GOOGLE DEEPMIND REVOLUCIONA EL TENIS DE MESA CON UN ROBOT QUE COMPITE CONTRA HUMANOS
Google DeepMind ha desarrollado un robot de tenis de mesa capaz de enfrentarse a jugadores humanos con un rendimiento sorprendente. Equipado con un brazo robótico y una pala impresa en 3D, este robot ha logrado ganar 13 de los 29 partidos disputados, destacando su capacidad para vencer a todos los jugadores principiantes y al 55% de los jugadores amateurs. Sin embargo, el robot aún no consigue superar a los jugadores avanzados, según un informe del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT).
El ingeniero de software sénior de Google DeepMind, Pannag Sanketi, expresó su asombro por el rendimiento del robot, indicando que «hace unos meses, habíamos estimado que el robot no podría ganar contra personas con las que no había jugado antes. No obstante, el sistema ha superado nuestras expectativas». La habilidad del robot para enfrentarse exitosamente a oponentes fuertes ha sido uno de los avances más notables en este proyecto.
El proceso de entrenamiento del robot comenzó con simulaciones por computadora, donde se le enseñaron habilidades básicas como devolver saques y realizar golpes de derecha. A medida que progresó, los investigadores ajustaron el sistema utilizando datos obtenidos de partidos reales, permitiendo al robot mejorar su desempeño continuamente.
El robot enfrenta el desafío de replicar la coordinación mano-ojo y la velocidad de respuesta necesarias en el tenis de mesa. Para ello, utiliza sensores y cámaras que rastrean la posición de la pelota y el estilo de juego del oponente. A pesar de sus limitaciones, como la dificultad para manejar pelotas rápidas o con efecto, el robot ha sido bien recibido por los jugadores humanos, quienes consideran la experiencia divertida y útil para su entrenamiento.
Google DeepMind planea superar las limitaciones actuales del robot mediante el desarrollo de modelos de inteligencia artificial que puedan predecir la trayectoria de la pelota y mejorar los algoritmos de detección de colisiones, con el objetivo de hacer del robot un compañero de entrenamiento aún más eficaz en el futuro.