¿No tienes con quién jugar al ping-pong? No hay problema con este espeluznante robot competitivo
Si alguna vez te has encontrado sin compañero para jugar al ping pong, te emocionará saber que… La tecnología ha llegado al rescateImagina tener un robot que pueda acompañarte, desafiar tus habilidades y ayudarte a mejorar tu juego, todo sin necesidad de un oponente humano.
Esto ya no es una quimera. Gracias a los avances en robótica, se está convirtiendo en realidad.
El equipo DeepMind Robotics de Google 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 jugador interesante en el mundo de la tecnología deportiva.
Robot de tenis de mesa jugando una partida de ping-pong con una persona. (Robótica DeepMind)
El robot de tenis de mesa de DeepMind
El equipo DeepMind Robotics de Google recientemente fue noticia por el desarrollo de un robot de tenis de mesa capaz de jugar a un «nivel humano sólidamente amateur». En su artículo titulado «Lograr un nivel humano de competencia en el tenis de mesa con robots»«, describen los investigadores el rendimiento de su robot frente a oponentes humanos.
El robot logró ganar todos los partidos contra jugadores principiantes y obtuvo la victoria en el 55% de los juegos contra jugadores intermedios. Sin embargo, tuvo dificultades contra jugadores avanzados y perdió todos los partidos. En total, el robot ganó el 45% de los 29 juegos que jugó.
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Robot de tenis de mesa jugando una partida de ping-pong con una persona. (Robótica DeepMind)
Cómo funciona el robot de tenis de mesa
El robot de tenis de mesa está construido con un sistema inteligente que lo ayuda a decidir qué movimientos hacer durante un juego. Piense en ello como si tuviera dos niveles de toma de decisiones: los controladores de nivel bajo y los controladores de nivel alto. Los controladores de nivel bajo manejan habilidades específicas como el topspin de derecha o la puntería de revés, de manera similar a cómo un jugador podría practicar diferentes tiros. Mientras tanto, el controlador de nivel alto actúa como un entrenador, eligiendo qué habilidad usar en función de la situación del juego y lo que sabe sobre su oponente.
Una de las cosas más interesantes de este robot es su capacidad de adaptarse en tiempo real. Lleva un registro de lo bien que funciona cada habilidad y ajusta su estrategia sobre la marcha. A medida que juega, aprende más sobre las fortalezas y debilidades de su oponente, lo que le permite refinar su enfoque y convertirse en un mejor competidor.
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Antes de llegar a la mesa real, el Trenes robot en un mundo virtualAquí es donde practica y aprende sin ningún riesgo. Una vez que está listo, pasa sin problemas a jugar partidos reales. Este proceso de pasar de la simulación a la realidad lo ayuda a mejorar sus habilidades con el tiempo, lo que lo hace más efectivo en cada juego.
El rendimiento del robot se evalúa constantemente a través de partidos contra jugadores humanos. Los comentarios de estos juegos lo ayudan a mejorar aún más. Este sistema avanzado no solo convierte al robot en un oponente duro, 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. (Robótica DeepMind)
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Desafíos para el robot de tenis de mesa
A pesar de sus éxitos, el robot se enfrenta a importantes desafíos, en particular a la hora de reaccionar ante las bolas rápidas. DeepMind atribuye estas dificultades a la latencia del sistema, a los reinicios obligatorios entre los lanzamientos y a la falta de datos.
Para superar estos obstáculos, los investigadores están explorando algoritmos de control avanzados y optimizaciones de hardware, como modelos predictivos de trayectorias de pelota y protocolos de comunicación más rápidos entre sensores y actuadores.
Robot de tenis de mesa jugando una partida de ping-ong con una persona. (Robótica DeepMind)
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Más allá del tenis de mesa
Las implicaciones de esta investigación se extienden más allá de los confines del tenis de mesa. DeepMind destaca el potencial de la arquitectura de políticas de sus robots, el uso de la simulación y la adaptación de estrategias en tiempo real para influir en la robótica en contextos más amplios. El objetivo final es lograr un rendimiento a nivel humano en diversas tareas del mundo real, allanando el camino para robots capaces de interactuar de manera segura y hábil con los humanos.
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Robot de tenis de mesa jugando una partida de ping-pong con una persona. (Robótica DeepMind)
Las conclusiones clave de Kurt
El robot de tenis de mesa de DeepMind demuestra el potencial de las máquinas para realizar actividades humanas complejas. Si bien aún quedan desafíos por resolver, como mejorar los tiempos de reacción y manejar diversos giros de la pelota, el progreso logrado hasta ahora es prometedor. A medida que la tecnología avance, podemos esperar que los robots se vuelvan aún más hábiles para realizar una amplia gama de tareas, lo que los convierte en valiosos compañeros tanto en entornos recreativos como prácticos de nuestras vidas.
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