humanoid Tennis Skills from Imperfect Human Motion Data」の略で、ヒューマノイドロボット向けの運動スキル学習における新しいアプローチを示しています。従来の手法では完璧な動作データが必要でしたが、LATENTはアマチュアプレイヤーのコンパクトなモーションキャプチャシステムで収集した「不完全な動作断片」から学習できる点が画期的です。シミュレーションではフォアハンド成功率96%を達成し、実環境でもフォアハンド90.9%、バックハンド77〜78%の変換率を記録しました。ロボットはミリ秒単位の反応速度で高速ボールに対応し、コート上を移動しながら自然な全身動作でラリーを継続できます。
X上では「データ効率の驚異的な改善」「物理的スキル学習の新パラダイム」との声が上がっています。一方、Redditでは「シミュレーションと現実のギャップがまだ課題」との慎重な評価も見られます。ロボティクス分野への投資が急増する中、少量のデータで高度な運動スキルを習得できるこの技術は、将来的にスポーツコーチング、リハビリテーション、エンターテインメントなど幅広い応用が期待されています。