DeepMind robotem, z którym zagrasz w ping-ponga

Inżynierowie projektu DeepMind opracowali i przetestowali robota zdolnego do gry w ping-ponga na poziomie amatorskim.

Rozwiązanie, które łączy w sobie najnowocześniejszą robotykę z zaawansowaną sztuczną inteligencją, podkreśla potencjał inteligentnych maszyn do angażowania się w dynamiczne i szybkie zadania, które wymagają zarówno fizycznej zwinności, jak i strategicznego myślenia.

Podstawą tego rozwoju jest wykorzystanie ramienia robota ABB IRB 1100, urządzenia już wykorzystywanego w różnych zastosowaniach przemysłowych. Ramię to jest znane ze swojej szybkości i precyzji, cech, które sprawiają, że jest ono szczególnie odpowiednie do szybkiej gry, takiej jak tenis stołowy. Aby zwiększyć możliwości ramienia, inżynierowie dodali przesuwną szynę, umożliwiając robotowi szybkie poruszanie się z boku na bok, naśladując ruchy boczne wymagane w ping-pongu.

Jednak sprzęt to tylko jedna część równania. Prawdziwa innowacja leży w sztucznej inteligencji, która zasila robota. Naukowcy zastosowali dwupoziomowe podejście, aby umożliwić robotowi skuteczną grę. Pierwszy poziom jest przeznaczony do wykonywania określonych ruchów w tenisie stołowym, podczas gdy drugi poziom koncentruje się na strategicznym aspekcie gry, takim jak przewidywanie działań przeciwnika i decydowanie o najlepszej odpowiedzi.

Sztuczna inteligencja robota została wytrenowana przy użyciu kombinacji symulacji fizycznych i obserwacji ludzkich graczy. Metoda, która obejmowała uczenie się na podstawie stosunkowo niewielkiego zbioru danych, pozwoliła sztucznej inteligencji rozwinąć zrozumienie gry na zaawansowanym poziomie, zwracając uwagę na detale. Proces zastosowany w treningu pomógł z czasem udoskonalić umiejętności robota, czyniąc go coraz bardziej biegłym w odbijaniu piłki i angażowaniu się w rajdy.

Po szeroko zakrojonych wirtualnych testach robot był gotowy do zmierzenia się z ludzkimi przeciwnikami. Naukowcy przeprowadzili 29 meczów z ludzkimi graczami o różnym poziomie umiejętności, aby ocenić wydajność robota. Wyniki były obiecujące, ale wskazały obszary wymagające poprawy. Robot z łatwością pokonał początkujących graczy, ale zmagał się z bardziej zaawansowanymi przeciwnikami. Przeciwko średnio zaawansowanym graczom robot zdołał wygrać nieco ponad połowę swoich meczów.

Jedną z krytycznych obserwacji podczas testów była trudność robota w radzeniu sobie z szybkimi i wysokimi piłkami, a także wyzwania związane z odczytywaniem podkręcanych piłek i wykonywaniem uderzeń z backhandu. Słabości wskazują na złożoność gry, w której czynniki takie jak rotacja i prędkość odgrywają kluczową rolę, trudną do opanowania przez sztuczną inteligencję bez dalszego udoskonalania.

Rozwój robota do gry w ping-ponga jest czymś więcej niż tylko osiągnięciem technicznym; stanowi on znaczący krok naprzód w dziedzinie robotyki i sztucznej inteligencji. Dzięki udanej integracji zaawansowanej sztucznej inteligencji z robotyką fizyczną, zespół DeepMind zademonstrował potencjał maszyn do wykonywania zadań wymagających połączenia sprawności fizycznej i przetwarzania poznawczego. Ma to konsekwencje wykraczające poza tenis stołowy, ponieważ podobne technologie można zastosować w innych obszarach wymagających precyzji, szybkości i zdolności adaptacyjnych.

Szymon Ślubowski