Los humanos tenemos una extraña relación con las máquinas: las creamos para ayudarnos, pero también para desafiarnos. Llevamos décadas haciéndolo, desde grandes instalaciones industriales hasta sistemas de inteligencia artificial y robots que ahora operan en entornos más complejos, exigentes y con menor margen de error. Y cuando estas máquinas nos superan, no sólo vemos la derrota: vemos una indicación de hacia dónde se dirige la tecnología. Ya sucedió en el ajedrez y en el Go. Lo que estamos viendo ahora sugiere lo contrario: el desafío está comenzando a expandirse a deportes donde calcular el próximo movimiento no es suficiente.
El robot que juega al tenis de mesa. La señal final proviene de Sony AI y tiene forma de mesa de ping pong. Tu robot Ace, desarrollado como parte del Proyecto Acefue presentado por la compañía como el primer sistema de IA capaz de competir con jugadores universitarios de élite y profesionales del tenis de mesa en un entorno físico real bajo reglas oficiales. La empresa lo ilustra con una escena actual en Tokio: la jugadora profesional japonesa Taira Mayuka disparó un tiro que, en condiciones normales, habría decidido el punto. Al otro lado de la red, Ace leyó la trayectoria, ajustó el ángulo de la raqueta y golpeó la pelota hacia atrás para mantener vivo el intercambio.
Un salto notable. El tenis de mesa introduce algo mucho menos amigable que los juegos de mesa: una pelota que se mueve, gira, rebota y cambia de dirección en un período de tiempo muy corto. Es por eso que Sony insiste en la capacidad de respuesta de Ace, con una latencia de extremo a extremo de 20,2 milisegundos en comparación con los alrededor de 230 milisegundos de los mejores jugadores humanos. Como podemos ver en el vídeo que acompaña este artículo, el robot no sólo tiene que “ver” la pelota. Tienes que anticipar lo que hará a continuación y colocar la pala en el ángulo correcto antes de que sea demasiado tarde.
¿Cómo lo consigues? La clave es que Ace no depende de una única tecnología, sino de una cadena muy estrecha entre percepción, control y movimiento. El sistema integra nueve cámaras convencionales sincronizadas y tres sistemas de visión basados en eventos capaces de registrar cambios de movimiento muy rápidamente. Con este conjunto, el robot sigue la pelota con precisión milimétrica a 200 Hz y mide el efecto hasta 700 Hz. Luego, un brazo robótico con ocho grados de libertad realiza los retornos basándose en las pautas aprendidas a través del aprendizaje por refuerzo en la simulación.
Ace tampoco llegó a este punto de la noche a la mañana. Sony sitúa el inicio del proyecto en 2020 en el primer trabajo de Sony AI y describe un desarrollo gradual: primero haciendo malabarismos con la pelota, luego manteniendo un intercambio cooperativo con una persona y más tarde tratando con jugadores cada vez más fuertes. Este viaje también sirvió para descubrir límites que no siempre aparecen en una simulación.
Los límites. El logro de Ace reside en haber alcanzado un nivel experto, no en hacer del tenis de mesa un problema resuelto. Sony reconoce que todavía hay gente por encima del sistema. En cualquier caso, lo que diferencia al robot son sus habilidades, donde tú decides en tiempo real cómo mover el robot y cómo golpear la pelota. Lo que sucede punto por punto y lo que se planifica durante un partido todavía es mejorable.
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la noticia
Las máquinas ya nos ganaban al ajedrez y al Go. Ahora están a punto de ganarnos en algo mucho más difícil: el tenis de mesa.
fue publicado originalmente en
Por Javier Márquez.