Un robot care joacă tenis de masă poate menține ritmul împotriva unei persoane, dar, la fel ca mulți jucători amatori, întâmpină dificultăți atunci când încearcă lovituri mai complexe.
Yapeng Gao, Jonas Tebbe și Andreas Zell din cadrul Universității din Tübingen, Germania, au început prin a proiecta o simulare pe computer în care un braț robotizat virtual, echipat cu o rachetă de tenis de masă, a încercat să joace ping-pong.
Cercetătorii au efectuat această simulare, astfel încât un algoritm de învățare automată să poată afla modul în care viteza și orientarea rachetei afectează traiectoria mingii.
Odată ce acest algoritm, care învață prin încercare și eroare, a putut returna mingea în mod fiabil, cercetătorii l-au configurat pentru a controla mișcarea unui braț robot real, poziționat lângă o masă reală de tenis.
Sistemul a folosit două camere pentru a urmări locația mingii reale la fiecare 7 milisecunde, iar algoritmul a procesat semnalele și a decis unde să miște brațul robotizat pentru a lovi și returna mingea.
„Semnalele pe care algoritmul le-a trimis au permis brațului robotizat să realizeze loviturile cu o precizie de 24,9 centimetri față de locația dorită. Acest nivel de precizie a fost puțin mai slab decât în cadrul simulării. Totuși, aceasta este o eroare comună deoarece simulările pe computer nu pot reprezenta cu exactitate toate condițiile din mediul real”, a declarat Tebbe.
Întregul proces (inclusiv antrenamentul realizat atât în cadrul simulării virtuale, cât și în lumea reală) a durat doar 1,5 ore, demonstrând-se cât de rapid pot învăța algoritmii să funcționeze într-o situație nouă.
Cu toate acestea, deși robotul a funcționat bine împotriva jucătorilor umani, acesta a fost încurcat de loviturile rapide și, în mod surprinzător, de cele lente. „Dacă mingea se deplasează la viteze mai mici, robotul trebuie să genereze o viteză mai mare”, a declarat Tebbe.
„Prin antrenarea sistemului pentru o perioadă relativ scurtă de timp, robotul a fost capabil să facă față bine diferențelor de servire și să întoarcă mingea în mod constant”, a declarat Jonathan Aitken din cadrul Universității Sheffield din Marea Britanie, care nu a fost implicat în studiu
Aitken a fost surprins de faptul că algoritmul a avut dificultăți în cazul loviturilor lente. De asemenea, el consideră că este interesant faptul că sistemul a greșit anumite lovituri din cauza limitărilor mecanice ale sistemului robot și nu din cauza deficiențelor algoritmului.
„Brațul robotului are alte și limitări. De exemplu, acesta are dificultăți în cazul loviturilor de tip backspin, deoarece brațul robotului nu poate ține racheta la unghiul necesar pentru a efectua astfel de lovituri. Totuși, în ciuda acestor probleme, robotul este un jucător bun. Nu este mai slab decât un jucător uman obișnuit. Este deja la egalitate cu mine”, a declarat Zell.
