Um humanoide desenvolvido na China demonstrou ser capaz de aprender a jogar tênis em cinco horas de treinamento, a partir de capturas de movimentos de jogadores amadores — e não de atletas de alto rendimento.

O robô G1, fabricado pela Unitree Robotics, participou de partidas reais e registrou taxa de acerto de 96,5% nas devoluções, segundo artigo preliminar publicado no repositório científico arXiv e ainda submetido à revisão por pares.

O método de aprendizado

O projeto recebeu o nome de LATENT, sigla em inglês para “aprendizado de habilidades atléticas humanoides no tênis a partir de dados imperfeitos de movimentos humanos”. O trabalho contou com o apoio da Galbot, empresa chinesa de robótica e inteligência artificial.

O treinamento se baseou em fragmentos de movimentos básicos do tênis, captados de jogadores sem nível profissional. A partir dessas referências incompletas, o sistema desenvolveu a capacidade de ajustar, em tempo real, a movimentação dos pés, o momento do golpe e a postura do corpo. As variáveis consideradas incluem velocidade da bola, ponto de quique e posição do próprio robô.

“Apesar de serem imperfeitos, esses dados quase realistas continuam fornecendo informações prévias sobre as habilidades humanas básicas em situações de tênis”, afirmam os pesquisadores no artigo.

Desempenho e limitações

Segundo a DW, nos testes com jogadores humanos, o G1 demonstrou capacidade de sustentar sequências de múltiplos golpes — direita, esquerda e deslocamentos laterais. O comunicado do projeto descreve o tênis como uma modalidade que “exige decisões em frações de segundo” e na qual “correr a toda velocidade pela quadra coloca constantemente à prova a potência explosiva e o controle”.

O sistema, porém, apresenta restrições relevantes. O robô não direciona as devoluções de forma intencional — as bolas são enviadas ao campo adversário sem escolha de destino, o que inviabiliza uma partida competitiva nos moldes convencionais. A reprodução dos movimentos de tenistas profissionais também está fora do alcance atual do modelo.

Próximas etapas

A equipe trabalha no desenvolvimento de um modelo multiagente, com o objetivo de permitir ao robô construir estratégias de jogo e responder de maneira adaptada ao estilo do adversário.

Os pesquisadores indicam que a abordagem tem potencial além das quadras: “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”.

A publicação repercutiu em fevereiro de 2026, durante o período do Ano Novo Lunar, e circulou amplamente nas redes sociais. O pesquisador Andrej Karpathy relatou ter acreditado, inicialmente, que as imagens eram geradas por inteligência artificial.