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Questo articolo è riprodotto da [CCTV News Client];

La società "Deep Thinking" di Google ha recentemente annunciato che il team di ricerca e sviluppo dell'azienda ha sviluppato un robot da ping pong in grado di raggiungere il livello dei giocatori di ping pong dilettanti umani nelle competizioni.

Il team di ricerca e sviluppo ha pubblicato un articolo sul sito web di prestampa arXiv. Questo è il primo agente robot di apprendimento a raggiungere il livello dei giocatori dilettanti umani nel tennis da tavolo. Il suo corpo principale è un braccio robotico a sei assi che può muoversi avanti, indietro, a sinistra, a sinistra. e proprio attraverso la guida di scorrimento inferiore. In 29 partite giocate contro gli umani, il robot ne ha vinte 13, con una percentuale di vincita del 45%. Gli avversari sono tutti giocatori umani che il robot non ha mai visto prima, e i loro livelli di abilità vanno dai principianti ai giocatori avanzati.

I ricercatori hanno affermato che il robot ha perso tutte le partite contro giocatori avanzati, ma ha vinto tutte le partite contro giocatori junior e il 55% delle partite contro giocatori intermedi.

Per raggiungere velocità e prestazioni a livello umano, il team di ricerca e sviluppo ha adottato un'architettura strategica stratificata e modulare, consentendo al robot non solo di padroneggiare "abilità di basso livello" come il topspin di diritto e la spinta di rovescio, ma anche di utilizzare l'equivalente cerebrale di "competenze di basso livello". Advanced Controller" per sviluppare strategie. Durante il gioco, il "controller avanzato" può sviluppare il miglior piano di abilità in base alla situazione di gioco reale, alle abilità del robot e a quelle dell'avversario. Dopo la partita, il robot può anche analizzare i dati della battaglia e migliorare continuamente le sue abilità.

I ricercatori hanno affermato che questo robot presenta ancora molti difetti, come il suo rovescio debole e la sua incapacità di gestire palle veloci, palle troppo alte o troppo basse o palle che girano forte. Cercheranno di migliorare ulteriormente le prestazioni del robot migliorando gli algoritmi di controllo e ottimizzando l'hardware.