O Google DeepMind Desenvolve Robô de Ping-Pong Competitivo ao Nível Humano

O laboratório de pesquisa de IA do Google, o Google Deepmind, desenvolveu um novo robô de pingue-pongue competitivo ao nível humano. A empresa publicou um artigo com os detalhes técnicos e vídeos do robô de tênis de mesa alimentado por IA e anunciou-o nas redes sociais.

“Conheça nosso robô alimentado por IA que está pronto para jogar tênis de mesa”, compartilhou a empresa no X, “É o primeiro agente a alcançar um desempenho humano amador neste esporte.”

Conheça nosso robô alimentado por IA que está pronto para jogar tênis de mesa. 🤖🏓

É o primeiro agente a atingir um desempenho no nível de um amador humano neste esporte. Veja como funciona. 🧵 pic.twitter.com/AxwbRQwYiB
— Google DeepMind (@GoogleDeepMind) 8 de agosto de 2024

No artigo, “Alcançando o Nível Humano de Competitividade em Tênis de Mesa Robótico”, os pesquisadores explicam que alcançar o desempenho humano – incluindo velocidade, precisão, adaptabilidade e tomada de decisões – é um dos principais objetivos na comunidade de pesquisa em robótica e eles alcançaram isso com “o primeiro agente robótico aprendido que atinge o desempenho humano no nível amador em tênis de mesa competitivo”.

Na discussão no X, o Google Deepmind explica que o tênis de mesa robótico tem sido um marco para os pesquisadores desde 1980.

O Google DeepMind treinou o robô com um conjunto de dados de informações iniciais e a inteligência praticou para aprender diferentes habilidades da biblioteca fornecida. Ele ensaiou primeiro em um ambiente simulado até estar pronto para praticar contra humanos reais.

Os pesquisadores fizeram o robô de pingue-pongue competir contra 29 jogadores humanos – com diferentes níveis, de iniciante a avançado – concluindo que ele tinha habilidades amadoras intermediárias.

“O robô venceu 45% das partidas e 46% dos jogos”, compartilhou a equipe de pesquisa no documento. “Analisando por nível de habilidade, vemos que o robô ganhou todas as partidas contra iniciantes, perdeu todas as partidas contra jogadores avançados e avançados+, e venceu 55% das partidas contra jogadores intermediários. Isso sugere fortemente que nosso agente alcançou um nível de jogo humano intermediário em disputas.”

O Google DeepMind também explicou que o robô é capaz de coletar dados sobre seu desempenho após jogar contra humanos para melhorar suas habilidades durante o modo de simulação.

“Entrando nisso, nosso objetivo era que o robô estivesse em um nível intermediário. Incrivelmente, ele fez exatamente isso, todo o trabalho duro valeu a pena”, disse Barney J. Reed, um treinador profissional de tênis de mesa que participou da pesquisa. “Acho que o robô superou até mesmo as minhas expectativas. Foi uma verdadeira honra e prazer fazer parte desta pesquisa.”