Robô tenista do Google vence jogadores iniciantes; veja o vídeo

 William Schendes
William Schendes

O Google DeepMind Robotics divulgou o desenvolvimento de um robô jogador de tênis de "nível humano". No vídeo apresentado, o robô conseguiu vencer jogadores iniciantes do esporte.

Em relação aos jogadores de nível intermediário, o Google DeepMind explica que o robô venceu 55% das partidas disputadas. No entanto, ele foi derrotado ao enfrentar jogadores profissionais. Em 29 partidas contra atletas de diferentes níveis, o robô saiu vitorioso em 13 ocasiões, o que representa um aproveitamento de 45%.

It went up against 29 unseen human opponents across 4️⃣ different skill levels during our research - from beginner to advanced.Overall, the robot scored in the middle of participants, implying that the system can operate like an intermediate amateur. pic.twitter.com/k4ngwznowG

— Google DeepMind (@GoogleDeepMind) 8 de agosto de 2024

O robô tenista foi treinado com um banco de dados criado pelo Google DeepMind, que contém todos os movimentos de uma bola de tênis de mesa, incluindo posição, velocidade e giro. Essas informações permitiram que o robô praticasse diversos movimentos, treinando diferentes pegadas com a raquete e aplicando técnicas de tenistas humanos, como forehand, topspin e backhand.

Durante as partidas contra humanos, o robô utiliza um par de câmeras para rastrear o movimento da raquete de seu oponente, que possui uma luz LED. As partidas permitem que o sistema colete dados de seu desempenho, treine constantemente e teste novas habilidades para vencer os concorrentes.

Robô tenista do Google vence jogadores iniciantes; veja o vídeo

Embora a divulgação inicial tenha chamado atenção, a equipe da DeepMind reconhece que o robô ainda enfrenta dificuldades para reagir a bolas rápidas. Os pesquisadores acreditam que essa deficiência está relacionada à latência do sistema.

“Para abordar as restrições de latência que dificultam o tempo de reação do robô a bolas rápidas, propomos investigar algoritmos de controle avançados e otimizações de hardware.

Isso pode incluir explorar modelos preditivos para antecipar trajetórias de bolas ou implementar protocolos de comunicação mais rápidos entre os sensores e atuadores do robô.”

- Google DeepMind.

Com informações de TechCrunch e MIT Review.

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 William Schendes
William Schendes
Jornalista em formação pela Universidade Metodista de São Paulo (UMESP). Escreve sobre tecnologia, games e ciência desde 2022. Tem experiência com hard news, mas também produziu artigos, reportagens, reviews e tutoriais.
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