Немецкий робот учится у человека игре в пинг-понг

Катарина Мюллинг показывает роботу, как отбивать шарик

(фото Axel Griesch/MPG, München).

Робот самостоятельно повторяет выученные движения и совершенствует навыки в процессе тренировки

(фото Katharina Muelling/Technische Universität Darmstadt).

Немецкие учёные уже из Технического университета Дармштадта (Technische Universität Darmstadt) уже несколько лет работают над созданием робота, который может играть в пинг-понг.

Робот представляет собой манипулятор с ракеткой. Он закреплен над теннисным столом и снабжён камерой, которая отслеживает полёт шарика. Вначале исследователи, взяв ракетку в свои руки, показали машине, как отбивать шарик в разных ситуациях. После этого робот начал самостоятельно играть против человека, повторяя заученные движения. 

Отметим, что механический спортсмен из Германии в отличие от роботов-теннисистов из Китая имеет одно существенное преимущество – он может учиться навыкам игры у людей.

Катарина Мюллинг (Katharina Muelling) и её коллеги работают над созданием автономной системы, которая запоминает движения человека, бьющего ракеткой по шарику, а затем развивает эти навыки в процессе тренировки.

Если робот встречается с незнакомой разновидностью подачи, то обращается к встроенной базе изображений, чтобы подобрать подходящее действие. Всего за час тренировки чудо-теннисист так развивает свои умения, что может успешно отражать до 88% ударов.

Не исключено, что в скором времени эта технология позволит роботу составить конкуренцию за теннисным столом профессиональным спортсменам.

До сих пор подобное удавалось только суперкомпьютеру Deep Blue, который в 1996 году впервые обыграл чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова. Правда, электронному шахматисту не нужно было совершать сложных механических движений и тренировать мудрёные подачи.

Все возможности устройства будут представлены на симпозиуме разработчиков искусственного интеллекта AAAI 2012, который пройдёт в начале ноября в Вашингтоне.



Также по теме:
Француз разработал беспроигрышный алгоритм обучения настольным играм
Новый робот Бакстер может произвести революцию в промышленности