Robot Ace de Sony AI bat des champions humains au ping-pong Ace, le robot de Sony AI, bat des champions humains au ping-pong grâce à une perception ultra-rapide et un contrôle moteur en temps réel.
Le robot Ace de Sony AI a battu trois champions humains sur cinq lors de matchs de ping-pong, démontrant que l’intelligence artificielle peut rivaliser dans le monde réel du sport.
Ace s’inscrit dans la continuité des avancées comme GT Sophy dans Gran Turismo — des principes d’IA transposés au sport physique. Le dispositif exploite la perception, les réflexes et la vitesse de réaction nécessaires sur une table, en s’appuyant sur des données et des scénarios simulés pour s’entraîner avant le moindre mouvement réel.
Comment Ace voit et frappe la balle
Le bras du robot comporte huit articulations et une base mobile. Pas d’yeux pour le robot, mais neuf capteurs d’image (IMX273) et de mouvement (IMX636) répartis dans la pièce, couvrant la table sous différents angles. Cette configuration permet de suivre la balle, sa position et sa rotation, avec une latence de perception de 10,2 millisecondes.
La balle peut dépasser les 20 m/s et exhibe des effets de rotation pouvant atteindre 160 révolutions par seconde. Le système se concentre sur le logo présent sur la balle pour estimer l’axe de rotation et, en quelques millisecondes, ajuste la trajectoire de la frappe en plein mouvement, même lorsque des dynamiques inattendues surviennent.
L’agent du robot, son « cerveau », est entraîné avec des données synthétiques issues de parties jouées par des humains. Le système, qui ajuste ses mouvements 1 000 fois par seconde, peut adapter la trajectoire de sa frappe en plein échange « pour tenir compte des dynamiques imprévisibles d’un échange en conditions réelles », selon le laboratoire, comme lorsqu’un contact avec le filet modifie la trajectoire et l’angle.
L’étude a été publiée dans Nature.
Apprentissage et performance
Pour chaque coup, Ace pioche dans une sélection de gestes appris à l’avance (smash, coup lifté, etc.) et les transmet ensuite à son système moteur. Environ 3 000 heures de jeu en simulation ont alimenté cette bibliothèque, offrant au robot une palette prête à être déployée face à des situations variées.
Pendant un match, Ace a intercepté la balle très tôt pour lui imprimer un effet coupé. Kinjiro Nakamura, ancien pongiste olympique, a déclaré : « Je ne l’avais même pas vu chez les meilleurs joueurs. Mais maintenant que j’ai vu le robot le faire à une distance aussi courte, cela signifie que les humains pourraient aussi y parvenir. »
Contexte scientifique et implications
L’étude, publiée dans Nature, confirme une approche expérimentale où perception, planification et action s’imbriquent dans un cadre réel. Ace illustre les progrès des systèmes robotiques autonomes capables de jouer à des sports exigeants en termes de coordination et de vitesse.
Limites et perspectives
Malgré ces performances, les systèmes actuels dépendent fortement de capteurs précis et d’un environnement maîtrisé. Les humains restent capables d’adapter leur jeu en présence d’imprévus et de variations techniques, et les coûts ainsi que la complexité technique limitent encore une adoption généralisée en dehors d’expérimentations ciblées.
Pour terminer
Ace illustre une étape marquante : l’IA peut opérer dans des environnements dynamiques et réactifs. La question demeure désormais celle du passage à une utilisation plus large et accessible, tout en restant consciente des enjeux de coût, de sécurité et de fiabilité dans des applications réelles.
