Перехитрить элитных игроков в настольный теннис с помощью автономного робота

Роботы выходят на спортивную сцену

Представьте, что напротив вас за столом для настольного тенниса сидит робот, и вы обнаруживаете, что он не просто отвечает вам по подачам — он способен обыгрывать опытных соперников. В этой статье представлен Ace, автономный робот для настольного тенниса, играющий на уровне элитных человеческих спортсменов. Это не просто крутой спортивный гаджет: Ace дает представление о будущем, в котором машины справляются с молниеносными физическими взаимодействиями с людьми в повседневной жизни — от заводских участков до домашних ассистентов.

Почему настольный теннис — сложное испытание

Настольный теннис намного требовательнее, чем кажется по телевизору. В игре высокого уровня мяч может лететь со скоростью более 20 метров в секунду, и у игроков иногда остается менее полусекунды между ударами, чтобы увидеть, принять решение и среагировать. Помимо скорости, важна и вращение мяча — его быстрое вращение искривляет траекторию в воздухе и меняет отскок от стола и ракетки. Угловая скорость вращения может превышать 1000 радиан в секунду, из-за чего удары резко уводят в сторону или непредсказуемо подпрыгивают после отскока. Ранние роботы для настольного тенниса избегали большей части этой сложности, выпуская мячи из простых машин, используя уменьшенные игровые зоны или в значительной степени игнорируя вращение. Ace же сталкивается с полной сложностью реальных матчей, играемых стандартным оборудованием и по официальным правилам.

Видеть быстро движущийся мяч в реальном времени

Чтобы справиться с такой скоростью, Ace требуется выдающееся зрение. Система использует девять обычных камер, размещённых вокруг корта олимпийского размера, чтобы отслеживать мяч в трёх измерениях. Эти камеры измеряют положение мяча примерно 200 раз в секунду с миллиметровой точностью и задержкой в несколько тысячных долей секунды. Однако одной позиции недостаточно. Вращение критично в серьёзной игре, поэтому Ace также использует три специализированных блока «управления взглядом», каждый из которых сочетает высокоскоростной датчик на основе событий, управляемые зеркала и телеобъектив. Вместо записи полноценных изображений такие датчики фиксируют только изменения яркости в каждом пикселе, генерируя потоки крошечных «событий», которые захватывают движение с чрезвычайно низким размытием. Подавая эти события в нейронную сеть и во второй, более точный алгоритм, Ace оценивает скорость и направление вращения мяча с частотой до нескольких сотен оценок в секунду. Система объединяет эти измерения, выборочно используя лучшую оценку в каждый момент, и передаёт их управляющему программному обеспечению, которое решает, как должен двигаться робот.

Как робот выбирает и выполняет удары

«Мозг» Ace — набор управляющих политик, выученных с помощью глубокого обучения с подкреплением, метода, в котором программное обеспечение улучшается через виртуальные попытки и ошибки. В симуляции робот многократно отрабатывает возврат отдельных ударов, руководствуясь сигналом вознаграждения, который поощряет успешные возвраты с определёнными характеристиками — например, сильным топ-спином или точной зоной посадки. Хитрая особенность процедуры обучения позволяет алгоритму использовать идеальную симулированную информацию «за кулисами», в то время как сами политики видят лишь шумные, реалистичные показания датчиков — это помогает им плавно переноситься в реальный мир. Во время розыгрыша каждые 32 миллисекунды Ace получает обновлённую историю состояний мяча и робота, выбирает одно из нескольких выученных «умений» и выдаёт абстрактное действие. Это действие затем преобразуется оптимизационной процедурой в детализированную, плавную траекторию суставов, которая учитывает ограничения по скорости и избегает столкновений со столом или самим роботом. Параллельно другой планировщик постоянно готовит безопасное движение «сброса», чтобы рука могла быстро восстановиться и быть готовой к следующему удару.

Кастомное тело для атлетичной игры

Чтобы соответствовать человеческой ловкости, команда разработала специальную манипуляционную руку с восемью степенями свободы — двумя скользящими осями и шестью вращающимися — дающую достаточно свободы, чтобы позиционировать, наклонять и размахивать ракеткой как уумелого спортсмена. Рука изготовлена из лёгких, прочных металлических конструкций, оптимизированных компьютерными алгоритмами и произведённых аддитивными технологиями, что обеспечивает быструю динамику без потери жёсткости. На конце руки установлена ракетка по регламенту и маленький держатель, удерживающий мяч для одноруких подач, что соответствует адаптациям, разрешённым официальными правилами. Все приводы синхронизированы и реагируют каждую миллисекунду, а система зрения разделяет ту же синхронизацию, поддерживая плотную координацию восприятия и движения. На низком уровне робот ведёт себя просто и предсказуемо, с задержками всего в несколько миллисекунд даже на максимальной скорости, что критично при приёме мячей, прибывающих за доли секунды.

Как Ace выступил против человеческих экспертов

Исследователи протестировали Ace в апреле 2025 года против пяти элитных игроков — соперников с более чем десятилетним интенсивным тренингом — и двух профессионалов из высшей японской лиги. Матчи проводились по международным правилам, на стандартных столах с сетками и мячами, а также судились лицензированными арбитрами. Ace играл матчи до двух побед с элитной группой и до трёх побед с профессионалами. Он выиграл три из пяти матчей против элитных игроков и взял партию у одного из профессионалов. Записи данных во время игры показывают, что Ace надёжно возвращает удары со скоростью примерно до 14 метров в секунду и справляется с широким диапазоном вращений, сохраняя коэффициент возврата выше 75 процентов при значительных уровнях спина. По сравнению с людьми Ace не полагается на исключительно быстрые удары для набора очков. Вместо этого его «выигрышные» удары по скорости и вращению похожи на обычные возвраты, что показывает: его основная сила — последовательность — возвращать мяч на стол снова и снова. Робот также чаще бьёт по мячу вскоре после отскока, а его тщательно разработанные подачи дают больше прямых очков, или «эйсов», против элитных игроков, чем удаётся людям в ответе.

Что это означает за пределами настольного тенниса

Ace демонстрирует, что физический робот, а не только программный агент, теперь может бросать вызов человеческим экспертам в быстрой интерактивной дисциплине без упрощения правил. Для неспециалистов ключевой вывод не столько в том, что машина умеет впечатляюще играть в настольный теннис, сколько в том, что сочетание быстрого восприятия, обучаемого принятия решений и подвижного оборудования позволяет справляться с реальными задачами на грани человеческого времени реакции. Те же приёмы в перспективе помогут роботам безопасно работать рядом с людьми на заводских участках, ассистивным устройствам синхронизироваться с движениями пользователей или новым инструментам спортивной подготовки подталкивать атлетов сильнее, чем было возможно ранее. Хотя моделирование человеческой стратегии и долгосрочной тактики остаётся задачей, Ace отмечает важный шаг к физическим системам ИИ, которые смогут разделять наши пространства и отвечать нам в реальном времени.

Цитирование: 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

Ключевые слова: робот настольный теннис, физический ИИ, обучение с подкреплением, визион на основе событий, взаимодействие человек–робот