Гуманоидный робот Sony на базе искусственного интеллекта одержал победу на конкурсе в Пекине

Как сообщает агентство Reuters, автономный робот для настольного тенниса, разработанный Sony AI, успешно соревновался с ведущими игроками-людьми и побеждал их в официальных матчах. Эта система относится к новой области «физического ИИ», в которой искусственный интеллект интегрируется в машины, работающие в реальных условиях.

Робот по имени Ace был разработан для соревновательных видов спорта, требующих быстрого принятия решений и точного управления двигателями. Команда проекта сообщает, что он сочетает в себе высокоскоростное восприятие с управлением на основе ИИ для выполнения ударов в условиях матча.

Ace участвовал в матчах, проводимых по правилам Международной федерации настольного тенниса и под наблюдением сертифицированных судей. В задокументированных испытаниях, проведенных в апреле 2025 года, система выиграла три из пяти матчей против элитных игроков, проиграв два матча против соперников профессионального уровня. Sony AI отметила последующие победы в матчах, состоявшихся в декабре 2025 года и в начале 2026 года против профессиональных игроков.

Хотя роботы для настольного тенниса существуют с 1980-х годов, ранние модели не могли соперничать на уровне продвинутых игроков-людей. «В отличие от компьютерных игр, где ИИ уже превзошел человеческих экспертов, физические виды спорта в реальном времени, такие как настольный теннис, представляют собой значительную постоянную проблему», — заявил Петер Дюрр, директор Sony AI Zurich и руководитель проекта.

Дюрр подчеркнул, что системы искусственного интеллекта преуспели в полностью симулированных цифровых средах, таких как шахматы и видеоигры.

Он пояснил, что система была разработана для изучения того, как роботы могут действовать быстро и точно в динамичных условиях. Результаты исследования были подробно описаны в статье, опубликованной в журнале Nature.

Этот вид спорта представляет собой технический вызов из-за высокой скорости и изменчивости мяча, включая сложные вращения и меняющиеся траектории, которые требуют чрезвычайно быстрого считывания и скоординированных движений. Архитектура Ace включает девять синхронизированных камер и три системы технического зрения для отслеживания движения и вращения мяча. Она обрабатывает визуальные данные со скоростью, достаточной для фиксации движения, которое слишком быстро, чтобы человеческий глаз мог его четко воспринять. «Это достаточно быстро, чтобы уловить движение, которое для человеческого глаза было бы размытым», — сказал Дюрр.

Роботизированная платформа использует восемь шарниров для управления ракеткой. Три из них управляют позиционированием, два — ориентацией, а три — силой и скоростью удара. Эта конфигурация была разработана с учетом минимальных механических требований для соревновательной игры.

В отличие от многих систем искусственного интеллекта, обученных на данных о человеке, Ace обучался в основном в симуляторе. Этот метод позволил ему разработать свои собственные уникальные стратегии, что привело к появлению моделей игры, отличающихся от тех, что используют человеческие соперники. Дюрр отметил, что система «учится играть не наблюдая за людьми», а посредством самообучения в симулированных средах.

Профессиональная теннисистка Маюка Тайра, проигравшая матч роботу, отметила, что его было трудно предсказать, поскольку он не демонстрирует видимых сигналов во время игры. Руи Такенака, элитный игрок, который как выигрывал, так и проигрывал Ace, заметил, что робот эффективно справлялся со сложными вращениями, но был более предсказуем при более простых подачах. Тайра добавила, что отсутствие эмоциональных сигналов у робота затрудняет предсказание его реакций. «Поскольку невозможно прочитать его реакции, невозможно понять, какие удары ему не нравятся или с какими он испытывает трудности», — сказала она.

Дюрр заявил, что система демонстрирует высокую способность распознавать вращение мяча и быстро реагировать, а текущая работа сосредоточена на улучшении ее адаптивности во время матчей. Команда проекта предположила, что аналогичные методы восприятия и управления могут быть применены в таких областях, как производственная и сервисная робототехника.

Гуманоидные роботы прошли испытания в марафоне

На полумарафоне гуманоидных роботов E-Town в Пекине в 2026 году гуманоидные роботы соревновались на 21-километровой трассе в Пекине. В мероприятии приняли участие более 100 роботов наряду с примерно 12 000 человеческих участников, которые бежали по отдельным трассам.

Робот по имени Lightning, разработанный компанией Honor, завершил забег за 50 минут и 26 секунд. Это время оказалось быстрее рекорда олимпийского бегуна Джейкоба Киплимо (57 минут и 20 секунд), установленного на полумарафоне в Лиссабоне в марте. Во время забега «Лайтнинг» столкнулся с ограждением, но продолжил движение и финишировал первым. Роботы Honor также заняли второе и третье места. Результаты показали улучшение по сравнению с прошлогодним мероприятием, где самый быстрый робот финишировал за 2 часа 40 минут и 42 секунды. По словам организаторов, цель мероприятия заключалась в тестировании гуманоидных роботов в масштабных реальных условиях.

По данным Associated Press, другой робот Honor преодолел дистанцию за 48 минут под дистанционным управлением. Однако правила гонки отдавали приоритет автономной навигации, и Lightning был признан официальным победителем.

Инженеры Honor заявили, что технологии, разработанные для робота, включая конструктивную надежность и системы жидкостного охлаждения, имеют потенциальные применения в промышленных сценариях.

См. также: Cadence расширяет партнерство в области ИИ и робототехники с Nvidia и Google Cloud

Хотите узнать больше об ИИ и больших данных от лидеров отрасли? Посетите выставку AI & Big Data Expo, которая пройдет в Амстердаме, Калифорнии и Лондоне. Это комплексное мероприятие является частью TechEx и проходит одновременно с другими ведущими технологическими событиями. Нажмите здесь дляполучения дополнительной информации.

AI News поддерживается TechForge Media. Узнайте о других предстоящих мероприятиях и вебинарах по корпоративным технологиям здесь.