O laboratório DeepMind, que pertence ao Google e é focado em inteligência artificial (IA), revelou um novo projeto em desenvolvimento. A novidade é um braço robótico que é capaz de jogar tênis de mesa com uma habilidade surpreendente para uma máquina.
Os resultados do projeto foram publicados em um artigo científico da DeepMind, além de vídeos que demonstram o desempenho do robô contra jogadores humanos.
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Como indicam os clipes, ele consegue manter algumas sequências e até marcar alguns pontos contra mesatenistas experientes. Ele venceu 55% das partidas contra adversários de nível intermediário, mas foi derrotado em todas quando encarou os mais avançados.
A DeepMind descreve o braço como "um jogador sólido a nível amador", no que seria o primeiro equipamento robótico a atingir um nível aceitável de desempenho em um esporte contra humanos.
Se cuida, Hugo Calderano!
A plataforma da DeepMind foi criada inicialmente apenas no ambiente de simulações. Aos poucos, ela foi melhorando a habilidade em diferentes técnicas e rebatidas, incluindo backhands e jogadas de efeito.
Em seguida, com o braço robótico construído e alimentado com esses dados, o sistema foi melhorando o próprio desempenho na medida em que enfrentava adversários humanos. A IA até faz cálculos em tempo real sobre o estilo de cada jogador e certos padrões do atleta, como o lado favorito de devoluções de cada um.
Our robot first trains in a simulated environment, which can model the physics of table tennis matches accurately.
— Google DeepMind (@GoogleDeepMind) August 8, 2024
Once deployed to the real world, it collects data on its performance against humans to refine its skills back in simulation - creating a continuous feedback loop. pic.twitter.com/Yyz4KA09yp
Apesar da conquista, o projeto ainda tem falhas reconhecidas pelos pesquisadores. O principal ponto negativo do braço robótico está em bolas rápidas, que ele dificilmente devolve corretamente por causa da latência entre a leitura do lance e o comando enviado ao braço.
A DeepMind agora vai se concentrar nesses pontos negativos, aprimorando os algoritmos de antecipação de ação para melhorar as respostas do jogador robótico. Anteriormente, o laboratório já desenvolveu um robô capaz de derrotar campeões em jogos de tabuleiro, mas transportar essa habilidade para atividades físicas é o novo desafio dos cientistas.
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