Negli ultimi anni, la ricerca nel campo della robotica ha fatto passi da gigante, portando allo sviluppo di robot in grado persino di fare la spesa, di disinfettare i mezzi pubblici durante la pandemia e persino di sorvegliare luoghi sensibili. Tuttavia raggiungere la velocità e la precisione umane in compiti complessi rimane una sfida. Un esempio significativo è il ping pong, uno sport che richiede anni di allenamento per essere padroneggiato. Un team di ricercatori di DeepMind – il laboratorio di ricerca di Google impegnato in progetti nel campo dell'intelligenza artificiale – ha recentemente presentato un robot in grado di giocare a ping pong a livello umano, segnando un importante traguardo nella robotica.
.
Il robot di Google DeepMind è equipaggiato con un braccio robotico ABB IRB 1100 (solitamente impiegato in stabiimenti industriali dove si assemblano componenti elettronici) montato su "un binario" che gli permette di muoversi velocemente lungo il fondocampo. Utilizza una racchetta con un manico stampato in 3D e una gomma specifica per il ping pong. Il sistema di percezione comprende telecamere ad alta velocità e sensori di movimento per tracciare con precisione la pallina e la racchetta dell'avversario.
Braccio e mente. Il robot utilizza una combinazione di tecniche avanzate per giocare. In pratica il sistema è diviso in due parti principali: una, "il braccio", che esegue i colpi fisici e una, "la mente", che decide la strategia di gioco in base alla situazione. Questa organizzazione permette al robot di adattarsi rapidamente alle diverse condizioni di gioco e agli avversari.
.
Il progetto ha comportato la raccolta di dati reali "osservando" partite tra umani, per inizializzare le condizioni di gioco. Successivamente il sistema è stato addestrato attraverso la simulazione, utilizzando l'apprendimento per rinforzo e l'apprendimento per imitazione. La transizione dalle simulazioni alla realtà è stata facilitata da tecniche innovative che hanno permesso al robot di adattarsi rapidamente a nuovi avversari umani senza ulteriori fasi di addestramento.
I Risultati? NON MALE! Le prestazioni del robot sono state valutate attraverso 29 partite contro giocatori umani, con risultati sorprendenti: il robot ha vinto il 45% delle partite. Gli avversari umani variavano dal livello principiante a quello agonistico, e sebbene il robot abbia perso contro i giocatori più avanzati, ha dimostrato un livello di gioco amatoriale solido vincendo tutte le partite contro i principianti e il 55% contro gli intermedi.
.
Un aspetto cruciale del sistema è la capacità di adattamento in tempo reale. Il robot analizza le statistiche del match e le preferenze degli avversari per modificare la sua strategia di gioco, migliorando la sua robustezza contro una varietà di avversari. Ma a che scopo? Questo approccio, combinato con una continua raccolta di dati durante le partite reali, permette al robot di affinare costantemente le sue abilità.
.
Va da sé che le applicazioni pratiche di questa tecnologia vanno oltre il ping pong. La capacità di adattamento e di apprendimento in tempo reale potrebbe essere utilizzata in futuro in molti altri settori, come l'assistenza sanitaria, la riabilitazione, e la manutenzione industriale, dove i robot potrebbero interagire con gli umani in modo sicuro ed efficiente, migliorando le prestazioni e la qualità del servizio.
.
