Este robot juega al pingpong
GoogleEl equipo de DeepMind Robotics ha desarrollado un robot de tenis de mesa.
Si alguna vez te has encontrado sin compañero para una partida de ping-pong, quizá te alegre saber que la tecnología ha venido al rescate. Imagina tener un robot que pueda pelotear contigo, desafiar tus habilidades y ayudarte a mejorar tu juego, todo ello sin necesidad de un oponente humano.
Esto ya no es una quimera. Gracias a los avances de la robótica, se está haciendo realidad.
GoogleEl equipo de DeepMind Robotics ha desarrollado un robot de tenis de mesa que no sólo compite, sino que también aprende y se adapta, lo que lo convierte en un interesante actor en el mundo de la tecnología deportiva.
Robot de tenis de mesa jugando una partida de ping-pong con una persona. (DeepMind Robotics)
El robot de tenis de mesa de DeepMind
Google's DeepMind Robotics team recently made headlines with their development of a table tennis robot capable of playing at a "solidly amateur human level". En su artículo titulado "Logrando un robot de tenis de mesa competitivo de nivel humanolos investigadores describen el rendimiento de su robot contra oponentes humanos.
El robot consiguió ganar todos los partidos contra jugadores principiantes y obtuvo la victoria en el 55% de los partidos contra jugadores intermedios. Sin embargo, tuvo problemas contra jugadores avanzados, perdiendo todos los partidos. En total, el robot ganó el 45% de las 29 partidas que disputó.
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Robot de tenis de mesa jugando una partida de ping-pong con una persona. (DeepMind Robotics)
Cómo funciona el robot de tenis de mesa
El robot de tenis de mesa está construido con un sistema inteligente que le ayuda a decidir qué movimientos hacer durante un partido. Piensa que tiene dos niveles de toma de decisiones: los controladores de bajo nivel y los controladores de alto nivel. Los controladores de bajo nivel se encargan de habilidades específicas como el golpe de derecha o el golpe de revés, de forma similar a como un jugador practica los distintos golpes. Mientras tanto, el controlador de alto nivel actúa como un entrenador, eligiendo qué habilidad utilizar en función de la situación del partido y de lo que sabe de su oponente.
Una de las cosas más geniales de este robot es su capacidad de adaptación en tiempo real. Lleva la cuenta de lo bien que funciona cada habilidad y ajusta su estrategia sobre la marcha. A medida que juega, aprende más sobre los puntos fuertes y débiles de su oponente, lo que le permite perfeccionar su enfoque y convertirse en un mejor competidor.
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Antes de llegar a la mesa real, el robot se entrena en un mundo virtual. Aquí es donde practica y aprende sin ningún riesgo. Cuando está preparado, pasa sin problemas a jugar partidos reales. Este proceso de pasar de la simulación a la realidad le ayuda a mejorar sus habilidades con el tiempo, haciéndolo más eficaz con cada partido.
El rendimiento del robot se evalúa constantemente mediante partidos contra jugadores humanos. Los comentarios de estos partidos le ayudan a mejorar aún más. Este avanzado sistema no sólo convierte al robot en un duro oponente, sino también en un compañero de práctica divertido y atractivo para jugadores de todos los niveles.
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Robot de tenis de mesa jugando una partida de ping-pong con una persona. (DeepMind Robotics)
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Desafíos para el robot de tenis de mesa
A pesar de sus éxitos, el robot se enfrenta a importantes retos, sobre todo a la hora de reaccionar ante las bolas rápidas. DeepMind atribuye estas dificultades a la latencia del sistema, a los reinicios obligatorios entre disparos y a la insuficiencia de datos.
Para superar estos obstáculos, los investigadores están explorando algoritmos de control avanzados y optimizaciones de hardware, como modelos predictivos de las trayectorias de las bolas y protocolos de comunicación más rápidos entre sensores y actuadores.
Robot de tenis de mesa jugando una partida de ping-ong con una persona. (DeepMind Robotics)
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Más allá del tenis de mesa
Las implicaciones de esta investigación van más allá de los confines del tenis de mesa. DeepMind destaca el potencial de la arquitectura de políticas, el uso de simulaciones y la adaptación de estrategias en tiempo real de su robot para influir en la robótica en contextos más amplios. El objetivo final es alcanzar un rendimiento de nivel humano en diversas tareas del mundo real, allanando el camino para robots capaces de interactuar con seguridad y destreza con los humanos.
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Robot de tenis de mesa jugando una partida de ping-pong con una persona. (DeepMind Robotics)
Conclusiones clave de Kurt
El robot de tenis de mesa de DeepMind demuestra el potencial de las máquinas para realizar actividades humanas complejas. Aunque aún quedan retos por abordar, como mejorar los tiempos de reacción y manejar diversos giros de la pelota, los progresos realizados hasta ahora son prometedores. A medida que avance la tecnología, podemos esperar que los robots sean aún más hábiles en la realización de una amplia gama de tareas, lo que los convertirá en valiosos compañeros tanto en entornos recreativos como prácticos de nuestras vidas.
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