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.
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.
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
— Google DeepMind (@GoogleDeepMind) August 8, 2024
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.