DeepMind crée un robot capable de jouer au ping-pong de niveau amateur

Dans une avancée étonnante dans le domaine de l’intelligence artificielle, DeepMind a développé un robot capable de jouer au ping-pong à un niveau amateur. Ce projet combine des techniques d’apprentissage par renforcement et des algorithmes avancés pour permettre à la machine de comprendre et d’interagir avec son environnement de manière dynamique. Cette innovation soulève des questions passionnantes sur l’autonomie des robots et leur capacité à acquérir des compétences dans des activités humaines, tout en ouvrant la voie à de nouvelles applications dans divers secteurs.

DeepMind révolutionne le ping-pong robotisé

Un groupe d’ingénieurs du projet DeepMind de Google a mis au point un robot capable de jouer au ping-pong à un niveau amateur. Cette avancée technique, détaillée dans un papier publié sur le serveur de prépublication arXiv, démontre le potentiel croissant de l’intelligence artificielle lorsqu’elle est combinée avec des innovations en robotique.

Conception et construction du robot

Pour construire ce robot, les chercheurs ont utilisé un bras robotisé ABB IRB 1100, couramment employé dans diverses applications industrielles. Ce bras mécanique, capable de mouvements rapides et précis, est monté sur un rail pour permettre des déplacements latéraux rapides, un élément crucial pour jouer au ping-pong.

Approche par paliers

Le robot de ping-pong est doté d’un système à deux niveaux pour jouer. Le premier niveau est dédié à l’exécution des mouvements nécessaires au ping-pong, tandis que le second niveau se concentre sur la stratégie de jeu. La structure cognitive du robot combine plusieurs contrôleurs de niveau de compétence, chacun étant formé par des routines d’IA observant des simulations physiques et des humains jouant au ping-pong.

Test et performances

Après avoir validé le robot virtuellement, les chercheurs ont conduit 29 matchs avec des humains aux compétences variées. Le robot a facilement battu les débutants, mais n’a pas réussi à vaincre les joueurs les plus expérimentés. Il a remporté un peu plus de la moitié de ses matchs contre des joueurs de niveau intermédiaire.

Difficultés relevées

Durant les tests, certaines faiblesses du robot ont été mises en lumière, notamment sa lenteur face aux balles rapides ou hautes, la difficulté à lire les effets et les coups de revers. Ces domaines deviendront des axes d’amélioration pour les futures évolutions du robot.

Perspectives et évolutions

Ce projet met en évidence le potentiel et les défis à surmonter pour atteindre un niveau de compétition humain avec un robot de ping-pong. L’usage de données de simulation et de machines learning permettra d’affiner les compétences du robot pour des performances encore plus impressionnantes.