Secondo quanto riferito, un robot da ping pong autonomo sviluppato da Sony AI ha gareggiato e sconfitto giocatori umani di alto livello in partite regolamentate Reuters. Il sistema fa parte di una categoria più ampia spesso denominata “IA fisica”, dove l’intelligenza artificiale viene applicata a macchine che operano in ambienti del mondo reale.
Il robot, denominato Ace, è stato progettato per operare in un ambiente sportivo competitivo che richiede un processo decisionale rapido e un controllo motorio preciso. Secondo il team del progetto, combina sistemi di percezione ad alta velocità con il controllo basato sull’intelligenza artificiale per eseguire tiri in condizioni di partita.
Ace ha gareggiato in partite condotte secondo le regole della Federazione internazionale di tennis da tavolo e arbitrate da arbitri autorizzati. Nelle prove documentate nell’aprile 2025, il sistema ha vinto tre partite su cinque contro giocatori d’élite e ne ha perse due contro avversari di livello professionale. Sony AI ha riferito che le partite successive nel dicembre 2025 e all’inizio del 2026 includevano vittorie contro giocatori professionisti.
I precedenti robot da ping pong esistono dagli anni ’80, ma non erano in grado di eguagliare le prestazioni dei giocatori umani avanzati. “A differenza dei giochi per computer, dove i precedenti sistemi di intelligenza artificiale superano gli esperti umani, gli sport fisici e in tempo reale come il tennis da tavolo rimangono una grande sfida aperta”, ha affermato Peter Dürr, direttore di Sony AI Zurigo e responsabile del progetto.
I sistemi di intelligenza artificiale hanno ottenuto ottimi risultati in ambienti digitali come gli scacchi e i videogiochi, dove le condizioni sono completamente simulate, ha affermato Dürr.
Dürr ha affermato che il sistema è stato sviluppato per studiare come i robot possono rispondere con velocità e precisione in ambienti dinamici. Il lavoro è stato dettagliato in uno studio pubblicato sulla rivista Natura.
Questo sport presenta sfide tecniche dovute alla velocità e alla variabilità della palla, compresi effetti complessi e traiettorie mutevoli, che richiedono un rilevamento rapido e un movimento coordinato in tempi ristretti, ha affermato Dürr. L’architettura di Ace comprende nove telecamere sincronizzate e tre sistemi di visione, che tracciano il movimento e la rotazione della palla. Il sistema elabora i dati visivi a una velocità sufficiente per catturare il movimento difficile da risolvere per l’occhio umano. “Questo è abbastanza veloce da catturare movimenti che sarebbero sfocati per l’occhio umano”, ha detto Dürr.
La piattaforma robotica utilizza otto giunti per controllare la racchetta. Tre controlli di posizionamento, due controlli di orientamento e tre gestiscono la forza e la velocità del tiro. La configurazione è stata progettata per soddisfare i requisiti meccanici minimi per il gioco competitivo.
A differenza di molti sistemi di intelligenza artificiale addestrati attraverso la dimostrazione umana, Ace è stato addestrato alla simulazione. L’approccio gli ha permesso di sviluppare le proprie strategie, dando vita a modelli di gioco diversi da quelli degli avversari umani. Dürr ha affermato che il sistema “impara a giocare non guardando gli esseri umani” ma attraverso l’autoaddestramento in ambienti simulati.
La giocatrice professionista Mayuka Taira, che ha perso una partita contro il sistema, ha detto che il robot era difficile da prevedere perché non mostra segnali visibili durante il gioco. Rui Takenaka, un giocatore d’élite che ha vinto e perso contro Ace, ha detto che gestisce bene gli effetti complessi ma è più prevedibile nei servizi più semplici. Taira ha affermato che la mancanza di segnali emotivi del sistema rende più difficile anticipare le sue risposte. “Poiché non puoi leggere le sue reazioni, è impossibile percepire che tipo di scatti non gli piacciono o con cui lotta”, ha detto.
Dürr ha affermato che il sistema dimostra una forte capacità di leggere la rotazione della palla e di reagire rapidamente, mentre il lavoro in corso si concentra sul miglioramento dell’adattabilità durante le partite. Il team del progetto ha affermato che tecniche simili di percezione e controllo potrebbero essere applicate ad aree come la robotica manifatturiera e di servizio.
Robot umanoidi testati in gare di lunga distanza
Alla mezza maratona di robot umanoidi E-Town di Pechino 2026, i robot umanoidi hanno gareggiato su un percorso di 21 chilometri a Pechino. L’evento comprendeva più di 100 robot e circa 12.000 partecipanti umani, che correvano su binari separati.
Un robot chiamato Lightning, sviluppato da Honor, ha completato la gara in 50 minuti e 26 secondi. Il tempo è stato più veloce dei 57 minuti e 20 secondi del corridore olimpico Jacob Kiplimo registrato alla mezza maratona di Lisbona a marzo. Un fulmine si è scontrato con una barricata durante la gara ma ha continuato ed è arrivato primo. I robot Honor si sono piazzati anche al secondo e terzo posto nella competizione. Le prestazioni sono migliorate rispetto all’evento dell’anno precedente, dove il robot più veloce ha completato il percorso in due ore, 40 minuti e 42 secondi. Gli organizzatori hanno affermato che l’evento aveva lo scopo di testare i robot umanoidi in condizioni reali su larga scala.
Secondo Stampa associataun altro robot Honor ha completato il percorso in 48 minuti sotto controllo remoto. Tuttavia, le regole della regata davano priorità alla navigazione autonoma e Lightning fu riconosciuta come vincitrice ufficiale.
Gli ingegneri di Honor hanno affermato che le tecnologie sviluppate per il robot, tra cui l’affidabilità strutturale e i sistemi di raffreddamento a liquido, potrebbero essere applicate in scenari industriali.
(Foto di Mattias Banguese)
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Fonte: www.artificialintelligence-news.com
