L’articolo che segue è una sintesi di un paper pubblicato da Google DeepMind, una divisione di Alphabet Inc. (la società madre di Google) dedicata alla ricerca e allo sviluppo di intelligenza artificiale avanzata. Famosa per aver creato AlphaGo, il programma che ha sconfitto i campioni del mondo di Go, DeepMind è all’avanguardia nello sviluppo di AI capace di affrontare sfide complesse nel mondo reale.

Lo studio dimostra, in prospettiva, come anche le attività manuali potranno essere potenzialmente sostituite da quelle degli automi. Sfatando la portata conservativa dell’intelligenza artificiale sulla società e sulle nostre vite. Indubbiamente ci stiamo avviando in una nuova società dell’automazione sempre più dipendente dalle grandi multinazionali dell’high-tech.

Ma tonialo al paper, che ci dimostra come un robot sviluppato da Google DeepMind sappia competere a livello amatoriale nel ping pong, vincendo il 45% delle partite contro avversari umani.

Immagina di giocare una partita di ping pong contro un robot. Non un semplice lanciapalline, ma un avversario capace di adattarsi al tuo stile di gioco, di rispondere con precisione ai tuoi colpi e di sfidarti in un vero e proprio match. Questo non è più fantascienza, ma la realtà grazie a un progetto ambizioso sviluppato da Google DeepMind. Un team di ricercatori ha creato un robot in grado di giocare a ping pong a livello amatoriale, con una percentuale di vittorie del 45% contro avversari umani di diversi livelli di abilità.

Il progetto L’obiettivo dei ricercatori era di raggiungere un livello di competizione umano, una sfida enorme per la robotica. Il ping pong, infatti, è uno sport che richiede velocità, precisione e adattabilità, qualità difficili da replicare in un robot. Per affrontare questa sfida, il team ha sviluppato un sistema di controllo gerarchico e modulare, con diverse “politiche” che permettono al robot di scegliere la mossa migliore in ogni situazione.

Il funzionamento Il robot utilizza un braccio meccanico montato su un sistema di binari che gli permette di muoversi rapidamente lungo il tavolo. Grazie a un sistema di visione e a una serie di algoritmi avanzati, il robot è in grado di calcolare la traiettoria della pallina e di adattare la sua risposta in tempo reale. Il sistema è stato addestrato in simulazione, utilizzando dati raccolti da partite tra esseri umani e iterativamente migliorato attraverso test e perfezionamenti sul campo.

Le performance Il robot è stato testato in 29 partite contro giocatori umani di vari livelli, dai principianti agli avanzati. Ha vinto tutte le partite contro i principianti, il 55% delle partite contro giocatori intermedi, ma ha perso contro i giocatori più avanzati. Questo dimostra che il robot ha raggiunto un livello di abilità comparabile a quello di un giocatore dilettante, in grado di sfidare seriamente avversari umani.

Adattabilità e miglioramenti Una delle caratteristiche più impressionanti del robot è la sua capacità di adattarsi agli avversari. Utilizzando una combinazione di apprendimento online e un modello che valuta continuamente le performance del robot e dell’avversario, il sistema è in grado di migliorare le sue strategie durante la partita. Tuttavia, come dimostrano i risultati contro i giocatori avanzati, c’è ancora margine per migliorare la capacità del robot di gestire situazioni di gioco più complesse.

Conclusione Questo progetto segna un passo importante nel campo della robotica sportiva, dimostrando che è possibile costruire robot che non solo replicano movimenti fisici complessi, ma che possono anche competere in attività dinamiche e strategiche come il ping pong. Anche se c’è ancora molto lavoro da fare per raggiungere i livelli di un giocatore professionista, i progressi compiuti sono notevoli e aprono la strada a futuri sviluppi non solo nello sport, ma in una vasta gamma di applicazioni che richiedono interazione fisica e adattabilità.

Fonte: Achieving Human Level Competitive Robot Table Tennis (Paper disponibile qui)

Note: L’articolo è in parte realizzato con l’assistenza di ChatGPT 4o

Immagine: Realizzata con DALL-E