DeepMind играет в настольный теннис

Не ограничившись победами в го и шахматах, успешным участием в математической олимпиаде и достижениями в квантовой химии, сворачивании ДНК и прогнозировании погоды, компания DeepMind обратила свой взор, а точнее, роботизированную руку, на настольный теннис.

Настольный теннис с роботами - не новинка. Более десяти лет назад мы сообщали о том, как два человекоподобных робота, разработанные в Китае, где настольный теннис является одним из важных видов спорта, провели убедительный матч. Тот проект, реализованный в Чжэцзянском университете, был частью спонсируемой правительством программы по созданию работоспособных роботов для дома и промышленности, и настольный теннис, который в значительной степени зависит от визуального слежения за мячом в сочетании с ловкостью движений, рассматривался как полезный испытательный полигон.

Google DeepMind имеет схожую мотивацию для своего интереса к настольному теннису, который рассматривается как шаг к достижению скорости и производительности на уровне человека в реальном мире. Проект сочетает робототехнику и компьютерное зрение с конволюционными нейронными сетями и обучением с подкреплением и добился многого за короткий промежуток времени - хотя и с большой командой. У работы, размещенной на сайте arxiv.org, 27 авторов.

Робот для настольного тенниса представляет собой роботизированную руку с шестью степенями свободы, которая имеет 3D-печатную рукоятку и весло, покрытое резиновой поверхностью. Он установлен на двух порталах, позволяющих двигаться как в направлении стола, так и от него, а также из стороны в сторону по столу.

Первоначальные тренировки состояли из симуляций игр в настольный теннис с огромным вниманием к деталям как материалов, так и баллистики.

После этого тренер-человек предоставил роботу возможность попрактиковаться в выполнении разнообразных ударов с форхенда и бэкхенда. В демонстрационном видеоролике показано, как робот возвращает мяч с убедительным смэшем и справляется с ударами у сетки.

Вы заметили недостающую способность? Однорукий робот не может начать розыгрыш очка, подбросив мяч в воздух и ударив им по сетке. Вместо этого он должен позволить своему оппоненту-человеку выполнять все подачи.

Для оценки эффективности робота было проведено 29 матчей с человеческими игроками, начиная от новичков и заканчивая турнирными уровнями, из которых робот выиграл 13. В частности, робот выиграл все матчи против новичков, но проиграл все матчи против самых продвинутых игроков. Он выиграл более половины матчей с игроками среднего уровня, что дало роботу 45 % успеха, который, по мнению исследователей, демонстрирует "солидный любительский уровень игры".

Основные моменты матчей запечатлены в этом длинном видео. Мне особенно понравилась реакция десятого игрока, который, проиграв очко, комментирует роботизированного агента так, как будто это человек.

В заключительных замечаниях статьи, написанной исследователями DeepMind, успех в настольном теннисе рассматривается в более широком контексте:

Это первый робот-агент, способный играть в спорт с человеком на человеком на человеческом уровне и представляет собой важную веху в обучении и управлении роботами.
обучения и управления. Однако это лишь небольшой шаг на пути к давней цели робототехники - достижению уровня человека во многих полезных в реальном мире навыках. Предстоит проделать большую работу, чтобы последовательно достигать уровня человека при выполнении отдельных задач, а затем и дальше, при создании универсальных роботов, способных выполнять множество полезных задач, умело и безопасно взаимодействуя с людьми в реальном мире.