14/04/2026 - 13:42
Projeto usa dados imperfeitos de movimentos humanos para treinar robô que já enfrenta jogadores reais com taxa de sucesso de 96,5%.Em meados de fevereiro, na antesala do Ano Novo Lunar, a China figurou nas manchetes internacionais ao apresentar modelos de robôs humanoides capazes de realizar acrobacias e movimentos de artes marciais quase à perfeição.
Apesar desses avanços impressionantes, os roboticistas têm enfrentado dificuldades para fazer com que suas criações reproduzam com eficácia habilidades esportivas humanas, como as necessárias para jogar tênis e outros esportes.
Agora, uma equipe de pesquisadores chineses apresentou um robô humanoide capaz de aprender a jogar tênis em apenas cinco horas, alcançando uma taxa de êxito de 96,5% nas devoluções em partidas reais contra jogadores humanos.
Imagens que surpreenderam Elon Musk
As imagens do robô tenista viralizaram nas redes sociais e impactaram até mesmo referências da inteligência artificial (IA). No X, o magnata Elon Musk reagiu com espanto. Andrej Karpathy, pesquisador reconhecido, confessou que no início pensou que se tratava de um vídeo gerado por IA.
O projeto, denominado LATENT — Learning Athletic Humanoid Tennis Skills from Imperfect Human Motion Data —, foi desenvolvido com o apoio da Galbot, empresa chinesa de robótica e IA, e publicado como artigo preliminar no arXiv, à espera de revisão.
Como fazer com que robôs joguem tênis
Replicar habilidades esportivas tem sido um dos grandes obstáculos da robótica. Alguns protótipos anteriores foram treinados para jogar tênis de mesa ou futebol, mas com agilidade e realismo limitados.
O tênis, em particular, não é uma disciplina simples: “As bolas que chegam em alta velocidade exigem decisões em frações de segundo; a coordenação de todo o corpo determina a qualidade do golpe de resposta e correr a toda velocidade pela quadra coloca constantemente à prova a potência explosiva e o controle”, indica um comunicado da LATENT enviado à DW.
“Em um ambiente tão dinâmico e competitivo como o do tênis, o robô enfrenta bolas que superam os 100 km/h, trajetórias imprevisíveis e o ritmo de jogo sempre mutável do oponente”, acrescenta o relatório.
Bastaram apenas cinco horas de aprendizado
Qualquer pessoa que já segurou uma raquete de tênis sabe que aprender a mandar a bola para o outro lado da rede com alguma técnica exige tempo, prática e, sobretudo, paciência.
Neste caso, o androide G1, da empresa Unitree Robotics, treinou durante cinco horas com fragmentos de movimentos básicos de tenistas amadores. Ou seja, não se trata de um robô pré-programado, mas de um aprendizado ao longo do tempo por meio da captura de movimentos.
Capacidade de manter sequências com diferentes golpes
Nos vídeos, observam-se as sessões de treinamento junto a humanos: jogo de pernas, golpes de direita, de esquerda e deslocamentos laterais e cruzados.
“Diante de diferentes golpes, o robô pode planejar em tempo real seus passos, o ritmo do golpe e a postura corporal com base em informações como a velocidade da bola, o ponto de quique e sua própria postura, conseguindo assim um golpe estável sem perder o estilo natural de movimento”, destaca o informe.
“Nosso método alcança resultados surpreendentes no mundo real e consegue manter sequências de vários golpes com jogadores humanos”, afirma a equipe.
Uma precisão de 96,5%, mas com limites claros
Em partidas reais, o robô atingiu seu pico de devolução da bola com uma taxa de sucesso de 96,5%, devolvendo bolas para o outro lado da rede muito próximas dos alvos marcados.
No entanto, o sistema apresenta limitações concretas. Os androides não escolhem para onde enviar a bola: simplesmente a devolvem de forma aleatória, o que impede a simulação de uma partida competitiva real. Tampouco conseguem igualar os movimentos de tenistas profissionais.
“Apesar de serem imperfeitos, esses dados quase realistas continuam fornecendo informações prévias sobre as habilidades humanas básicas em situações de tênis”, explicam os autores.
O próximo passo: estratégia e outros esportes
A equipe já trabalha para superar essas limitações por meio de um marco de treinamento multiagente, que permitiria aos robôs participar de cenários mais realistas, com estratégias próprias e respostas adaptadas ao jogo do adversário.
A ambição vai além do tênis: “Embora este trabalho se concentre na devolução no tênis, o marco proposto tem potencial para se generalizar a tarefas nas quais não há dados humanos de alta qualidade, como o futebol ou o parkour”, conclui a equipe.
O horizonte traçado pelos desenvolvedores é amplo: “Do entretenimento esportivo aos serviços domésticos, passando por diversos cenários complexos de colaboração entre humanos e máquinas, a IA incorporada está saindo gradualmente dos laboratórios para entrar no mundo real”.
