90分の学習で卓球ロボが実践できるまで成長
90分の学習で卓球ロボが実践できるまで成長 / Credit:ZellTuebingen(YouTube)_Optimal Stroke Learning with Policy Gradient Approach for Robotic Table Tennis(2021)
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「学習する卓球ロボ」 何も知らない状態からわずか90分で人間と対戦可能に (2/2)

2021.12.13 Monday

前ページ試行錯誤して学んでいく卓球ロボ

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わずか90分で初心者レベルに成長!人間と同じく緩急に弱い

卓球ロボは人間の初心者と同じ弱点を抱えている
卓球ロボは人間の初心者と同じ弱点を抱えている / Credit:Yapeng Gao(University of Tübingen)_Optimal Stroke Learning with Policy Gradient Approach for Robotic Table Tennis(2021)

短時間で技術を身につけた卓球ロボですが、人間の初心者と同じように、速いショットや緩急をつけた戦法には対応できなかったようです。

チームは、卓球ロボがスローショットの返球に失敗することについて、次のようにコメントしました。

「ピンポン玉が遅い場合、ロボットアームは素早く動いて対応しなければいけません。

しかし実際は対応しきれず、空振りすることがよくありました。

これはアルゴリズムの欠点ではなく、ロボットの機械的な限界が原因です」

急なバックスピンに対応できない卓球ロボ
急なバックスピンに対応できない卓球ロボ / Credit:ZellTuebingen(YouTube)_Optimal Stroke Learning with Policy Gradient Approach for Robotic Table Tennis(2021)

こうした限界があるにもかかわらず、チームはこの卓球ロボを「良いプレイヤー」だと考えています。

彼らは、「卓球ロボは一般的なプレイヤーにも劣っていないですよ。既に私たちと同じくらいの強さです」とさえ述べました。

確かに経験者やプロとは比べものになりませんが、遊びレベルには十分達しているように思えます。

評価すべきはその成長速度であり、今後も学習能力の向上に期待できるでしょう。

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