Кредит: Pixabay/CC0 Public Domain
Команда инженеров проекта DeepMind от Google продемонстрировала робота, способного играть в настольный теннис (пинг-понг) на любительском уровне. Команда опубликовала статью на сервере препринтов arXiv, в которой описывается, как они разработали робота, насколько хорошо он показал себя на разных уровнях способностей и как игроки-люди реагировали на игру с роботом.
За последние несколько лет ученые-робототехники объединили достижения в области проектирования роботов с искусственным интеллектом, что привело к разработке роботов со все возрастающими способностями. В этом новом начинании исследовательская группа разработала игрока в пинг-понг на основе ИИ с самым высоким уровнем производительности для робота.
Чтобы построить свою роботизированную систему, исследователи начали с роботизированной руки под названием ABB IRB 1100 — этот робот в настоящее время используется в реальных промышленных приложениях. В дополнение к его способности очень быстро манипулировать рукой и кистью, он также может быстро скользить из стороны в сторону по рельсу. Эти особенности сделали его идеальным кандидатом для игры в пинг-понг.
Чтобы дать роботу возможность играть в игру, которая требует очень высокой степени реагирования, ловкости и мышления, они использовали двухуровневый подход. Первый уровень включал выполнение движений в настольном теннисе, в то время как второй был сосредоточен на стратегии.
Его мозговая архитектура объединяла несколько контроллеров уровня навыков для обработки каждого из типов движений, необходимых для правильного возврата мяча для пинг-понга. Каждый был обучен с использованием процедур ИИ, которые обучались, наблюдая за физическими симуляциями и людьми, играющими в игру, — подход, который позволял использовать относительно небольшой набор данных. Они также использовали итеративный процесс для совершенствования навыков робота.
После того, как робот был протестирован виртуально и признан готовым играть с людьми, исследователи провели 29 матчей с участием людей с очень разными наборами навыков. Робот мог легко победить всех людей начального уровня, но ни одного из тех, у кого был высокий уровень мастерства. Он выиграл чуть более половины своих матчей против игроков среднего уровня.
Во время тестирования исследовательская группа обнаружила слабые стороны в игре робота — медленную реакцию на быстрые и/или высокие мячи, чтение вращения и удары слева — которые они постараются исправить.
Дополнительная информация: Дэвид Б. Д'Амброзио и др., Достижение уровня человеческого конкурентоспособного настольного тенниса с роботом, arXiv (2024). DOI: 10.48550/arxiv.2408.03906
Достижение уровня человеческого конкурентоспособного настольного тенниса с роботом, sites.google.com/view/competit … e-robot-table-tennis
Информация о журнале: arXiv
