La animación de movimientos humanos en entornos digitales ha sido un desafío constante.

Desde las primeras películas CGI hasta los videojuegos modernos, capturar la forma en que interactuamos con objetos físicos ha requerido años de perfeccionamiento.

Sin embargo, los resultados siguen estando limitados por los datos imperfectos de captura de movimiento y la falta de integración realista con la física del mundo real.

Aquí es donde entra en juego InterMimic, un sistema de inteligencia artificial diseñado para entrenar robots y simulaciones para imitar movimientos humanos con una precisión sin precedentes.

Presentado en un reciente preprint académico, este enfoque combina aprendizaje automático, simulaciones físicas y un método innovador de enseñanza por distilación de políticas para corregir y mejorar la calidad de los datos de movimiento capturados.

La interacción humano-objeto (HOI, por sus siglas en inglés) es un problema complejo en el campo de la animación y la robótica. Tradicionalmente, se han utilizado datos de captura de movimiento (MoCap) para registrar cómo una persona manipula objetos, pero estos datos no siempre son perfectos. Errores de contacto, movimientos imprecisos y la falta de detalles en las manos pueden hacer que la simulación final se vea poco realista o físicamente incorrecta.