A cesta de basquete robótica do MIT ajudará você a melhorar seu jogo

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Pesquisadores da Ciência da Computação e Inteligência Artificial do Instituto de Tecnologia de Massachusetts O laboratório pode não parecer o pessoal com maior probabilidade de ajudá-lo a melhorar seu arremesso de basquete habilidades. Mas é exatamente isso que um novo projeto CSAIL do MIT pretende fazer com uma peculiar máquina de treinamento de basquete com um cesta de basquete que encolhe e aumenta quando você faz arremessos, mudando assim de forma para ajudar a melhorar as várias facetas do seu jogo.

Por exemplo, para começar, o cesto pode ser posicionado a uma altura mais baixa com um diâmetro de aro maior, que gradualmente diminui e também aumenta para atingir proporções regulamentares à medida que você marca mais e mais cestas. É um projeto incomum de um laboratório mais acostumado a trabalhar com o que há de mais moderno algoritmos de inteligência artificial – mas, como se vê, ele se encaixa perfeitamente nas áreas de CSAIL perícia.

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“Estamos procurando explorar diferentes maneiras de desenvolver tecnologias que permitam às pessoas treinar suas habilidades motoras em o que é chamado de ‘ponto de desafio ideal’, aquele ponto ideal onde uma tarefa não é enfadonhamente fácil, mas também não é frustrantemente difícil”,

Dishita Turakhia, um Ph. estudante do MIT CSAIL, disse à Digital Trends.

Cesta de basquete robô do MIT
MIT CSAIL

A cesta de basquete inteligente usa um sensor piezoelétrico especial na tabela e um sensor interruptor no aro que é capaz de detectar quando a bola entra na cesta. Com o tempo, à medida que o usuário começa a fotografar de forma mais consistente, um algoritmo encolhe automaticamente o aro, enquanto levanta o aro, essencialmente transformando uma cesta de basquete normal em um jogo com vários níveis que ficam mais difíceis com o tempo.

No momento, o trabalho é um protótipo de prova de conceito sem nenhuma comercialização no horizonte. Quando (ou se) for comercializada, não espere que a tecnologia se limite necessariamente ao basquete. Poderia ter aplicações muito mais amplas do que isso.

“Estou particularmente orgulhoso do algoritmo que desenvolvemos porque leva a ideia teórica de treinamento no ponto de desafio ideal e generaliza uma ampla variedade de exemplos de aplicação”, disse Turakhia. “Por exemplo, também poderia ser usado para uma bicicleta com rodinhas adaptativas que podem ensinar aos alunos como montá-lo levantando ou abaixando automaticamente as rodinhas com base no equilíbrio do aluno habilidades."

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