Автономный робот для настольного тенниса от Sony AI встретился с высококлассными игроками в официальных поединках и одержал верх, сообщает Reuters. Система входит в разряд physical AI — ИИ, который работает с механизмами в реальных условиях.
Ace построили для спортивных соревнований, где нужны молниеносные решения и аккуратное управление движениями. Разработчики интегрировали скоростные сенсоры с ИИ-управлением, чтобы выполнять удары прямо в игровых ситуациях.
Поединки прошли по правилам Международной федерации настольного тенниса под надзором аттестованных арбитров. В апреле 2025 года Ace взял три партии из пяти у элитных соперников и сдался в двух матчах профессионалам. Sony AI сообщила о победах над профи в декабре 2025-го и в начале 2026 года.
Пинг-понг-роботы появились еще в 1980-е, но не дотягивали до мастерства сильных людей. «В отличие от компьютерных игр, где ИИ давно обходит чемпионов, реальные динамичные виды спорта вроде тенниса на столе — открытая задача», — поделился Питер Дюрр, глава Sony AI в Цюрихе и руководитель разработки.
ИИ преуспевает в виртуальных мирах вроде шахмат или видеоигр с идеальной симуляцией, добавил Дюрр.
Проект помогает понять, как роботы обретают скорость и меткость в нестабильных ситуациях. Подробности изложены в статье журнала Nature.
Игра усложняется скоростью мячика, его непредсказуемостью — от хитрого вращения до меняющихся путей, — что требует мгновенного отслеживания и слаженных действий за секунды, объяснил Дюрр. Ace оснащен девятью синхронными камерами и тремя визуальными модулями для фиксации траектории и спина. Данные обрабатываются так шустро, что ловят детали, невидимые глазу. «Скорость позволяет разглядеть то, что человеку покажется мазней», — уточнил Дюрр.
Платформа держит ракетку восемью сочленениями: три регулируют положение, два — наклон, три — мощность и темп удара. Это базовый набор для серьезной игры.
Ace не копировал людей, как многие ИИ, а осваивал навыки в симуляторе. Так родились свежие тактики, не похожие на человеческие. «Он не подсматривает за людьми, а сам тренируется в виртуале», — сказал Дюрр.
Майука Тайра, профи, которой уступил Ace, отметила отсутствие подсказок в поведении машины — предугадать невозможно. Руи Такенака, мастер, чей счет с роботом 1:1, оценил умение с вращением, но простые подачи робот выдает заблаговременно. Тайра подчеркнула: без эмоций не разобрать слабости. «Реакций не видно, так что не поймешь, что ему не по зубам».
Дюрр выделил мастерство в чтении вращения и реакции, а сейчас дорабатывают гибкость на ходу. Команда видит применение методам в производстве и бытовой робототехнике.
Гуманоиды на полумарафоне
В 2026 году на Beijing E-Town Humanoid Robot Half Marathon в Пекине гуманоиды одолели 21 км. Собралось больше 100 машин и около 12 тысяч бегунов-людей на параллельных путях.
Lightning от Honor добрался до финиша за 50 минут 26 секунд — проворнее олимпийца Джейкоба Киплимо с его 57:20 на лиссабонском забеге в марте. Машина задела ограждение, но не сдалась и возглавила зачет. Ей принадлежат второе и третье места. Прогресс налицо: год назад лидеру ушло 2 часа 40 минут 42 секунды. Событие проверило роботов в реальном многолюдье.
Associated Press пишет: еще один Honor сделал дистанцию за 48 минут дистанционно. Правила ценили автономию, так что Lightning — чемпион.
Создатели Honor уверены: надежная сборка и жидкостное охлаждение пригодятся на заводах.