Un robot de tenis de mesa totalmente automático llamado "Ace" ganó recientemente varios partidos oficiales contra los mejores jugadores humanos en Tokio. Se considera un acontecimiento histórico que la inteligencia artificial y la tecnología robótica hayan alcanzado un nuevo hito en el campo del deporte.
"Ace" fue desarrollado por el departamento de investigación de inteligencia artificial de la corporación japonesa Sony. Es el primer sistema robótico que alcanza el nivel experto en eventos físicos deportivos altamente competitivos que requieren velocidad y precisión extremadamente altas. El líder del proyecto dijo que Ace se basa en la percepción visual de alta velocidad, algoritmos de control de inteligencia artificial y plataformas de hardware robóticas avanzadas para tomar decisiones técnicas y ejecuciones de tiros extremadamente rápidas y precisas en partidos de tenis de mesa.
Desde 1983 han aparecido varios robots de tenis de mesa, pero siempre ha sido difícil competir con jugadores humanos de alto nivel. La aparición de Ace ha cambiado esta situación: ha jugado contra jugadores de élite y profesionales en partidos que cumplen con las reglas oficiales de la Federación Internacional de Tenis de Mesa y son arbitrados por árbitros certificados, y ha ganado algunos de los duelos. El líder del proyecto, Peter Dell, director de Sony AI Zurich, dijo que a diferencia de la IA "puramente digital" que ya ha superado a los expertos humanos en ajedrez y videojuegos, los deportes físicos como el tenis de mesa, que requieren una confrontación a corta distancia y a alta velocidad, todavía se consideran un problema importante en el campo de la IA y la robótica.
Del señaló que el objetivo del proyecto no es sólo permitir que los robots compitan con los humanos en la mesa de ping-pong, sino más importante aún, explorar cómo los robots pueden lograr un circuito cerrado de "percepción-decisión-acción" similar al humano en un entorno dinámico y completar la predicción y el control en muy poco tiempo. Enfatizó que el éxito de Ace en la percepción visual y los algoritmos de control basados en el aprendizaje significa que se espera que tecnologías similares se expandan a otros escenarios que requieren control e interacción con humanos de alta velocidad en tiempo real, como la fabricación, los robots de servicio y una variedad de campos de aplicación que cubren deportes, entretenimiento e incluso sistemas físicos críticos para la seguridad. Los resultados de la investigación relevantes se publicaron en la revista "Nature" publicada el día 22.
El equipo de investigación reveló en el artículo que Ace ganó 3 de 5 juegos contra jugadores de élite en abril de 2025 y perdió dos juegos contra jugadores profesionales. Sony AI agregó que en diciembre de 2025 y marzo de este año, Ace logró la victoria sobre jugadores profesionales y su desempeño continuó mejorando. Al mismo tiempo, empresas de todo el mundo siguen logrando avances en el campo de los robots. Por ejemplo, en la media maratón celebrada en Beijing esta semana, los corredores robots superaron a los corredores humanos.
A diferencia de la informática en un entorno virtual como el ajedrez o los videojuegos, las competiciones de tenis de mesa requieren que el sistema tome decisiones instantáneas mientras completa golpes precisos sobre bolas voladoras a alta velocidad y se adapta continuamente a cambios que son difíciles de predecir para el oponente. Las pelotas de tenis de mesa vuelan a altas velocidades con una fuerte rotación y arcos complejos, llevando tanto a humanos como a robots a los límites de las capacidades de percepción, predicción y control de movimiento. Con este fin, la arquitectura de Ace integra 9 cámaras sincronizadas y 3 conjuntos de sistemas de visión para rastrear pelotas de ping pong que giran a alta velocidad en tiempo real con una precisión extremadamente alta. Dell dijo que el sistema responde lo suficiente como para capturar cambios sutiles en el movimiento que parecen casi "borrosos" para el ojo humano.
En términos de diseño de la carrocería, Ace utiliza una plataforma robótica personalizada con 8 articulaciones. Del explicó que esta es la "configuración mínima" para realizar tiros competitivos: 3 articulaciones controlan la posición de la raqueta, 2 articulaciones son responsables de la postura de la raqueta y las otras 3 articulaciones se utilizan para ajustar la velocidad y la potencia del bate. Este diseño le permite a Ace completar una variedad de tiros de alta calidad, incluidos tirones rápidos, cambios de línea y respuestas a diferentes giros.
A juzgar por los comentarios de los oponentes humanos, el "estilo" de Ace en la cancha también es muy opresivo. La jugadora profesional Mayuka Taira, que perdió un partido con Ace en diciembre pasado, dijo que el robot era "muy impredecible y completamente carente de emociones". Admitió que debido a que es imposible juzgar las preferencias y debilidades por sus expresiones o reacciones corporales, es casi imposible "leer al oponente" para descubrir los recorridos de la pelota que no sabe manejar, lo que aumenta enormemente la dificultad del juego.
El jugador de élite Rui Takenaka, que ha jugado contra Ace muchas veces y ha ganado y perdido, cree que la "capacidad del robot para identificar" diferentes cualidades de servicio es impresionante. Dijo que cuando sacaba con un efecto complejo, Ace también contraatacaba con un efecto complejo, lo que le hacía muy difícil en el siguiente punto muerto; y cuando cambió a una "bola sin giro" que giraba débilmente (comúnmente conocida como "bola flotante" o "borde sin giro") para servir, la devolución de Ace fue relativamente simple, creando así oportunidades para que atacara en el tercer tablero. Él consideró que esto era uno de los factores clave para derrotar a Ace.
Aunque Ace ha demostrado capacidades "sobrehumanas" en múltiples indicadores, Del cree que este sistema robótico todavía tiene mucho margen de mejora. Señaló que Ace ha alcanzado un nivel más allá de los humanos en la lectura del giro y la velocidad de reacción de las bolas entrantes, y debido a que no aprende viendo juegos humanos, sino principalmente a través del entrenamiento simulado de autoconfrontación, a menudo muestra un modo de respuesta completamente diferente al de los humanos en el juego, e incluso crea situaciones que ni siquiera los jugadores experimentados esperan. Sin embargo, por el contrario, los atletas profesionales tienen un gran talento para adaptarse a sus oponentes y encontrar debilidades, que es una de las áreas en las que se centra el equipo de investigación.