Sony AI anunció un avance de investigación en inteligencia artificial física y robótica a partir de Ace, un sistema autónomo evaluado en tenis de mesa competitivo frente a jugadores de élite y profesionales. El desarrollo fue descrito en Nature y aborda uno de los desafíos centrales de la robótica aplicada: percibir, decidir y actuar en entornos físicos cambiantes con tiempos de respuesta de milisegundos.
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Arquitectura visual, control robótico y respuesta en tiempo real
El sistema combina sensores de alta velocidad, aprendizaje por refuerzo sin modelo y hardware robótico de precisión. Su arquitectura incorpora nueve cámaras con sensores Sony IMX273 para determinar la posición tridimensional de la pelota, junto con tres sistemas de control de mirada basados en sensores de visión de eventos Sony IMX636 para medir velocidad angular y rotación en tiempo real.
En las pruebas reportadas en Nature, Ace fue evaluado bajo reglas de la Federación Internacional de Tenis de Mesa frente a cinco jugadores de élite y dos profesionales. El sistema logró tres victorias en cinco partidos contra jugadores de élite y mantuvo una tasa de devolución superior al 75% con rotaciones de hasta 450 rad/s.
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Peter Stone, científico jefe de Sony AI, vinculó el resultado con la posibilidad de extender esta clase de sistemas hacia escenarios físicos más exigentes, donde la latencia, la precisión y la adaptación continua son variables críticas.
“Representa un momento clave en la investigación de inteligencia artificial, mostrando, por primera vez, que un sistema de inteligencia artificial puede percibir, razonar y actuar de manera efectiva en entornos del mundo real complejos y que cambian rápidamente, que exigen precisión y velocidad. Una vez que la inteligencia artificial puede operar a nivel humano experto bajo estas condiciones, abre la puerta a una clase completamente nueva de aplicaciones del mundo real que antes estaban fuera de alcance”.
El avance no se limita al deporte como caso de prueba. Para Sony AI, Ace funciona como una validación técnica de inteligencia artificial física aplicada a tareas interactivas, con potencial para entornos donde los sistemas autónomos deben responder con seguridad, precisión y velocidad ante variables difíciles de anticipar.
