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Un robot de Sony bat des champions humains au ping-pong

Si les robots ne sont pas encore capables d’asservir l’humanité, ils peuvent déjà nous battre aux échecs ou au Go (Deep Blue et AlphaGo), au poker (Cepheus) et désormais… au ping-pong. Un robot mis au point par Sony AI a battu des athlètes humains.

Les frères Lebrun peuvent trembler. Le robot Ace a remporté trois matchs sur les cinq qui l’ont opposé à des champions de chair et de sang. Ce projet de recherche de Sony AI s’intéresse depuis un moment au tennis de table, une discipline dans laquelle la perception de l’environnement, les réflexes et la rapidité des réactions sont primordiaux.

Sony AI compte déjà à son actif GT Sophy, le pilote IA que les joueurs peuvent affronter dans la simulation de course Gran Turismo. Ace s’appuie sur des principes similaires, mais dans le monde réel avec suivi des effets et analyse des trajectoires complexes, le tout avec des temps de réponse d’une précision de l’ordre de la milliseconde.

« La vitesse en robotique, lorsqu’elle n’est pas prédéterminée, reste l’une des dernières frontières dans ce domaine », explique Michael Spranger, président de Sony AI. Les robots autonomes ont encore de la difficulté à « interagir avec leur environnement, et encore plus avec des humains, aux vitesses auxquelles nous sommes habitués ». Le projet a été conçu pour « franchir cette limite ».

Ace est monté sur un bras à huit articulations et une base mobile. Pas d’yeux pour le robot, mais neuf capteurs d’image (IMX273) et de mouvement (IMX636) répartis dans la pièce qui couvrent la table sous différents angles. Cet attirail lui permet de suivre la balle, aussi bien sa position que la rotation, avec une latence de perception de 10,2 millisecondes. Ça n’est pas anodin : une balle peut dépasser les 20 m/s, avec des effets de rotation de 160 révolutions par seconde, et plus.

Le système de caméras se concentre sur le logo présent sur la balle pour en estimer la rotation et l’axe, le tout en quelques millisecondes. L’agent du robot, son « cerveau », est entraîné avec des données synthétiques issues de parties jouées par des humains. Le système, qui ajuste ses mouvements 1 000 fois par seconde, peut ajuster la trajectoire de sa frappe en plein mouvement « pour tenir compte des dynamiques imprévisibles d’un échange en conditions réelles », explique le labo, comme une balle qui touche le filet, ce qui en modifie la trajectoire et l’angle. 

L’étude a été publiée dans Nature.

Pour chaque coup, le robot pioche dans une sélection de plusieurs gestes appris à l’avance (smash, coup lifté, etc.) qu’il transmet ensuite à son système moteur. 3 000 heures de jeu en simulation ont alimenté cette bibliothèque. Mais parfois, l’intelligence artificielle peut surprendre même les plus aguerris.

Pendant un match, Ace a ainsi intercepté la balle très tôt pour lui donner un effet coupé. Un geste que l’ancien pongiste olympique Kinjiro Nakamura pensait impossible : « Je ne l’avais même pas vu chez les meilleurs joueurs. Mais maintenant que j’ai vu le robot le faire à une distance aussi courte, cela signifie que les humains pourraient aussi y parvenir ».

Commentaires (9)

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Les premières étapes du workflow seraient réutilisables pour un robot de défense contre les agressions sexuelles.
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Du coup, il suffit de jouer avec une balle noname sans logo pour gagner 😄
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Qu'ils essaient avec seulement 2 caméras placées comme nos yeux et on en reparle 😂
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Il y a ça mais aussi le support : sur 2 jambes mobiles, ça change pas mal de chose en plus.

Ceci étant dit, même si on ne peut effectivement pas dire que la machine à battu l’humain dans des conditions équivalentes, ça reste une performance notable.
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Et aussi les limitations du bras humain, à la fois en plage de fonctionnement et en variation de précision. Un joueur se déplace surtout pour que son bras soit dans la position où il est le plus précis, plus que simplement être à portée de la balle, alors que le robot lui n'a que la contrainte de portée et pas de position du bras, et n'a notamment pas de notion de coup droits et revers.

C'est surtout à cause de ça que le robot arrive à jouer plus près de la table et plus haut qu'un humain, ce qui lui donne un meilleur angle par rapport au filet, et rend ses contre-attaques plus difficiles à apprécier et à contrer en laissant moins de temps au joueur pour réagir.

Ce que je trouve impressionnant c'est la précision mécanique du robot à cette vitesse, plus que la prédiction de trajectoire qui est quand-même surtout mathématique. Pour des mouvements qui sont non programmés (à l'inverse des robots de production qui font toujours les mêmes gestes), les asservissements sont quand-même bien réveillés.
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la machine à battu l’humain dans des conditions équivalentes
C'est valable pour à-peu-près toutes les disciplines. Le meilleur moteur d'échecs (ou de go) ne bat pas l'humain avec des capacités équivalentes. Même si la machine utilise un réseau neuronal, ce dernier ne fonctionne pas du tout de la même façon qu'un cerveau humain, ne fût ce que par l'absence d'émotion (je vous mets au défi d'altérer la concentration d'AlphaGo en faisant grincer votre chaise...)
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Il faut aussi saluer le participant proposé par l'école française du béton qui n'a laissé passer aucune balle.
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Envoyez lui Forrest, on verra qui c'est le plus fort :duel1:
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Il ne va pas ramasser les balles par contre.