W dzisiejszym świecie technologii, gdzie granice możliwości są ciągle przesuwane, naukowcy z Google DeepMind stworzyli robota, który może stanowić godnego przeciwnika w ping-pongu.
Wyobraźcie sobie robota, który nie tylko zastąpi Was w domowych obowiązkach, ale i wyzwie Was na pojedynek w tenisa stołowego – i to na poziomie ambitnego amatora! Tak, to nie jest fragment scenariusza filmu sci-fi, lecz rzeczywistość, którą właśnie zaprezentowali badacze z DeepMind.
Robot wyposażono w ramie IRB 1100, zamontowane na dwóch liniowych suwnicach, co pozwala mu na błyskawiczne przemieszczanie się wzdłuż i w kierunku stołu. Jego zakres ruchów jest imponujący – może sięgnąć niemal każdego zakątka stołu, aby uderzyć piłeczkę rakietą, podobnie jak człowiek.
„Oczy” robota to kamery wysokiej prędkości, które rejestrują obraz z prędkością 125 klatek na sekundę, a dane są przesyłane do systemu percepcji opartego na sieciach neuronowych, który w czasie rzeczywistym śledzi pozycję piłki.
Kontrolująca robota sztuczna inteligencja korzysta z zaawansowanego systemu dwupoziomowego:
- Kontrolery niskiego poziomu (LLC): To specjalizowane sieci neuronowe szkolone do wykonania konkretnych umiejętności w tenisie stołowym, takich jak ciosy forehandowe z topspinem czy celowane backhandy. Każde LLC jest zaprojektowane, aby doskonalić określony aspekt gry.
- Kontroler wysokiego poziomu (HLC): To strategiczny mózg systemu. HLC decyduje, które LLC użyć do każdej nadchodzącej piłki, bazując na aktualnym stanie gry, stylu gry przeciwnika oraz własnych możliwościach robota.
Takie podejście pozwala robocie łączyć precyzyjne wykonanie poszczególnych uderzeń z strategią na wyższym poziomie, naśladując sposób, w jaki myślą gracze ludzie.
Wyzwaniem w robotyce jest przeniesienie umiejętności nabytych w symulacjach do świata rzeczywistego. Badacze z DeepMind dokumentują kilka technik radzenia sobie z tym problemem, w tym modelowanie realistycznej fizyki, randomizację domenową, adaptację symulacji do rzeczywistości oraz iteracyjne zbieranie danych.
Podczas meczu system śledzi różne statystyki dotyczące własnej wydajności oraz przeciwnika, dostosowując strategię na bieżąco, ucząc się wykorzystywać słabości przeciwnika i wzmacniać własne obrony.
W teście robota w grze w ping-ponga uczestniczyło 59 ochotników o różnym poziomie umiejętności. Robot wygrał 45% meczów, dominując nad początkującymi (wygrywając 100% meczów) i trzymając się mocno wśród średnio zaawansowanych (wygrywając 55%), ale miał trudności z zaawansowanymi i bardzo zaawansowanymi graczami (przegrywając wszystkie mecze).
Barney J. Reed, trener tenisa stołowego, skomentował: „Niesamowite było obserwowanie, jak robot gra z graczami na różnych poziomach i w różnych stylach. Naszym celem było, aby robot osiągnął poziom średnio zaawansowany. Niesamowicie, udało się to osiągnąć, cała ciężka praca się opłaciła.”
DeepMind nie jest nowicjuszem w dziedzinie sportowej robotyki i AI. Nie tak dawno temu stworzyli roboty piłkarskie zdolne do podawania, odbierania i strzelania. Możemy się spodziewać, że w miarę postępu AI i robotyki, będziemy świadkami coraz więcej przykładów maszyn opanowujących zadania, które kiedyś uważano za wyłącznie ludzkie. Dzień, w którym wyzwiesz robota na mecz ping-ponga, może nie być tak daleko – tylko nie zdziw się, jeśli pokona Cię w pierwszej rundzie.