Ciencia y Tecnología

Sony logra que su robot de IA gane partidos reales de tenis de mesa a nivel élite

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<p>Un robot con paleta es tan hábil jugando tenis de mesa que supone un desafío formidable para jugadores humanos de élite e incluso los derrota en ocasiones&comma; <a rel&equals;"noopener follow" target&equals;"&lowbar;blank" class&equals;"external-link" href&equals;"https&colon;&sol;&sol;www&period;nature&period;com&sol;articles&sol;s41586-026-10338-5" title&equals;"Enlace externo — según un nuevo estudio">según un nuevo estudio<&sol;a> que muestra cómo los avances en <a class&equals;"internal-link" href&equals;"https&colon;&sol;&sol;www&period;dw&period;com&sol;es&sol;inteligencia-artificial-ia&sol;t-63771882">inteligencia artificial &lpar;IA&rpar;<&sol;a> están haciendo a <a class&equals;"internal-link" href&equals;"https&colon;&sol;&sol;www&period;dw&period;com&sol;es&sol;rob&percnt;C3&percnt;B3tica&sol;t-17410101">los robots<&sol;a> más ágiles&period;<&sol;p>&NewLine;<p><a class&equals;"internal-link" href&equals;"https&colon;&sol;&sol;www&period;dw&period;com&sol;es&sol;nintendo-switch-2-bate-el-r&percnt;C3&percnt;A9cord-como-la-consola-m&percnt;C3&percnt;A1s-vendida-de-la-compa&percnt;C3&percnt;B1&percnt;C3&percnt;ADa&sol;a-72875840">El gigante electrónico japonés Sony<&sol;a> construyó el brazo robótico al que llama Ace y lo enfrentó a deportistas profesionales&period; Ace demostró ser un adversario de talla&comma; aunque con algunos atributos no humanos&colon; nueve ojos de cámara distribuidos alrededor de la mesa y una capacidad casi sobrenatural para seguir el logotipo de la pelota y medir su efecto&period;<&sol;p>&NewLine;<h2><strong>Aprendizaje por refuerzo&colon; cómo Ace aprendió a jugar <&sol;strong><&sol;h2>&NewLine;<p>El robot aprendió a jugar el deporte mediante el método de IA conocido como aprendizaje por refuerzo&period;<&sol;p>&NewLine;<p>"No hay forma de programar a mano un robot para que juegue tenis de mesa&period; Tiene que aprender a jugar desde la experiencia"&comma; dijo Peter Dürr&comma; investigador de Sony AI y coautor del estudio <a rel&equals;"noopener follow" target&equals;"&lowbar;blank" class&equals;"external-link" href&equals;"https&colon;&sol;&sol;www&period;nature&period;com&sol;articles&sol;s41586-026-10338-5" title&equals;"Enlace externo — publicado este miércoles &lpar;22&period;04&period;2026&rpar; en la revista científica Nature&period;">publicado este miércoles &lpar;22&period;04&period;2026&rpar; en la revista científica <em>Nature&period;<&sol;em><&sol;a><&sol;p>&NewLine;<p>Para llevar a cabo los experimentos&comma; Sony construyó una cancha de tenis de mesa de tamaño olímpico en su sede de Tokio para ofrecer a deportistas profesionales y otros atletas de alto nivel un "campo de juego nivelado" frente al robot&comma; explicó Dürr en una entrevista con <em>The Associated Press&period;<&sol;em> Algunos de los atletas dijeron haberse sorprendido por las habilidades de Ace&period;<&sol;p>&NewLine;<p><a rel&equals;"noopener follow" target&equals;"&lowbar;blank" class&equals;"external-link" href&equals;"https&colon;&sol;&sol;ai&period;sony&sol;news&sol;sony-ai-announces-breakthrough-research-in-real-world-artificial-intelligence-and-robotics" title&equals;"Enlace externo — Sony afirma">Sony afirma<&sol;a> que es la "primera vez que un robot alcanza un nivel de juego experto&comma; comparable al humano&comma; en un deporte competitivo de práctica generalizada en el mundo físico"&comma; lo que representa un hito largamente perseguido por la investigación en IA y <a class&equals;"internal-link" href&equals;"https&colon;&sol;&sol;www&period;dw&period;com&sol;es&sol;rob&percnt;C3&percnt;B3tica&sol;t-17410101">robótica&period;<&sol;a><&sol;p>&NewLine;<h2><strong>Velocidad y adaptación&colon; los retos de la robótica en entornos reales <&sol;strong><&sol;h2>&NewLine;<p>El robot&comma; construido a medida&comma; cuenta con ocho articulaciones que dirigen sus movimientos –u ocho grados de libertad–&comma; lo que le permite posicionar la raqueta&comma; ejecutar golpes y responder con rapidez a los intercambios de su oponente&period;<&sol;p>&NewLine;<p>"La velocidad es realmente uno de los problemas fundamentales de la robótica hoy&comma; especialmente en escenarios o entornos que no son fijos"&comma; dijo Michael Spranger&comma; presidente de Sony AI&comma; en una entrevista&period;<&sol;p>&NewLine;<p>"Vemos muchos robots en fábricas que son muy&comma; muy rápidos"&comma; añadió Spranger&period; "Pero repiten siempre la misma trayectoria&period; Con esta tecnología demostramos que es posible entrenar robots para que sean muy adaptativos&comma; competitivos y rápidos en entornos inciertos que cambian constantemente"&period;<&sol;p>&NewLine;<p>Spranger señaló que esta tecnología podría tener aplicaciones en la manufactura y otras industrias&period; Y no es difícil imaginar cómo este hardware de alta velocidad y alta percepción podría emplearse en contextos bélicos&period;<&sol;p>&NewLine;<p><a class&equals;"internal-link" href&equals;"https&colon;&sol;&sol;www&period;dw&period;com&sol;es&sol;los-robots-ganan-a-los-humanos-en-la-media-marat&percnt;C3&percnt;B3n-de-pek&percnt;C3&percnt;ADn&sol;a-76847555">Un robot humanoide corrió más rápido que el récord mundial humano<&sol;a> en una media maratón para robots celebrada el domingo en Pekín&comma; pero lograr que una máquina interactúe y compita a velocidades de fracción de segundo con atletas humanos expertos es&comma; en cierta medida&comma; un reto aún más difícil&period;<&sol;p>&NewLine;<p>Spranger explicó que era importante no darle al robot una ventaja demasiado injusta&comma; y que su velocidad&comma; alcance del brazo y rendimiento fueran comparables a los de un atleta competente que entrena al menos 20 horas a la semana&period; Ace juega según las reglas oficiales del tenis de mesa en una mesa de dimensiones estándar&period;<&sol;p>&NewLine;<p>"Es muy fácil construir un robot de tenis de mesa sobrehumano"&comma; dijo Spranger&period; "Construyes una máquina que absorbe la pelota y la dispara mucho más rápido de lo que cualquier humano puede devolver&period; Pero ese no es el objetivo&period; El objetivo es tener cierto nivel de comparabilidad&comma; cierta equidad frente al humano&comma; y ganar verdaderamente en el plano de la IA&comma; de la toma de decisiones&comma; la táctica y&comma; en cierta medida&comma; la habilidad"&period;<&sol;p>&NewLine;<p>Eso significa&comma; explicó&comma; que "el robot no puede ganar simplemente golpeando la pelota más rápido de lo que cualquier humano podría hacerlo&semi; tiene que ganar jugando realmente al juego"&period;<&sol;p>&NewLine;<figure class&equals;"placeholder-image master&lowbar;landscape big"><img data-format&equals;"MASTER&lowbar;LANDSCAPE" data-id&equals;"76907012" data-url&equals;"https&colon;&sol;&sol;static&period;dw&period;com&sol;image&sol;76907012&lowbar;&dollar;formatId&period;jpg" data-aspect-ratio&equals;"16&sol;9" alt&equals;"El robot Ace de Sony&comma; equipado con nueve cámaras&comma; aprendió a jugar tenis de mesa mediante inteligencia artificial&period;" src&equals;"image&sol;gif&semi;base64&comma;R0lGODlhAQABAAAAACH5BAEKAAEALAAAAAABAAEAAAICTAEAOw&equals;&equals;" &sol;><figcaption class&equals;"img-caption">El robot Ace de Sony&comma; equipado con nueve cámaras&comma; aprendió a jugar tenis de mesa mediante inteligencia artificial&period;<small class&equals;"copyright">Imagen&colon; Sony AI&sol;AP Photo&sol;picture alliance<&sol;small><&sol;figcaption><&sol;figure>&NewLine;<h2><strong>De los juegos de mesa al mundo físico&colon; un nuevo estándar para la IA <&sol;strong><&sol;h2>&NewLine;<p>Los investigadores de IA han empleado durante mucho tiempo los juegos de mesa como <a class&equals;"internal-link" href&equals;"https&colon;&sol;&sol;www&period;dw&period;com&sol;es&sol;desde-el-espacio-el-sorprendente-mosaico-de-cuadrados-perfectos-en-estados-unidos&sol;a-73950476">el ajedrez<&sol;a> como referencia para medir las capacidades de una computadora&period; Luego avanzaron hacia mundos de videojuegos más abiertos&period; Pero trasladar la IA de entornos simulados al mundo físico ha sido siempre el estándar de oro para los constructores de robots&period;<&sol;p>&NewLine;<p>El último año ha marcado un "momento <a class&equals;"internal-link" href&equals;"https&colon;&sol;&sol;www&period;dw&period;com&sol;es&sol;chatgpt&sol;t-65279653">ChatGPT<&sol;a> para la robótica"&comma; según Spranger&comma; con nuevos enfoques basados en IA para enseñar a los robots sobre sus entornos reales y encomendarles actividades físicamente exigentes&comma; como hacer volteretas hacia atrás&period;<&sol;p>&NewLine;<p>Sony no es&comma; ni mucho menos&comma; el primero en abordar robots jugadores de tenis de mesa&period; John Billingsley fue pionero en esos experimentos en 1983 con un artículo titulado "Robot Ping-Pong"&period; Más recientemente&comma; la división de investigación en IA de Google&comma; <a class&equals;"internal-link" href&equals;"https&colon;&sol;&sol;www&period;dw&period;com&sol;es&sol;google-deepmind-presenta-alphagenome-su-ia-para-descifrar-el-genoma-humano&sol;a-75732711">DeepMind&comma;<&sol;a> también se había adentrado en este deporte&period;<&sol;p>&NewLine;<p>Y aunque impresionante&comma; Billingsley señaló que las capacidades de visión computacional y detección de movimiento del robot de Sony –con sus nueve cámaras– dificultan enormemente que un humano de dos ojos pueda competir en igualdad de condiciones&period;<&sol;p>&NewLine;<p>"No quisiera restarle mérito al logro&comma; pero han abordado la tarea con mucha artillería y técnicas de maza"&comma; dijo Billingsley&comma; profesor emérito de mecatrónica de la Universidad de Southern Queensland en Australia&comma; en un correo electrónico a la AP&period;<&sol;p>&NewLine;<p>Sin embargo&comma; añadió que el resultado refuerza la lección de que "el verdadero progreso surge de los desafíos&comma; ya sea golpear una pelota o poner un pie en Marte"&period;<&sol;p>&NewLine;<h2><strong>El robot frente a los campeones&colon; resultados y reacciones <&sol;strong><&sol;h2>&NewLine;<p>Los jugadores profesionales japoneses Minami Ando y Kakeru Sone estuvieron entre quienes compitieron contra el robot de Sony&period; Dos árbitros de la Asociación Japonesa de Tenis de Mesa juzgaron los partidos&period;<&sol;p>&NewLine;<p>Después de enviar el artículo a revisión por pares antes de su publicación en <em>Nature<&sol;em>&comma; los investigadores de Sony continuaron experimentando e informaron de que Ace aceleró la velocidad de sus golpes e intercambios&comma; y jugó de forma aún más agresiva y más cerca del borde de la mesa&period; Compitiendo contra cuatro jugadores de alto nivel&comma; Sony afirma que Ace derrotó a todos menos a uno en diciembre&period;<&sol;p>&NewLine;<p>Otro jugador experto&comma; Kinjiro Nakamura&comma; que compitió en los Juegos Olímpicos de Barcelona 1992&comma; declaró a los investigadores&comma; tras observar un golpe de Ace&comma; que "nadie más habría podido hacer eso&period; No pensaba que fuera posible"&period;<&sol;p>&NewLine;<p>Pero el hecho de que el robot lo haya logrado "significa que existe la posibilidad de que un humano también pueda hacerlo"&comma; añadió&comma; en declaraciones recogidas en el artículo de <em>Nature<&sol;em>&period;<&sol;p>&NewLine;<p>FEW &lpar;AP&comma; AFP&rpar;<&sol;p>&NewLine;<p> <&sol;p>&NewLine;

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