Des chercheurs de Google DeepMind a mis au point un robot capable de jouer au tennis de table de niveau amateur. L'équipe indique que le robot a un taux de victoire de 45 % contre des joueurs humains, marquant ainsi une avancée significative dans le domaine de la robotique et de l'IA. Le robot excelle contre les débutants, mais peine contre les adversaires avancés. Grâce à une architecture de règles hiérarchiques et à des techniques d'apprentissage avancées, le robot s'adapte en temps réel. Les chercheurs cherchent à résoudre les problèmes de latence et de données pour améliorer les performances du robot dans les prochaines versions.Un joueur de tennis de table robotisé capable de battre les joueurs humains amateurs
Mercredi, des chercheurs de Google DeepMind ont dévoilé un robot joueur de tennis de table piloté par l'IA et capable de concourir à un niveau humain amateur. Le système combine un bras robotique industriel appelé ABB IRB 1100 et un logiciel d'IA personnalisé de Google DeepMind. Bien qu'un joueur humain expert puisse vaincre le robot, le système démontre le potentiel des machines à maîtriser des tâches physiques complexes qui nécessitent une prise de décision en une fraction de seconde et une capacité d'adaptation. L'équipe a publié son rapport d'étude dans la revue scientifique en ligne arXiv.
Robotic table tennis has served as a benchmark for this type of research since the 1980s.
— Google DeepMind (@GoogleDeepMind) August 8, 2024
The robot has to be good at low level skills, such as returning the ball, as well as high level skills, like strategizing and long-term planning to achieve a goal. pic.twitter.com/IX7VuDyC4J
Le tennis de table joue un rôle clé dans l'évaluation des bras des robots depuis une dizaine d'années. Ce sport exige notamment de la vitesse, de la réactivité et de la stratégie. L'article, intitulé "Achieving Human Level Competitive Robot Table Tennis", décrit brièvement les travaux de Google DeepMind sur le jeu. « Il s'agit du premier agent robotique capable de pratiquer un sport avec des humains de niveau humain. Il s'agit d'une étape importante dans l'apprentissage et le contrôle des robots », indique le rapport. L'agent robotique a affiché des performances remarquables dans une série de matchs contre des humains.
Dans un test impliquant 29 participants humains de différents niveaux de compétences, le robot a remporté 45 % de ses matchs, faisant preuve d'un niveau "solide" de jeu amateur. Il a notamment obtenu un taux de victoire de 100 % contre les débutants et de 55 % contre les joueurs de niveau intermédiaire, mais a éprouvé de très grandes difficultés contre les adversaires de niveau avancé. L'équipe reconnaît qu'il y a encore de nombreuses améliorations à apporter au robot.
Cœur du système : une approche hybride basée sur l'apprentissage par renforcement
Pour créer les cerveaux qui pilotent le bras robotique, les chercheurs de Google DeepMind ont mis au point une approche à deux niveaux qui permet au robot d'exécuter des techniques de tennis de table spécifiques tout en adaptant sa stratégie en temps réel au style de jeu de chaque adversaire...
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