DeepMind desenvolve robô capaz de jogar tênis de mesa em nível humano
- Google DeepMind apresenta novo sistema robótico para jogar tênis de mesa.
- O robô recebeu primeiro treinamento com os parâmetros da bola e, em seguida, foi treinado tanto no ambiente virtual quanto no físico.
- O braço robótico provou ser um oponente à altura, derrotando 13 dos 29 adversários humanos.
A equipe de robótica do Google DeepMind revelou um avanço significativo na robótica com seu novo robô de tênis de mesa desenvolvido. No artigo que publicaram recentemente, intitulado “Achieving Human-Level Competitive Robot Table Tennis” (Alcançando o Nível Humano no Tênis de Mesa Competitivo de Robôs), o robô é mostrado jogando em um nível alto, comparável ao de jogadores humanos amadores.
Isso é bastante significativo no campo da robótica, especialmente em esportes, onde o pensamento rápido e a ação rápida são vitais.
“Este é o primeiro agente robótico capaz de jogar um esporte com humanos no nível humano e representa um marco na aprendizagem e controle de robôs. No entanto, também é apenas um pequeno passo em direção a um objetivo de longa data na robótica de alcançar desempenho em nível humano em muitas habilidades úteis do mundo real.”
o artigo de pesquisa
Estudo Revela Pontos Fortes e Limitações do Robô no Tênis de Mesa
Ele provou ser mais alto do que o desempenho de iniciantes e perdeu apenas 45% do tempo contra jogadores intermediários. No entanto, com oponentes mais experientes, o robô não foi capaz de vencer uma única partida. Em geral, o robô reivindicou a vitória em 45 por cento das 29 partidas realizadas. Esse desempenho mostra algumas restrições e oportunidades futuras dessa abordagem.
Embora o robô tenha alcançado grandes marcos, ele encontrou vários obstáculos. Seu principal problema é a resposta às bolas rápidas, o que pode ser explicado pela latência do sistema, pela necessidade de reinicializações obrigatórias entre os arremessos e pela falta de dados. Os autores deste estudo na DeepMind também observam essas limitações e recomendam maneiras de melhorar a capacidade do robô.
Para a latência, a equipe sugere investigar algoritmos de controle aprimorados, bem como melhorias de hardware. As possíveis melhorias incluem criar modelos mais precisos para o movimento da bola e melhorar a comunicação dos sensores e atuadores do robô.
Essas mudanças têm como objetivo aumentar a velocidade de reação do robô, bem como o desempenho geral. Além disso, o robô tem problemas com bolas altas e baixas, backhand e compreensão do efeito da bola.
Os resultados da pesquisa conduzida pela DeepMind não se limitam à aplicação de tênis de mesa. Os princípios usados no desenvolvimento deste robô podem ser usados para melhorar outros setores no futuro. A equipe se concentra na arquitetura de políticas, no uso de simulação e no ajuste de estratégia em tempo real na robótica.
O Tênis de Mesa Surge como Terreno Popular para Testes em Robótica
O tênis de mesa é uma das arenas mais populares na robótica devido aos requisitos de precisão, planejamento e velocidade. O robô do Google DeepMind está entre os outros sistemas robóticos famosos para jogar tênis de mesa.
Em 2017, a OMRON, uma empresa eletrônica japonesa, apresentou o FORPHEUS, um “tutor de tênis de mesa robótico” que era considerado o primeiro do seu tipo no mundo. Este robô, Orpheus, nomeado após a figura mitológica grega, tornou-se detentor do Guinness World Record e demonstrou como as relações entre pessoas e robôs provavelmente progredirão no futuro.
O FORPHEUS da OMRON mostrou como o tênis de mesa pode contribuir para a melhoria da robótica, integrando habilidades humanas com automação. A criação do robô do Google DeepMind é vista como um grande avanço na IA e na robótica.
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Brenda Kanana
Brenda tem mais de 4 anos de experiência especializada em criptomoedas, inteligência artificial e tecnologias emergentes. Ela trabalhou na Zycrypto, Blockchain Reporter, The Coin Republic e agora faz do Cryptopolitan seu lar. Sua graduação em Sociologia pela Mombasa Technical University mantém-a alinhada com o pulso de seus leitores.
