谷歌DeepMind的一個工程師團隊開發了一款可以打業餘桌球的機器人。該機器人的核心硬體基於ABB IRB 1100機械臂，以高速、高精度而聞名，廣泛應用於工業場景。通過將先進的機器人技術和人工智慧相結合，可以進行快速且有策略的桌球動作。
通過觀看物理模擬和人體比賽、使用小規模數據集進行訓練，並通過疊代過程不斷提高技能。該機器人在面對不同級別的人類玩家時輕鬆擊敗了初學者，並在對陣中級玩家的比賽中贏得了一半以上的比賽，但在對陣高級玩家的比賽中表現不佳。
不過，競爭似乎沒有公園裡的老人那麼激烈。
對於機器人來說，桌球需要掌握複雜的低級技能和策略性玩法，需要長期訓練。DeepMind認為，擁有更好的策略，但熟練執行低級技能可能是更好的選擇。這將桌球與西洋棋和圍棋等純粹的戰略遊戲區分開來。
因此，桌球是提高機器人能力的寶貴基準，包括高速運動、實時準確和戰略決策、系統設計以及與人類對手的直接競爭。
對此，谷歌DeepMind首席科學家稱讚道：「桌球機器人將幫助我們解決高速控制和傳感問題。"
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論文地址：https://arxiv.org/pdf/2408.03906
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