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Mira cómo el jugador robótico de ping-pong de Google DeepMind se enfrenta a los humanos

Demonstrations - Achieving human level competitive robot table tennis

El ping-pong parece ser el deporte preferido cuando se trata de empresas de tecnología que exhiben sus productos robóticos. La empresa japonesa Omron, por ejemplo, fue noticia hace varios años con su robot de ping-pong que podía sostener cómodamente un partido con un jugador humano, mientras mostraba la tecnología de sensores y control de la empresa en el proceso.

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Y con la inteligencia artificial (IA) avanzando a pasos agigantados, ahora estamos empezando a ver jugadores de ping-pong robóticos más avanzados que pronto podrían hacer que incluso los mejores jugadores humanos compitan por su dinero.

Tomemos como ejemplo este impresionante esfuerzo de los ingenieros de Google DeepMind. En un nuevo artículo titulado “Achieving Human Level Competitive Robot Table Tennis”, el equipo dijo que ha creado un “jugador de nivel humano sólidamente amateur” que combina IA y un brazo robótico industrial, con un bate adjunto.

Un video (arriba) muestra al robot impulsado por IA tomando decisiones rápidas para realizar una variedad de tiros de revés y derecha. En particular, también es capaz de devolver tiros que se sirven con un efecto ligero, lo que demuestra la capacidad de leer el efecto de la pelota y ajustar la forma en que golpea la pelota en consecuencia. También es capaz de manejar las bolas que le llegan a altas y bajas velocidades, desde todas las partes de la mesa, así como las bolas que le llegan desde una altura considerable después de recibir un gran rebote en la mesa. Realmente es muy impresionante.

“Lograr una velocidad y un rendimiento a nivel humano en tareas del mundo real es una estrella polar para la comunidad de investigación en robótica”, dijeron los investigadores en el documento. “Este trabajo da un paso hacia ese objetivo y presenta el primer agente robot aprendido que alcanza el rendimiento de nivel humano amateur en el tenis de mesa competitivo”.

A través de una serie de encuentros de prueba, el robot ganó el 100% de las partidas que jugó contra principiantes humanos y el 55% contra jugadores intermedios. Sin embargo, está claro que hay mucho margen de mejora, ya que perdió todos sus partidos contra jugadores avanzados. En general, el robot ganó el 45% de los 29 juegos que jugó.

Diego Bastarrica
Diego Bastarrica es periodista y docente de la Universidad Diego Portales de Chile. Especialista en redes sociales…
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https://twitter.com/TheHumanoidHub/status/1989364406850044284?ref_src=twsrc%5Etfw%7Ctwcamp%5Etweetembed%7Ctwterm%5E1989364406850044284%7Ctwgr%5E0a17cf3e1a945248a1473a91b3ca874afdff27fe%7Ctwcon%5Es1_&ref_url=https%3A%2F%2Fwww.digitaltrends.com%2Fcomputing%2Fis-this-the-future-of-housework-watch-a-robot-tackle-chores-with-ease%2F

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