Google reveló un nuevo robot que puede jugar tenis de mesa con humanos, es perfecto

El dispositivo desarrollado por Google DeepMind fue capaz de ganar varios partidos en contra de jugadores principiantes

El robot es capaz de competir contra jugadores humanos. (YouTube: Atil Iscen)

Google DeepMind ha desarrollado un innovador robot de tenis de mesa que puede competir contra humanos en este deporte.

Equipado con un brazo robótico y una pala impresa en 3D, el robot ha demostrado un rendimiento notable, ganando 13 de los 29 partidos jugados contra oponentes humanos. Aunque logró vencer a todos los jugadores principiantes y al 55% de los amateurs, el robot no pudo superar a los jugadores avanzados, según el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT).

“Hace unos meses, habíamos pronosticado realísticamente que el robot no sería capaz de ganar contra personas con las que no había jugado previamente. Sin embargo, el sistema ha superado nuestras expectativas”, comenta Pannag Sanketi, ingeniero de software sénior de Google DeepMind, al MIT. “La capacidad del robot para enfrentarse con éxito a oponentes fuertes ha sido asombrosa”.

Cómo es jugar tenis de mesa con un robot

Al robot aún se le dificulta seguir la trayectoria de la pelota. (Google DeepMind)

La experiencia de jugar tenis de mesa con el robot comienza con un sistema que ha sido entrenado utilizando simulaciones por computadora y datos de partidos reales.

En las primeras etapas, los investigadores utilizaron simulaciones para enseñar al robot habilidades básicas como devolver saques y realizar golpes de derecha. Posteriormente, ajustaron el sistema con datos reales obtenidos durante los partidos para afinar su desempeño.

El robot enfrenta el desafío de replicar la coordinación mano-ojo y la rapidez de respuesta esenciales en el tenis de mesa. Para ello, emplea un conjunto de sensores y cámaras para rastrear la posición de la pelota y el estilo de juego del oponente.

El sistema de aprendizaje por refuerzo le permite aprender de cada partido, ajustando sus tácticas y mejorando continuamente su desempeño.

El robot es capaz de identificar diferentes estilos de juego. (YouTube: Atil Iscen)

Google DeepMind considera que estas limitaciones pueden superarse de diversas formas, como desarrollando modelos de inteligencia artificial que predigan la trayectoria de la pelota y mejorando los algoritmos para la detección de colisiones.

A pesar de sus limitaciones actuales, como la dificultad para manejar pelotas rápidas o con efecto, el robot ha sido bien recibido por los jugadores humanos. Muchos han encontrado la experiencia tanto divertida como valiosa para su práctica.

“Sin duda me encantaría tenerlo como compañero de entrenamiento, alguien con quien jugar algunos partidos de vez en cuando”, dijo una persona que participó en el proyecto.

Cuál sería el papel de la IA en el proyecto

En el proyecto de Google DeepMind, la inteligencia artificial podría desempeñar un papel fundamental al permitir que el robot de tenis de mesa aprenda y mejore su rendimiento.

Con la IA, los datos del robot podrían entrenarse para que el dispositivo aprenda predecir movimientos. (Imagen Ilustrativa Infobae)

Con el uso de modelos predictivos, la IA podría anticipar la trayectoria de la pelota, mientras que algoritmos avanzados podrían optimizar la detección de colisiones. Este enfoque permitiría al robot ajustar su comportamiento y estrategias en tiempo real durante los partidos, mejorando así su precisión y eficacia.

Para qué se creó un robot capaz de jugar tenis de mesa

El desarrollo del robot de tenis de mesa por Google DeepMind va más allá de la simple diversión. Esta investigación es un avance hacia la creación de robots capaces de realizar tareas útiles con destreza y seguridad en entornos reales, como hogares y almacenes.

El objetivo es diseñar máquinas que no solo puedan realizar tareas complejas, sino que también se adapten y operen eficazmente en diversas situaciones cotidianas.

El objetivo de Google es crear robots capaces de interactuar y desenvolverse con facilidad con humanos. (Imagen Ilustrativa Infobae)

Según Lerrel Pinto, investigador de ciencias de la computación en la Universidad de Nueva York, el enfoque de entrenamiento utilizado por DeepMind es aplicable a muchas otras áreas del campo de la robótica.

La capacidad del robot para aprender y mejorar en el tenis de mesa refleja el potencial de estos sistemas para transformar el trabajo en entornos reales, desde la asistencia en el hogar hasta la optimización de procesos en entornos industriales.

“Me encanta ver sistemas robóticos trabajando con y alrededor de humanos reales, y este es un ejemplo fantástico de ello”, dijo Pinto al MIT. “Puede que no sea un actor fuerte, pero los ingredientes básicos están ahí para seguir mejorando y, finalmente, lograrlo”, agregó.

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