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Robô com tecnologia do Google vence humanos no pingue-pongue

Um braço robótico embarcado com tecnologia desenvolvida pelo Google DeepMind atingiu o nível amador no tênis de mesa, vencendo 45% de suas partidas contra 29 jogadores humanos de habilidades variadas. Contra iniciantes, a máquina venceu todas as partidas. A novidade foi anunciada em artigo científico. Um vídeo que mostra trechos da partida também foi divulgado. Confira …

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Um braço robótico embarcado com tecnologia desenvolvida pelo Google DeepMind atingiu o nível amador no tênis de mesa, vencendo 45% de suas partidas contra 29 jogadores humanos de habilidades variadas. Contra iniciantes, a máquina venceu todas as partidas.

A novidade foi anunciada em artigo científico. Um vídeo que mostra trechos da partida também foi divulgado. Confira abaixo:

Para desenvolver o sistema, pesquisadores criaram um grande conjunto de dados dos estados iniciais da bola, incluindo informações sobre posição, rotação e velocidade. A IA foi então treinada por meio de simulações virtuais para aprender diversas técnicas de jogo. O braço robótico, modelo IRB 1100 da marca ABB, conta com 20 câmeras que rastreiam a raquete do oponente.

Braço robótico industrial branco da ABB com logotipo vermelho, em fundo branco
ABBIRB 1100

O resultado é considerado um grande avanço nesse tipo de pesquisa, já que o pingu-pongue é apontado como uma atividade muito importante na evolução e treinamento da percepção e resultado que os robôs podem entregar, já que requer uma ampla combinação de habilidades estratégicas, coordenação visual e movimentos físicos complexos em tempo real.

O progresso em torno desse exemplo com jogo de pingue-pongue representa um avanço em outros contextos que o robô poderá ser utilizado, executando tarefas que envolvam habilidades em ambientes como casas e armazéns.

Mapeando as variáveis

O desenvolvimento seguirá para continuar refinando a percepção da máquina em torno do grande conjunto de variáveis que estão presentes numa partida real, como a velocidade do vento ou até mesmo a mudança de trajetória devido à poeira na mesa, por exemplo.

O Google DeepMind acredita que essas limitações podem ser abordadas de várias maneiras. Entre elas, desenvolver modelos de IA preditivos projetados para antecipar a trajetória da bola e também introduzir algoritmos ainda melhores de detecção de colisões.

Os jogadores humanos que participaram do teste descreveram a experiência como “divertida” e “envolvente”, independentemente do resultado da partida. Muitos também expressaram grande interesse em jogar contra o robô novamente no futuro.

 

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Foto de William R. Plaza
Postado porWilliam R. Plaza

Editor-chefe no Hardware.com.br, aficionado por tecnologias que realmente funcionam. Segue lá no Insta: @plazawilliam Elogios, críticas e sugestões de pauta: william@hardware.com.br

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