DeepMind desenvolve robô capaz de jogar tênis de mesa em nível humano

A equipe DeepMind Robotics do Google revelou um avanço significativo na robótica com seu robô de tênis de mesa recém-desenvolvido. No artigo publicado recentemente, intitulado "Alcançando um Robô Jogador de Tênis de Mesa Competitivo em Nível Humano", o robô demonstra jogar em um nível comparável ao de jogadores humanos amadores. 

Isso é bastante significativo no campo da robótica, especialmente nos esportes, onde o raciocínio e a ação rápidos são vitais.  

“Este é o primeiro robô agente capaz de praticar um esporte com humanos em nível humano e representa um marco no aprendizado e controle de robôs. No entanto, é também apenas um pequeno passo em direção a um objetivo de longa data na robótica: alcançar o desempenho humano em muitas habilidades úteis do mundo real.” 

o artigo de pesquisa

Estudo revela os pontos fortes e as limitações de robôs no tênis de mesa

O desempenho do robô foi superior ao de iniciantes, com apenas 45% de derrotas para jogadores de nível intermediário. No entanto, contra oponentes mais experientes, o robô não conseguiu vencer nenhuma partida. De forma geral, o robô saiu vitorioso em 45% das 29 partidas realizadas. Esse desempenho revela algumas limitações e oportunidades futuras para essa abordagem. 

Apesar de o robô ter alcançado grandes conquistas, ele enfrentou diversos obstáculos. Seu principal problema é a resposta aos arremessos rápidos, 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 da DeepMind também apontam essas limitações e recomendam maneiras de aprimorar a capacidade do robô.

Para reduzir a latência, a equipe sugere investigar algoritmos de controle aprimorados, bem como melhorias de hardware. Possíveis melhorias incluem a criação de modelos mais precisos para o movimento da bola e o aprimoramento da comunicação entre os sensores e atuadores do robô. 

Essas alterações visam aumentar a velocidade de reação do robô, bem como seu desempenho geral. Além disso, o robô apresenta dificuldades com bolas altas e baixas, backhand e na compreensão do efeito da bola.

Os resultados da pesquisa conduzida pela DeepMind não se limitam à aplicação no tênis de mesa. Os princípios utilizados no desenvolvimento deste robô podem ser aplicados em outros setores no futuro. A equipe concentra-se na arquitetura de políticas, no uso de simulação e no ajuste de estratégias em tempo real na robótica. 

O tênis de mesa surge como um campo de testes popular para a robótica

O tênis de mesa é uma das modalidades mais populares na robótica devido aos requisitos de precisão, planejamento e velocidade. O robô da Google DeepMind está entre os sistemas robóticos mais famosos para jogar tênis de mesa. 

Em 2017, a OMRON, empresa japonesa detron, apresentou o FORPHEUS, um "robô instrutor de tênis de mesa" considerado o primeiro do gênero no mundo. Este robô, Orpheus, nomeado em homenagem à figura mitológica grega, tornou-se detentor de um recorde mundial do Guinness e demonstrou como as relações entre pessoas e robôs provavelmente evoluirão no futuro. 

O projeto FORPHEUS da OMRON demonstrou como o tênis de mesa pode contribuir para o aprimoramento da robótica, integrando habilidades humanas à automação. A criação de robôs pelo Google DeepMind é vista como um grande avanço em inteligência artificial e robótica.