Fußball-Humanoide aus Tsinghua schafft es auf das Titelblatt von Science Robotics, trainiert nur in der Simulation
Ein Team der Tsinghua-Universität hat mit ByteDance Seed und der China Agricultural University am 19. August 2026 in Science Robotics einen Reinforcement-Learning-Regler veröffentlicht, der die Kamera eines Humanoiden direkt mit seinen Beinen verknüpft. Auf dem T1 von Booster Robotics berichten die Autoren 46 Prozent weniger Fehler bei der Ballposition, bis zu 64 Prozent schnellere Schüsse und rund 90 Prozent Trefferquote aus vorderen Positionen, ohne Nachtraining in der Realität.