DeepMind desenvolve robô que pode jogar pingue-pongue amador

Uma equipe de engenheiros do Projeto DeepMind do Google demonstrou um robô capaz de jogar tênis de mesa amador (pingue-pongue). A equipe publicou um artigo sobre o arXiv servidor de pré-impressão descrevendo como eles desenvolveram o robô, quão bem ele se saiu em diferentes níveis de habilidade e como os jogadores humanos responderam ao brincar com o robô.

Nos últimos anos, cientistas de robôs têm combinado avanços no design de robôs com inteligência artificial, resultando no desenvolvimento de robôs com habilidades cada vez maiores. Neste novo esforço, a equipe de pesquisa desenvolveu um jogador de pingue-pongue baseado em IA com o mais alto nível de desempenho já visto para um robô.

Para construir seu sistema robótico, os pesquisadores começaram com um braço robótico chamado ABB IRB 1100 — o robô é atualmente usado em aplicações industriais do mundo real. Além de sua capacidade de manipular seu braço e mão muito rapidamente, ele também pode deslizar rapidamente de um lado para o outro em um trilho. Essas características o tornaram um candidato ideal para jogar pingue-pongue.

Para dar ao robô a habilidade de jogar o jogo, que requer um alto grau de responsividade, destreza e pensamento, eles usaram uma abordagem de dois níveis. O primeiro nível envolveu a execução de movimentos de tênis de mesa, enquanto o segundo foi focado em estratégia.

Sua arquitetura cerebral combinou múltiplos controladores de nível de habilidade para lidar com cada um dos tipos de movimentos necessários para devolver uma bola de pingue-pongue corretamente. Cada um foi treinado usando rotinas de IA que aprenderam observando simulações de física e humanos jogando o jogo — uma abordagem que permitiu o uso de um conjunto de dados relativamente pequeno. Eles também usaram um processo iterativo para refinar as habilidades do robô.

Depois que o robô foi testado virtualmente e considerado pronto para jogar com humanos, os pesquisadores conduziram 29 partidas envolvendo humanos com conjuntos de habilidades altamente variáveis. O robô conseguiu vencer facilmente todos os humanos de nível iniciante, mas nenhum daqueles com alto nível de habilidade. Ele venceu pouco mais da metade de suas partidas contra jogadores intermediários.

Durante os testes, a equipe de pesquisa descobriu pontos fracos no jogo do robô — reações lentas a bolas rápidas e/ou altas, leitura de spin e rebatidas de backhand — que eles tentarão corrigir.

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