Le robot de tennis de table de DeepMind gagne 13 matchs contre des joueurs humains

DeepMind, la filiale de Google spécialisée dans l'IA, a mis au point un bras robotisé capable de jouer au tennis de table au niveau amateur. Le système peut exécuter différents coups, notamment des revers et des coups droits, et même manipuler des balles qui frôlent le filet.

Dans une étude récente, le robot de DeepMind a affronté des joueurs humains dans 29 matchs complets, remportant 13 parties. S'il a éprouvé des difficultés face à des joueurs expérimentés, le robot a fait preuve de compétences impressionnantes contre des débutants et des adversaires de niveau intermédiaire.

Le processus de développement s'est déroulé en deux étapes. Dans un premier temps, le système a maîtrisé les techniques de frappe grâce à des simulations informatiques reproduisant la physique et le jeu du tennis de table. Ensuite, l'équipe a affiné ces compétences en utilisant des données réelles.

Pendant les matchs, le robot utilise deux caméras pour suivre la position de la balle. Il utilise également une technologie de capture des mouvements pour surveiller les mouvements de l'adversaire humain à l'aide d'une raquette équipée d'une diode électroluminescente. Ces données sont intégrées dans les simulations, ce qui permet au système d'améliorer continuellement ses tactiques.

Pannag Sanketi, l'ingénieur de DeepMind qui dirige le projet, s'est dit surpris par les performances du robot. "La façon dont le robot a surpassé des adversaires pourtant très forts est époustouflante", a déclaré Pannag Sanketi https://www.technologyreview.com/2024/08/09/1096102/google-deepmind-trained-a-robot-to-beat-humans-at-table-tennis/. "Il y a quelques mois encore, nous avions prévu que le robot ne pourrait pas gagner contre des personnes qu'il n'avait jamais affrontées auparavant. Le système a certainement dépassé nos attentes

Malgré ses performances, le robot a des limites. Il a des difficultés avec les tirs extrêmement rapides et les tirs à faible dérapage. Le système a également des difficultés à contrer les effets exceptionnels, car il ne peut pas mesurer la rotation de la balle.

Les chercheurs de DeepMind pensent qu'une meilleure modélisation prédictive de l'IA et une amélioration de la détection des collisions pourraient permettre de relever ces défis. Bien que le projet puisse sembler récréatif, il représente une étape importante vers le développement d'une IA capable d'effectuer des tâches physiques complexes en toute sécurité dans des environnements naturels tels que des maisons ou des entrepôts.

L'étude met en lumière la recherche permanente, au sein de la communauté des chercheurs en robotique, d'une vitesse et d'une performance de niveau humain dans les tâches du monde réel. Alors que l'IA et la robotique continuent de progresser, des projets tels que ce robot de tennis de table démontrent le potentiel des machines à interagir avec les humains de manière de plus en plus sophistiquée.