Pokonać elitarne zespoły tenisistów stołowych za pomocą autonomicznego robota

Roboty wkraczają na scenę sportową

Wyobraź sobie, że naprzeciwko ciebie przy stole do tenisa stołowego stoi robot i okazuje się, że nie tylko wymienia piłki, lecz potrafi pokonać doświadczonych zawodników. Ten artykuł przedstawia Ace’a, autonomicznego robota do tenisa stołowego grającego na poziomie elitarnych sportowców. Poza byciem efektownym gadżetem sportowym, Ace to zapowiedź przyszłości, w której maszyny radzą sobie z błyskawicznymi, fizycznymi interakcjami z ludźmi w codziennych warunkach — od hal produkcyjnych po asystentów domowych.

Dlaczego tenis stołowy to trudny test

Tenis stołowy jest znacznie bardziej wymagający, niż może się wydawać w telewizji. W grze na wysokim poziomie piłka może poruszać się szybciej niż 20 metrów na sekundę, a zawodnicy czasem mają mniej niż pół sekundy między uderzeniami, by zobaczyć, zdecydować i wykonać ruch. Oprócz prędkości istotny jest także rotacja piłki — jej szybki obrót — który wygina tor lotu i zmienia sposób odbicia od stołu i rakietki. Rotacje mogą przekraczać 1000 radianów na sekundę, powodując, że uderzenia skręcają lub mocno odskakują w nieprzewidywalny sposób. Wcześniejsze roboty do tenisa stołowego upraszczały tę złożoność, wyrzucając piłki z prostych mechanizmów, używając mniejszych boisk lub w dużej mierze ignorując rotację. Ace mierzy się natomiast z pełnym wyzwaniem prawdziwych meczów rozgrywanych standardowym sprzętem i według oficjalnych przepisów.

Widzenie szybko poruszającej się piłki w czasie rzeczywistym

Aby poradzić sobie z taką prędkością, Ace potrzebuje wyjątkowej percepcji wzrokowej. System wykorzystuje dziewięć konwencjonalnych kamer rozmieszczonych wokół boiska o rozmiarach olimpijskich do śledzenia piłki w trzech wymiarach. Kamery te mierzą pozycję piłki około 200 razy na sekundę z dokładnością rzędu milimetrów i z opóźnieniem wynoszącym tylko kilka tysięcznych sekundy. Jednak sama pozycja to za mało. Rotacja ma kluczowe znaczenie w grze na poważnie, dlatego Ace wykorzystuje także trzy specjalizowane jednostki „sterowania wzrokiem”, z których każda łączy szybki sensor zdarzeniowy, lustra kierujące i teleobiektyw. Zamiast rejestrować pełne obrazy, te sensory zapisują tylko zmiany jasności na każdym pikselu, produkując strumienie drobnych „zdarzeń”, które uchwytują ruch z bardzo niskim rozmyciem. Podając te zdarzenia do sieci neuronowej i drugiego, dokładniejszego algorytmu, Ace szacuje z jaką prędkością i w którym kierunku piłka się obraca, nawet kilkaset razy na sekundę. System łączy te pomiary, wybierając w danym momencie najlepsze oszacowanie, i przekazuje je do oprogramowania kontrolnego decydującego o ruchach robota.

Jak robot wybiera i wykonuje uderzenia

„Mózg” Ace’a tworzy zestaw polityk sterowania wyuczonych za pomocą głębokiego uczenia przez wzmacnianie — metody, w której oprogramowanie poprawia się poprzez wirtualne próby i błędy. W symulacji robot wielokrotnie ćwiczy zwracanie pojedynczych uderzeń, kierowany sygnałem nagrody faworyzującym udane zwroty o określonych cechach, takich jak silny topspin czy precyzyjne miejsca lądowania. Sprytne rozwiązanie w procedurze treningowej pozwala algorytmowi korzystać z perfekcyjnych informacji w symulacji „za kulisami”, podczas gdy same polityki otrzymują tylko zaszumione, realistyczne odczyty sensorów, co ułatwia ich przeniesienie do świata rzeczywistego. Podczas wymiany, co 32 milisekundy Ace otrzymuje zaktualizowaną historię stanów piłki i robota, wybiera jedną z kilku wyuczonych „umiejętności” i generuje abstrakcyjne działanie. To działanie jest następnie przekształcane przez rutynę optymalizacyjną w szczegółową, płynną trajektorię stawów, która respektuje limity prędkości i unika kolizji ze stołem lub samym robotem. Równolegle inny planista nieustannie przygotowuje bezpieczny ruch „resetujący”, dzięki czemu ramię może szybko zregenerować pozycję i być gotowe na kolejne uderzenie.

Specjalnie zaprojektowane ciało do sportowej gry

Aby dorównać ludzkiej zwinności, zespół zaprojektował dedykowane ramię robota z ośmioma stawami — dwoma przesuwnymi i sześcioma obrotowymi — zapewniającymi wystarczającą swobodę do ustawienia, obrócenia i zamachnięcia się rakietką jak u zręcznego zawodnika. Ramię wykonano z lekkich, wytrzymałych struktur metalowych zoptymalizowanych przez algorytmy komputerowe i wytwarzanych w druku addytywnym, co pozwala na szybkie ruchy bez utraty sztywności. Na końcu ramienia zamocowano regulaminową rakietkę i mały kubek trzymający piłkę przy serwach jednoręcznych, zgodnie z dopuszczonymi modyfikacjami przepisów. Wszystkie siłowniki są synchronizowane, by reagować co milisekundę, a system widzenia dzieli te same ramy czasowe, utrzymując ścisłą koordynację czucia i ruchu. Na najniższym poziomie robot zachowuje się w prosty i przewidywalny sposób, z opóźnieniami utrzymanymi na poziomie kilku milisekund nawet przy maksymalnych prędkościach, co jest kluczowe przy trafianiu piłek nadlatujących w ułamkach sekundy.

Jak Ace wypadł przeciwko ludzkim ekspertom

Naukowcy testowali Ace’a w kwietniu 2025 roku przeciwko pięciu elitarnym graczom — doświadczonym zawodnikom z ponad dekadą intensywnego treningu — oraz dwóm profesjonalistom z najwyższej ligi japońskiej. Mecze odbywały się według międzynarodowych zasad, przy użyciu standardowych stołów, siatek i piłek, a sędziowali licencjonowani arbiterzy. Ace grał mecze do dwóch wygranych gier przeciwko grupie elit i do trzech wygranych przeciwko profesjonalistom. Wygrał trzy z pięciu meczów przeciwko elitarnym zawodnikom i urwał jedną grę jednemu z profesjonalistów. Dane zarejestrowane podczas gry pokazują, że Ace niezawodnie zwraca piłki do około 14 metrów na sekundę i radzi sobie z szerokim zakresem rotacji, osiągając wskaźniki zwrotów powyżej 75 procent przy znacznych poziomach rotacji. W porównaniu z ludźmi Ace nie polega na wyjątkowo szybkich uderzeniach, by zdobywać punkty. Zamiast tego jego „wygrane” uderzenia wyglądają podobnie pod względem prędkości i rotacji do zwykłych zwrotów, co sugeruje, że główną siłą robota jest konsekwencja — ciągłe oddawanie piłki na stół raz za razem. Robot ma też tendencję do uderzania piłki szybciej po odbiciu, a jego starannie zaprojektowane serwy dają więcej bezpośrednich punktów, czyli „ace’ów”, przeciwko elitarnym graczom niż udaje się uzyskać przeciwnikom.

Co to oznacza poza stołem ping-pongowym

Ace pokazuje, że robot fizyczny, a nie tylko program komputerowy, może dziś konkurować z ludzkimi ekspertami w szybkich, interaktywnych sportach bez upraszczania zasad. Dla osób niebędących specjalistami kluczowy wniosek nie polega jedynie na tym, że maszyna potrafi imponująco grać w tenisa stołowego; chodzi o to, że połączenie szybkiego czucia, uczonego podejmowania decyzji i zwinnego sprzętu potrafi sprostać zadaniom świata rzeczywistego na granicy ludzkiego czasu reakcji. Te same techniki w przyszłości mogą pomóc robotom bezpiecznie współpracować z ludźmi na halach produkcyjnych, asystywnym urządzeniom koordynować się z ruchami użytkowników albo nowym narzędziom treningowym popychać sportowców w sposób wcześniej niemożliwy. Choć modelowanie ludzkiej strategii i długoterminowej taktyki wciąż pozostaje wyzwaniem, Ace stanowi ważny krok w kierunku fizycznych systemów AI, które mogą dzielić z nami przestrzenie i reagować na nas w czasie rzeczywistym.

Cytowanie: Dürr, P., El Gheche, M., Maeda, G.J. et al. Outplaying elite table tennis players with an autonomous robot. Nature 652, 886–891 (2026). https://doi.org/10.1038/s41586-026-10338-5

Słowa kluczowe: robot tenis stołowy, fizyczna sztuczna inteligencja, uczenie przez wzmacnianie, wizja zdarzeniowa, interakcja człowiek–robot