Anche i robot ora sanno giocare a tennis, o almeno a ping pong, come dimostra l’ultima creazione tech di Google DeepMind. Alimentato dall’intelligenza artificiale, questo robot è capace di competere a livello amatoriale contro gli umani, e in diversi casi addirittura a vincere.
Google DeepMind rende i robot assi del ping pong
Presentato in un’apposita pagina web dallo stesso team di ricerca, il robot di DeepMind è stato sviluppato non solo grazie a un particolare design modulare, ma anche attraverso varie tecniche che hanno permesso di trasferire le abilità dalla simulazione alla realtà, oltre a una specifica architettura di sistema che consente un adattamento in tempo reale ai modelli di gioco dei nuovi avversari.
Ma vediamo appunto questa architettura. Essa combina un controller di alto livello che permette al robot di decidere la migliore strategia per ogni situazione. Inoltre, grazie a un apposito data set di abilità specifiche, ogni abilità è focalizzata su un singolo gesto del ping pong. In questo modo il sistema raccoglie informazioni sulle performance delle varie abilità messe in gioco, aiutando il controller a selezionare la strategia più efficace in base alle capacità dell’avversario e alle statistiche di gioco.
Particolarità di questo robot non è solo il fatto di saper giocare a livello umano, ma anche di rendere l’esperienza divertente per gli stessi avversari, come si può vedere da questo video.
Perché DeepMind ha scelto il ping pong?
Sebbene la robotica abbia compiuto progressi notevoli, raggiungere l’accuratezza, la velocità e l’adattabilità umana rimane una sfida complessa. Rispetto a giochi strategici come Go o scacchi, il team di Google DeepMind ha notato come il ping pong richieda abilità complesse e una notevole rapidità nelle decisioni.
Secondo i ricercatori, sono queste le caratteristiche che hanno reso il ping pong il terreno ideale per sviluppare tutte le capacità di questo robot, come il movimento rapido e l’adattamento immediato.
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La performance del robot tennista
Come precisa il team nel loro studio, pubblicato su Arxiv, il robot è stato inizialmente addestrato in un’apposita simulazione attraverso il reinforcement learning. A seguito inoltre di una serie di cicli ripetuti di gioco reale, le sue performance sono migliorate nel tempo.
Al punto che, in una serie di match contro 29 giocatori di ping pong con differenti livelli di abilità (da Principiante a Esperto), il robot ha vinto il 46% delle partite e il 45% degli incontri. Ma se da una parte è riuscito a prevalere su tutti i principianti, contro i giocatori intermedi ha vinto solo nel 55% dei casi. Di contro, ha perso tutte le sfide contro gli avversari esperti.
