Regardez le robot DeepMind de Google jouer au tennis de table contre des joueurs humains

Même les joueurs les plus expérimentés ont apprécié le défi robotique

Pourquoi c'est important : DeepMind, la société d'intelligence artificielle de Google, a développé un bras robotisé capable de rivaliser avec les meilleurs joueurs de tennis de table amateurs. Il peut effectuer des revers, des coups droits, une bonne dose d'effets et même des coups qui effleurent le filet, le tout avec une agilité remarquable.

Dans un récent article de recherche, DeepMind, filiale de Google, a révélé que son robot a battu des adversaires de niveau amateur lors de matchs de tennis de table complets dans 13 des 29 parties. Certes, il n'est toujours pas à la hauteur des vrais pros, mais être capable d'atteindre le niveau de compétence amateur est néanmoins un exploit impressionnant pour un système d'IA.

MIT Technology Review a noté que les joueurs humains qui ont joué contre le robot ont apprécié les matchs. Ils ont déclaré qu'il s'agissait d'un défi captivant qui pourrait les aider à améliorer leur jeu en tant que partenaire d'entraînement. La vidéo montre le robot maniant habilement diverses volées et styles de jeu. Il semble même « sauter » comme un humain pendant un jeu particulièrement intense, même s'il n'a pas de jambes.

« Il y a quelques mois déjà, nous pensions que le robot ne serait peut-être pas capable de gagner contre des adversaires qu'il n'avait jamais affrontés auparavant », a déclaré Pannag Sanketi, l'ingénieur de DeepMind qui a lancé le projet. « Le système a certainement dépassé nos attentes. La façon dont le robot a surpassé même des adversaires puissants était époustouflante. »

DeepMind a utilisé une approche à deux volets pour former son automate de ping-pong. Tout d’abord, le système a maîtrisé ses talents de frappeur grâce à des simulations informatiques imitant la physique et le gameplay réalistes du tennis de table. Ensuite, l’équipe a peaufiné ces compétences en lui faisant apprendre à partir de données réelles.

Lors des matchs en direct, le robot utilise une paire de caméras pour suivre le positionnement du ballon. Il utilise également une technologie de capture de mouvement pour suivre les mouvements de son adversaire humain via une raquette équipée de LED afin de l'aider à les identifier ainsi que son style de jeu. Toutes ces informations sont collectées et réinjectées dans les simulations, améliorant constamment les tactiques grâce à une boucle de rétroaction continue. En d'autres termes, il s'améliore au fil des matchs.

Le système présente néanmoins quelques limites. Le robot a du mal à renvoyer des balles extrêmement rapides, des balles très éloignées de la table ou des balles qui glissent à ras de terre. Il a également eu du mal face à des joueurs capables de donner un effet exceptionnel à la balle, car il ne peut pas mesurer la rotation de la balle – du moins pas encore. DeepMind pense qu’une modélisation prédictive améliorée de l’IA et une détection de collision plus intelligente pourraient aider à résoudre ces problèmes.

Ce projet semble amusant et n’a que peu d’applications pratiques. Pourtant, le rapport souligne qu’il représente une étape importante vers la création d’une IA capable d’effectuer des tâches physiques complexes en toute sécurité dans des environnements naturels comme des maisons ou des entrepôts.