Autonomni robot za stoni tenis, nazvan Ace, ostvario je historijski uspjeh u Tokiju boreći se protiv i ponekad pobjeđujući vrhunske ljudske igrače. Ovaj podvig, postignut od strane istraživačke divizije za umjetnu inteligenciju japanske kompanije Sony, predstavlja prekretnicu koja može otvoriti vrata brojnim drugim primjenama slično vještih robota.

Ace je prvi robot koji je postigao ekspertski nivo performansi u kompetitivnom fizičkom sportu, zahtijevajući brze odluke i preciznu izvedbu. To je omogućeno kombinacijom visokobrzinske percepcije, kontrole zasnovane na umjetnoj inteligenciji i vrhunskog robotskog sistema.

Tehnologija iza uspjeha

Za razliku od video igara, gdje su prethodni AI sistemi već nadmašili ljudske stručnjake, fizički sportovi u realnom vremenu kao što je stoni tenis ostaju veliki izazov. Zahtijevaju brze, precizne i taktičke interakcije blizu prepreka i na granici ljudskog vremena reakcije.

Arhitektura Ace-a integriše devet sinhronizovanih kamera i tri vizuelna sistema za praćenje loptice sa izuzetnom tačnošću i brzim vremenom obrade. “Ovo je dovoljno brzo da se uhvati pokret koji bi ljudskom oku bio zamagljen”, istakao je Peter Dürr, direktor Sony AI Zurich i vođa projekta.

Istraživači su razvili i prilagođenu robotsku platformu sa osam zglobova, što je minimalni broj neophodan za izvođenje kompetitivnih udaraca.

Reakcije igrača i budući koraci

U mečevima opisanim u studiji, Ace je u aprilu 2025. godine pobijedio u tri od pet susreta protiv elitnih igrača, a izgubio je dva meča od profesionalaca. Sony AI je kasnije naveo da je Ace pobijedio profesionalne igrače u decembru 2025. i prošlog mjeseca.

Profesionalni igrač stonog tenisa Mayuka Taira, koji je izgubio meč od Ace-a prošlog decembra, istakao je da su snage robota u tome što je “vrlo teško predvidjeti i ne pokazuje emocije”. “Pošto ne možete pročitati njegove reakcije, nemoguće je osjetiti kakve udarce ne voli ili sa kojima se muči, a to ga čini još težim protivnikom”, rekao je Taira.

Dürr je dodao da Ace ima prostora za poboljšanje, posebno u području prilagođavanja protivniku i pronalaženja slabosti, na čemu tim i radi. uspjeh Ace-a, sa svojim sistemom percepcije i algoritmom kontrole zasnovanim na učenju, sugeriše da bi slične tehnike mogle biti primijenjene u drugim oblastima koje zahtijevaju brzu, real-time kontrolu i ljudsku interakciju.