Dünyanın ilk insanoid robot dövüş turnuvası Çin'de gerçekleştirildi. Gerçekçi görünümlü insanoid robotlar, ileri seviye dövüş yeteneklerini sergilemek üzere dört farklı takım tarafından ringe çıkarıldı.
Çin Medya Grubu (CMG) tarafından düzenlenen turnuva, 25 Mayıs'ta Hangzhou şehrinde yapıldı ve devlet televizyonu aracılığıyla ülke genelinde yayınlandı. Turnuva boyunca Unitree'nin G1 adlı insanoid robotları ilk kez birbirlerine karşı mücadele etti. Robotlar yumruklar atıp tekmeler savururken, gelen saldırılardan kaçınma becerilerini de gösterdi.
Dört farklı takımın katıldığı müsabakada, her takım kendi taktiklerini kullandı. Örneğin, takımlardan biri "adım adım ilerleme" yaklaşımını benimserken, bir diğeri "kas hafızası hassasiyeti" stratejisiyle hıza odaklandı. Takımlar, düşük gecikme süresi nedeniyle robotları uzaktan, bir oyun kumandası aracılığıyla kontrol etmeyi tercih etti. Bu yöntem, yapay zeka ses kontrolü veya hareket algılama gibi diğer yöntemlere göre komutların robota daha hızlı iletilmesini sağladı.
Unitree yetkilileri, G1 insanoid robotunun yüksek hassasiyetle ve birçok eksende hareket edebildiğini belirtti. Robotlar omuz eklemlerini kullanarak yumruk atabildiği gibi, kalça ve dizlerini kullanarak tekme de savurabiliyor. G1'in kollarının yedi serbestlik derecesine sahip olduğu (bir insan kolu gibi) ifade edildi. Bu, omuz ve bileğin üçer farklı yönde dönebilmesi ve dirseğin açılıp kapanabilmesi anlamına geliyor.
İnsanoid robotlar, karmaşık hareketler yaparken dengelerini korumak için özel algoritmalara ve sensörlere ihtiyaç duyar. İnsanlar dengeyi doğal olarak öğrenirken, robotların dengede kalmaları için hassas talimatlar gerekir. G1, sadece ayakta durup yumruk atmakla kalmayıp, tekme atarken ve saldırılardan kaçarken de dengesini koruma konusunda ne kadar ilerleme kaydedildiğini gösterdi. Robotlar, mücadele sırasında yoğun fiziksel zorlanmaya maruz kaldı, ancak buna dayanacak şekilde tasarlandılar.
Unitree, G1'in bu dövüşler sırasında dengede kalmasını sağlamak için yapay zeka destekli pekiştirmeli öğrenme (reinforcement training) yöntemini kullandı. Bu yöntemde, optimal davranışlar büyük miktarda veriye maruz kalınarak öğreniliyor. Ortaya çıkan algoritma, robotun insan kontrolü olsun veya olmasın dengede kalması için gerçek zamanlı denge sensörleri ile birlikte kullanıldı.
Robotu dövüş senaryolarında daha stabil hale getirmek için ek eğitim seansları düzenlendi. Bu seanslarda robot farklı açılardan vuruldu ve ayakta kalması sağlandı. Ayrıca, ağırlık merkezini bacakları aracılığıyla alçaltmak veya düşmeyi engellemek için kollarını savurmak gibi dengeyi korumasına yardımcı olan belirli hareketler robota öğretildi.
Unitree, gelecekteki turnuvalarda daha yetenekli bir hareket algılama kontrol sistemine sahip bir robotu konuşlandırarak dövüşlerde daha fazla "sürükleyicilik" sağlamayı hedeflediğini belirtti.
