Автономный робот для настольного тенниса, разработанный Sony AI, сыграл против сильных человеческих соперников и победил их в официальных матчах, сообщает Reuters. Система относится к более широкой категории, которую часто называют «physical AI», когда искусственный интеллект применяется к машинам, работающим в реальной среде.
Робот по имени Ace был создан для соревновательной спортивной среды, где нужны быстрое принятие решений и точное управление движениями. По словам команды проекта, он сочетает высокоскоростные системы восприятия с управлением на базе AI, чтобы выполнять удары в условиях матча.
Ace участвовал в матчах по правилам Международной федерации настольного тенниса, которые обслуживали лицензированные судьи. В испытаниях, задокументированных в апреле 2025 года, система выиграла три из пяти матчей у игроков высокого уровня и проиграла два соперникам профессионального уровня. Sony AI сообщила, что последующие матчи в декабре 2025 года и в начале 2026 года включали победы над профессиональными игроками.
Роботы для настольного тенниса существовали еще с 1980-х годов, но не могли сравниться с продвинутыми человеческими игроками. «В отличие от компьютерных игр, где предыдущие AI-системы превосходят экспертов-людей, физические и реальные виды спорта, такие как настольный теннис, по-прежнему остаются серьезной открытой задачей», — сказал Питер Дюрр, директор Sony AI Zurich и руководитель проекта.
AI-системы добивались сильных результатов в цифровых средах вроде шахмат и видеоигр, где условия полностью смоделированы, добавил Дюрр.
По словам Дюрра, система была разработана для изучения того, как роботы могут реагировать быстро и точно в динамической среде. Работа описана в исследовании, опубликованном в журнале Nature.
Этот вид спорта создает технические сложности из-за скорости и изменчивости мяча, включая сложное вращение и меняющиеся траектории, что требует быстрого восприятия и скоординированных движений в очень сжатые сроки, сказал Дюрр. Архитектура Ace включает девять синхронизированных камер и три системы зрения, которые отслеживают движение мяча и его вращение. Система обрабатывает визуальные данные с такой скоростью, что способна фиксировать движение, трудное для человеческого глаза. «Этого достаточно, чтобы уловить движение, которое для человеческого глаза было бы размытием», — сказал Дюрр.
Роботическая платформа использует восемь сочленений для управления ракеткой. Три отвечают за позиционирование, два — за ориентацию, а три — за силу и скорость удара. Конфигурация была спроектирована так, чтобы соответствовать минимальным механическим требованиям для соревновательной игры.
В отличие от многих AI-систем, обучаемых на демонстрациях человека, Ace обучался в симуляции. Такой подход позволил ему выработать собственные стратегии, из-за чего его стиль игры отличается от человеческого. Дюрр сказал, что система «учится играть не, наблюдая за людьми», а через самообучение в смоделированной среде.
Профессиональная игрок Майука Тaira, проигравшая системе матч, сказала, что робота трудно предсказать, потому что во время игры он не подает видимых сигналов. Руи Такэнака, игрок высокого уровня, который и выигрывал, и проигрывал Ace, сказал, что робот хорошо справлялся со сложными вращениями, но был более предсказуем на простых подачах. Тaira отметила, что отсутствие эмоциональных сигналов усложняет понимание его реакции. «Поскольку вы не можете прочитать его реакцию, невозможно понять, какие удары ему не нравятся или с какими он не справляется», — сказала она.
Дюрр заявил, что система демонстрирует сильные способности в распознавании вращения мяча и быстром реагировании, а дальнейшая работа сосредоточена на повышении адаптивности во время матчей. Команда проекта считает, что схожие методы восприятия и управления можно применять в таких областях, как производство и сервисная робототехника.
Гуманоидные роботы протестированы в забеге на длинную дистанцию
На Beijing E-Town Humanoid Robot Half Marathon 2026 гуманоидные роботы преодолели 21-километровую дистанцию в Пекине. В мероприятии участвовали более 100 роботов и примерно 12 000 человек, которые бежали по отдельным трассам.
Робот Lightning, разработанный Honor, завершил дистанцию за 50 минут 26 секунд. Это было быстрее, чем результат олимпийца Якоба Киплимо — 57 минут 20 секунд на Lisbon Half Marathon в марте. Во время забега Lightning врезался в барьер, но продолжил движение и финишировал первым. Роботы Honor также заняли второе и третье места в соревновании. Результат улучшился по сравнению с прошлогодним событием, где самый быстрый робот прошел дистанцию за 2 часа 40 минут 42 секунды. Организаторы заявили, что событие было задумано для проверки гуманоидных роботов в крупномасштабных реальных условиях.
По данным Associated Press, еще один робот Honor завершил дистанцию за 48 минут под дистанционным управлением. Однако правила гонки отдавали приоритет автономной навигации, и официальным победителем был признан Lightning.
Инженеры Honor заявили, что технологии, разработанные для этого робота, включая структурную надежность и системы жидкостного охлаждения, могут применяться в промышленных сценариях.
(Фото: Mattias Banguese)
См. также: Cadence расширяет партнерства в AI и робототехнике с Nvidia и Google Cloud
Хотите узнать больше об AI и big data от лидеров отрасли? Посетите AI & Big Data Expo, которая пройдет в Амстердаме, Калифорнии и Лондоне. Это масштабное мероприятие входит в состав TechEx и проводится совместно с другими ведущими технологическими событиями. Подробнее — здесь.
AI News выпускается при поддержке TechForge Media. Узнать о других предстоящих корпоративных технологических мероприятиях и вебинарах можно здесь.
Материал — перевод статьи с английского.
Оригинал: Sony AI robot beats players as humanoid robot wins Beijing race