DeepMind entwickelt Roboter, der in der Lage ist, Tischtennis auf menschlichem Niveau zu spielen

Das Google DeepMind Robotics-Team hat einen bedeutenden Fortschritt in der Robotik mit ihrem neu entwickelten Tischtennisroboter enthüllt. In dem kürzlich veröffentlichten Papier mit dem Titel „Achieving Human-Level Competitive Robot Table Tennis“ wird gezeigt, dass der Roboter auf einem hohen Niveau spielt, das mit Amateur-Menschenspielern vergleichbar ist. 

Dies ist in der Robotik, insbesondere im Sport, von großer Bedeutung, wo schnelles Denken und schnelles Handeln von entscheidender Bedeutung sind.  

„Dies ist der erste Roboter-Agent, der in der Lage ist, einen Sport mit Menschen auf menschlichem Niveau zu spielen, und stellt einen Meilenstein im Roboternlernen und -steuerung dar. Allerdings ist es auch nur ein kleiner Schritt in Richtung eines langjährigen Ziels in der Robotik, menschliche Leistung auf vielen nützlichen Fähigkeiten der realen Welt zu erreichen.“ 

das Forschungs-paper

Studie enthüllt Stärken und Grenzen des Roboters im Tischtennis

Es erwies sich als höher als die Leistung von Anfängern und verlor nur 45 % der Zeit gegen mittlere Spieler. Dennoch konnte der Roboter gegen erfahrene Gegner kein einziges Match gewinnen. Im Allgemeinen errang der Roboter in 45 Prozent der 29 ausgetragenen Partien den Sieg. Diese Leistung zeigt einige Einschränkungen und zukünftige Möglichkeiten dieses Ansatzes auf. 

Obwohl der Roboter große Meilensteine erreicht hat, stieß er auf verschiedene Hürden. Sein Hauptproblem ist die Reaktion auf Fastballs, was durch die Systemlatenz, die Notwendigkeit obligatorischer Resets zwischen den Schüssen und den Mangel an Daten erklärt werden kann. Die Autoren von dieser Studie bei DeepMind weisen auch auf diese Einschränkungen hin und empfehlen Möglichkeiten zur Verbesserung der Fähigkeiten des Roboters.

Für die Latenz schlägt das Team vor, verbesserte Kontrollalgorithmen sowie Hardwareverbesserungen zu untersuchen. Mögliche Verbesserungen umfassen die Erstellung genauerer Modelle für die Ballbewegung und die Verbesserung der Kommunikation der Sensoren und Aktuatoren des Roboters. 

Diese Änderungen sollen die Reaktionsgeschwindigkeit des Roboters sowie die allgemeine Leistung erhöhen. Außerdem hat der Roboter Probleme mit hohen und niedrigen Bällen, Backhands und dem Verständnis des Ballspinns.

Die Ergebnisse der von DeepMind durchgeführten Forschung beschränken sich nicht auf die Tischtennisanwendung. Die Prinzipien, die bei der Entwicklung dieses Roboters verwendet wurden, können in Zukunft zur Verbesserung anderer Sektoren eingesetzt werden. Das Team konzentriert sich auf die Policy-Architektur, die Verwendung von Simulationen und die Echtzeit-Strategieanpassung in der Robotik. 

Tischtennis entwickelt sich zu einem beliebten Testfeld für die Robotik

Tischtennis ist aufgrund der Anforderungen an Genauigkeit, Planung und Geschwindigkeit eine der beliebtesten Arenen in der Robotik. Der Roboter von Google DeepMind ist neben anderen berühmten Robotersystemen zum Spielen von Tischtennis. 

Im Jahr 2017 stellte OMRON, ein japanisches Elektronikunternehmen, FORPHEUS vor, einen „Roboter-Tischtennis-Lehrer“, der als der erste seiner Art in der Welt galt. Dieser Roboter, Orpheus, benannt nach der griechischen mythologischen Figur, wurde Guinness World Record Holder und zeigte, wie sich die Beziehungen zwischen Menschen und Robotern in der Zukunft wahrscheinlich entwickeln werden. 

OMRONs FORPHEUS zeigte, wie Tischtennis zur Verbesserung der Robotik beitragen kann, indem es menschliche Fähigkeiten mit Automatisierung integriert. Die Robotererschaffung von Google DeepMind wird als ein großer Fortschritt in der KI und Robotik angesehen.