IA appliquée : Après le gardien de but, un robot va vous battre au tennis de table !

Nous avions présenté il y a quelques semaines, le travail de scientifiques qui avaient élaboré un système basé sur un petit robot quadripède qui arrêtait les tirs comme un véritable gardien de buts.
Les chercheurs avaient « entrainé » leur robot sur un modèle « Trial and Errors » lui permettant ainsi d’apprendre de ses erreurs et d’accroître progressivement son taux de réussite.

Aujourd’hui Google a présenté une approche intitulée « i-Sim2Real » qui permet à un robot monté sur un bras coulissant de jouer au ping-pong avec n’importe quel type de joueurs (agressif, débutant..) et ce, grâce à l’usage de l’IA.

Le principe est basé sur l’apprentissage continue des interactions avec le joueur humain et s’articule en plusieurs phases :
1. Dans un premier temps, le joueur humain va jouer seul sur la table et le robot va analyser ses gestes (comment il tient sa raquette, évaluer la direction de la balle après le coup etc..), c’est la phase d’observation.
2. Puis le robot va jouer de manière itérative avec le joueur suivant différents types de mouvements. Pendant cette période, il ne va peut être pas assurer un seul échange avec le joueur mais il apprend.
3. Le joueur va progressivement varier les coups et offrir plus de mouvements inédits que le robot intégrera dans son modèle (Fine Tuning), le robot se contente simplement de répliquer sans nécessairement entamer un véritable échange.
4. Après plusieurs séances d’apprentissage, le robot améliore son « jeu » et échange de plus en plus fréquemment avec le joueur Humain. Il enrichit encore sa connaissance et sa justesse de jeu.

Un robot qui joue au Ping Pong

Une IA qui apprend à un robot de jouer au ping pong

Afin d’améliorer encore ce modèle itératif, plusieurs joueurs humains ont été confrontés au robot afin que celui-ci puisse prendre en compte toutes les subtilités du jeu avec des techniques différentes.

Au final sur 340 « lancers », le robot a pu échanger plus de 4 minutes sans laisser tomber la balle !

 

On l’imagine bien, il reste encore beaucoup de travail pour que le robot puisse nous battre mais en s’enrichissant de manière continue avec les humains, il va s’améliorer constamment et ce, sans se fatiguer !