Mercredi, les chercheurs de Google DeepMind ont révélé le premier joueur de tennis de table robotique alimenté par l’intelligence artificielle capable de concourir à un niveau amateur humain. Le système combine un bras robotique industriel appelé l’ABB IRB 1100 et un logiciel d’IA personnalisé de DeepMind. Alors qu’un joueur humain expert peut toujours battre le robot, le système démontre le potentiel pour les machines de maîtriser des tâches physiques complexes nécessitant une prise de décision en fraction de seconde et une adaptabilité. « C’est le premier agent robotique capable de jouer à un sport avec des humains au niveau humain », ont écrit les chercheurs dans un papier pré-imprimé répertorié sur arXiv. « Cela représente une étape importante dans l’apprentissage et le contrôle des robots. » L’agent robotique non nommé (nous suggérons « AlphaPong »), développé par une équipe incluant David B. D’Ambrosio, Saminda Abeyruwan et Laura Graesser, a montré des performances notables lors de séries de matchs contre des joueurs humains de niveaux de compétence variés. Dans une étude impliquant 29 participants, le robot alimenté par l’IA a remporté 45 pour cent de ses matchs, démontrant un jeu de niveau amateur solide. Plus remarquablement, il a obtenu un taux de succès de 100 pour cent contre les débutants et de 55 pour cent contre les joueurs intermédiaires, bien qu’il ait eu du mal contre les adversaires avancés. La configuration physique se compose du susmentionné IRB 1100, un bras robotique à 6 degrés de liberté, monté sur deux pistes linéaires, lui permettant de se déplacer librement dans un plan 2D. Des caméras haute vitesse suivent la position de la balle, tandis qu’un système de capture de mouvement surveille les mouvements de raquette de l’adversaire humain. Pour créer les cerveaux qui alimentent le bras robotique, les chercheurs de DeepMind ont développé une approche à deux niveaux qui permet au robot d’exécuter des techniques spécifiques de tennis de table tout en adaptant sa stratégie en temps réel au style de jeu de chaque adversaire. En d’autres termes, il est assez adaptable pour jouer contre n’importe quel amateur humain au tennis de table sans nécessiter d’entraînement spécifique par joueur.
« Les livres de Penguin Random House disent maintenant explicitement ‘non’ à la formation IA »
‘Écrit par Emma Roth, dont le portfolio couvre aussi bien les percées technologiques grand public, les dynamiques de l’industrie du