DeepMind de Google ha desarrollado un brazo robótico capaz de competir en tenis de mesa, según un nuevo estudio.
Sin embargo, el campeón olímpico Fan Zhendong, que ganó medallas de oro en 2024 en tenis de mesa tanto en individuales como en equipo, puede estar tranquilo: el robot impulsado por inteligencia artificial (IA) solo logró vencer a jugadores mediocres y solo en algunas ocasiones. Este estudio, publicado el 7 de agosto en la base de datos de preprints arXiv, aún no ha sido revisado por pares.
Deepmind contra jugadores de tenis de mesa
Aunque los robots actuales pueden cocinar, limpiar y realizar acrobacias, aún tienen dificultades para responder rápidamente a la información del entorno real. Los investigadores del estudio señalan que alcanzar un rendimiento a nivel humano en términos de precisión, velocidad y generalidad sigue siendo un gran desafío en muchos ámbitos.
Para superar esta limitación, los investigadores combinaron un brazo robótico industrial con una versión personalizada del potente algoritmo de aprendizaje de DeepMind. Este utiliza redes neuronales, una arquitectura en capas que imita el procesamiento de información en el cerebro humano, para aprender gradualmente nueva información. Hasta ahora, DeepMind ha superado al mejor jugador de Go del mundo, predicho la estructura de todas las proteínas del cuerpo, resuelto problemas matemáticos de décadas y más.
El sistema fue entrenado para dominar aspectos específicos del juego, como aprender las reglas, crear efectos de top spin, realizar servicios con la derecha o usar el revés. El entrenamiento se realizó con datos del mundo real y simulados utilizando algoritmos sofisticados. A medida que la IA aprendía, los investigadores recogían datos sobre sus fortalezas, debilidades y limitaciones, y luego los introducían nuevamente en el programa de IA para darle al agente de DeepMind una impresión realista de sus habilidades. Así, el sistema elegía qué habilidades o estrategias usar en el momento, considerando las fortalezas y debilidades de su oponente, similar a cómo lo haría un jugador humano.
El brazo robótico de DeepMind se enfrentó a 29 humanos. Superó a todos los principiantes y a aproximadamente el 55 % de los jugadores intermedios, pero fue derrotado por los jugadores avanzados. En un sistema de clasificación internacional, el robot sería considerado un jugador amateur sólido.
El brazo robótico de DeepMind presentó algunas debilidades sistemáticas, como la dificultad con los tiros altos y, al igual que muchos de nosotros, encontró más desafiante los tiros de revés que los de derecha. A pesar de esto, la mayoría de los jugadores humanos disfrutaron jugar contra el sistema. Los investigadores mencionan que los jugadores, independientemente de su habilidad o tasa de victorias, coincidieron en que jugar con el robot fue «divertido» y «atractivo».
El nuevo enfoque podría ser útil en una variedad de aplicaciones que requieren respuestas rápidas en entornos físicos dinámicos, según los investigadores.
