La tecnologia sta cambiando i modi convenzionali di praticare sport ricreativi e competitivi. Questo articolo, che illustra le modalità di impiego della robotica nel tennis – per il momento al posto dei raccattapalle, in futuro con l’idea di sostituire gli ‘attori protagonisti’, cioè i giocatori – inaugura una serie che verrà completata da altri due articoli:

• Comparativa attuale del mercato dei sensori da tennis, analizzandone le caratteristiche fisiche e le metriche che possono offrire
• Analisi degli strumenti di raccolta dei dati tennistici, che possono poi essere resi fruibili per mezzo di una applicazione (app) oppure in un ‘cruscotto di comando’ (Dashboard).

Addentriamoci nel tema di oggi. La robotica è un ramo interdisciplinare dell’ingegneria e della scienza che include ingegneria meccanica, ingegneria elettrica, informatica e altre scienze e si occupa della progettazione, costruzione, funzionamento e utilizzo di robot, nonché di sistemi informatici per il loro controllo, meccanismi di retro-analisi sensoriale ed elaborazione delle informazioni. Le sue applicazioni hanno registrato una crescita esplosiva negli ultimi anni, favorite anche dal tempo ridotto dedicato alle attività domestiche o commerciali. 

Considerando che quasi dall’oggi al domani, dopo la nascita dell’auto alla fine del XIX secolo, abbiamo avuto gli sport motoristici, ha senso che ora la robotica provi a farsi strada nelle competizioni sportive moderne. Per capire l’ammontare degli investimenti destinati allo sport e tempo libero è stata inoltrata una email alla federazione internazionale della robotica, per chiedere lumi sulle eventuali cifre di questi investimenti. Ci è pervenuta una risposta negativa. Senza dubbio questi sviluppi potrebbero provenire dai paesi dell’Est asiatico, dati i recenti esempi di competizioni sportive tra robot, li organizzate. Analizziamo ora un paio di esempi.

Ski Robot Challenge (SCI)

Al recenti giochi olimpici di Pyeongchang, svoltisi nel febbraio del 2018 si è tenuta una competizione tra robot sciatori presso la stazione sciistica di Welli Hilli, in una pista per principianti. Otto squadre provenienti da università, istituti e aziende private hanno gareggiato per un premio da 10.000 dollari nel torneo denominato Ski Robot Challenge. Le squadre hanno dovuto soddisfare requisiti specifici per far competere uno ski-bot, che doveva essere alto più di 50 cm, stare su due “gambe” con giunture simili a gomiti e ginocchia, avere un sistema di alimentazione indipendente e utilizzare sci e bastoncini. Inoltre le macchine sono state dotate di sensori per rilevare i pennoni blu e rossi sul loro percorso e girare mentre scendevano lungo la collina come dei principianti. Alle squadre sono stati assegnati punti per il numero di bandierine evitate e il tempo più veloce per raggiungere il traguardo. Gli organizzatori hanno dichiarato di aver sostenuto la sfida per promuovere la tecnologia robotica della Corea del Sud durante le Olimpiadi.

Forpheus (PING PONG)

Che ci si creda o no, il tennistavolo è il sesto sport più popolare del nostro pianeta, con circa 875 milioni di fan in tutto il mondo. Questa statistica è diventata molto più chiara da comprendere a un evento svoltosi nel 2019, quando centinaia di spettatori si sono affollati per mettere alla prova le loro abilità di gioco contro Forpheus.

Sviluppato da Omron, Forpheus è ora alla sua quinta generazione ed è stato adattato a un tavolo da ping-pong di dimensioni standard. Sebbene possa mancare di aspetto umano, il robot vanta capacità di percezione di cui anche il più grande giocatore sarebbe orgoglioso. Infatti con le sue cinque telecamere, Forpheus può seguire simultaneamente il suo avversario e la palla, al punto da monitorare la rotazione del colpo e rispondere con alcune risposte ingannevoli.

Un controller analizza la velocità della palla con una telecamera che ha una risoluzione di mille fotogrammi (frames) al secondo, consentendo di prevedere dove atterrerà e reagirà di conseguenza. La componente AI può anche determinare dove atterrerà la risposta di FORPHEUS con una precisione che ha un margine di errore di 5 centimetri. Tutto questo viene proiettato su uno schermo in modo tale che i “giocatori” umani possano preparare e migliorare il loro gioco.

E ORA VENIAMO AL TENNIS

Nel caso del tennis si può di buon grado convenire che vi possono essere due impieghi possibili per le macchine:

• Un uso per compiti più facili, al fine di rimpiazzare la funzione dei raccattapalle, come il seguente video ne dà visione.

• Un impiego più ambizioso, al fine di sostituire i giocatori.

Potremmo considerare un esempio di tennis robotico il seguente esempio…

…anche se la nostra immaginazione ci porterebbe a intravedere due umanoidi scambiare colpi di tennis come nell’illustrazione qui sotto.

Proviamo a immaginare la scena. Un robot scaglia una prima di servizio a 400 km/h e un altro risponde, in modo tale che inizia uno scambio mozzafiato, di oltre 300 colpi. A un certo punto, interviene l’occhio di falco che stabilisce che la palla è fuori di un soffio. Questo scenario è scaturito durante una tavola rotonda organizzata verso la fine del 2019 sull’utilizzo dei dati e delle tecnologie nel tennis, ed è un’ipotesi evocata da Chris Brauer, direttore dell’innovazione presso l’Institute of Management Studies (Università di Londra). Tuttavia siamo ancora distanti dall’immaginare un torneo tra robot umanoidi, come ipotizzato da Brauer, perché vi sono ancora delle difficoltà tecniche da risolvere, nonostante i recenti progressi fatti adottando approcci di deep learning (tecniche di apprendimento ‘profondo’ basate su reti neurali artificiali).

Un lavoro di sviluppo di un algoritmo che una macchina potrebbe utilizzare per “vedere” dove si trova la palla e indovinare dove andrà dopo, è stato condotto nel 2015 da Robert Chin. L’articolo originale è disponibile qui. Robert sostiene che per aiutare un robot a vedere una palla, si deve prima pensare alla palla come a un oggetto che vola nell’aria. Infatti i robot possono rilevare oggetti in movimento limitati a un singolo piano, come il suolo, ma la complessità aumenta quando l’oggetto si muove nello spazio tridimensionale. Ad esempio, è più facile insegnare a un robot a prendere una palla che rotola piuttosto che una palla lanciata.

Fortunatamente, quando i giocatori impartiscono rotazione alla palla si crea una curvatura caratteristica nella traiettoria che può essere modellata da equazioni, e dunque il passaggio inverso consente di partire dalle equazioni per modellare la traiettoria di un servizio.

Guardando una partita, noi esseri umani usiamo la posizione del giocatore e del rimbalzo come suggerimenti per indovinare dove è diretta la palla. Anche le macchine robotiche possono usare questi segnali, ma il tennis è un gioco veloce e un robot giocatore di tennis avrebbe un eccesso di informazioni da elaborare in un breve lasso di tempo. Per rilevare un oggetto rotondo di un certo colore, come una pallina da tennis, calcoli computazionali piuttosto complessi estraggono le informazioni scansionando migliaia di pixel in un fotogramma.

Sebbene il lavoro del dottor Chin sia stato superato da recenti tecniche di deep learning (GANs), lo abbiamo contattato per rivolgergli alcune domande.

A pagina due: il parere dell’esperto e le conclusioni: quanto siamo lontani da un torneo tra robot?

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