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Agencia de noticias Xinhua, Beijing, 11 de agosto (Kong Zixuan) La compañía "Deep Thinking" de Google anunció recientemente que el equipo de investigación y desarrollo de la compañía ha desarrollado un robot de tenis de mesa que puede alcanzar el nivel de los jugadores de tenis de mesa aficionados humanos en competiciones.

El equipo de I+D publicó un artículo en el sitio web de preimpresión arXiv. Este es el primer agente robótico de aprendizaje que alcanza el nivel de los jugadores aficionados humanos en tenis de mesa. Su cuerpo principal es un brazo robótico de seis ejes que puede moverse hacia adelante, hacia atrás, hacia la izquierda. y directamente a través del riel deslizante inferior. De 29 juegos jugados contra humanos, el robot ganó 13, una tasa de victorias del 45%. Todos los oponentes son jugadores humanos que el robot nunca ha visto antes, y sus niveles de habilidad van desde principiantes hasta jugadores avanzados.

Los investigadores dijeron que el robot perdió todos sus partidos contra jugadores avanzados pero ganó todos sus partidos contra jugadores junior y el 55 por ciento de sus partidos contra jugadores intermedios.

Para lograr velocidad y rendimiento a nivel humano, el equipo de I+D adoptó una arquitectura estratégica modular y en capas, que permite al robot no sólo dominar "habilidades de bajo nivel", como el efecto liftado de derecha y el empuje de revés, sino también utilizar el equivalente cerebral de "Habilidades de bajo nivel" Controlador Avanzado "para desarrollar estrategias. Durante el juego, el "controlador avanzado" puede desarrollar el mejor plan de habilidades basado en la situación real del juego, las propias habilidades del robot y las habilidades del oponente. Después del juego, el robot también puede analizar los datos de la batalla y mejorar continuamente sus habilidades.

Los investigadores dijeron que este robot todavía tiene muchas deficiencias, como su revés débil y su incapacidad para lidiar con pelotas rápidas, demasiado altas o demasiado bajas, o pelotas que giran con fuerza. Intentarán mejorar aún más el rendimiento del robot mejorando los algoritmos de control y optimizando el hardware. (encima)