Kategori Berita
Daerah
Layanan
Top Up & Tagihan
Detik Network
detikInet
Robot AI Sony Kalahkan Atlet Tenis Meja, Ilmuwan: Terobosan Besar

Robot AI Sony Kalahkan Atlet Tenis Meja, Ilmuwan: Terobosan Besar


Fino Yurio Kristo - detikInet

Robot tenis meja
Robot AI Sony Kalahkan Atlet Tenis Meja, Ilmuwan: Terobosan Besar Foto: Sony
Jakarta -

Tenis meja adalah salah satu olahraga yang paling menuntut keterampilan. Nah, para insinyur kini telah membuat robot yang mampu mengalahkan pemain ping pong top.

Namanya adalah Ace. Saat melawan pemain amatir 'elit' yang berlatih rata-rata 20 jam seminggu, robot buatan Sony AI tersebut menang cukup banyak pertandingan. Ini menandai salah satu demonstrasi nyata terkuat sejauh ini dari robot yang mencapai permainan tingkat tinggi dalam olahraga cepat dan interaktif.

Ini merupakan terobosan robotika cukup besar. Sistemnya menggabungkan penginderaan berkecepatan tinggi, pengambilan keputusan AI, dan kontrol robotik untuk bersaing dengan pemain manusia dan melakukan reaksi secepat kilat.

SCROLL TO CONTINUE WITH CONTENT

ADVERTISEMENT

"Penelitian ini telah menunjukkan bahwa robot otonom nyatanya bisa menang dalam olahraga kompetitif, menyamai atau melampaui waktu reaksi dan pengambilan keputusan manusia di ruang fisik," kata ahli robotika Peter DΓΌrr, direktur Sony AI di Zurich, sekaligus pemimpin proyek untuk Ace yang dikutip detikINET dari AP.

"Tenis meja adalah permainan dengan kerumitan luar biasa yang butuh keputusan sepersekian detik serta kecepatan dan tenaga. Terobosan penelitian ini menyoroti potensi agen AI fisik melakukan tugas interaktif real time dan langkah signifikan menuju penciptaan robot dengan aplikasi lebih luas dalam interaksi manusia yang cepat, presisi, dan real-time," paparnya.

Banyak sistem AI telah menunjukkan bahwa pembelajaran mesin dapat berhasil dalam berbagai tantangan virtual, mulai dari game sederhana Pong hingga permainan strategi lebih kompleks seperti catur, Go, dan StarCraft II.

Robot tenis mejaRobot tenis meja Sony. Foto: Sony

Permainan fisik di dunia nyata secara eksponensial jauh lebih sulit untuk ditaklukkan menggunakan sistem buatan. Robot harus memahami perubahan tak terduga, menginterpretasikan arti perubahan, memutuskan bagaimana bereaksi, dan melakukan tindakan yang diperlukan, semuanya dalam sekejap mata.

Ace dibangun berdasarkan karya sebelumnya oleh tim di Sony AI, yakni sebuah agen bernama Gran Turismo Sophy yang mampu mengalahkan pemain manusia dalam video gim Gran Turismo. Namun, Ace jelas jauh lebih kompleks.

Desainnya terdiri dari tiga bagian utama. Pertama adalah sistem persepsinya yang memungkinkannya melihat dan melacak bola. Yang krusial, ini mencakup kemampuan untuk mendeteksi putaran (spin) bola, yang dapat mengubah cara bola memantul dan lintasannya di udara.

Komponen utama kedua adalah 'otak' AI yang dilatih melakukan pukulan demi pukulan dalam simulasi permainan virtual untuk belajar tentang apa yang berhasil dan apa yang tidak. Ini berarti sistem tersebut dapat membuat keputusan saat itu juga, alih-alih mengandalkan pengaturan awal yang sudah diprogram.

Terakhir, perangkat keras robotik berkecepatan tinggi yaitu lengan robotik bersendi delapan yang sangat lincah, yang dapat mengeksekusi keputusan tentang di mana dan bagaimana memposisikan bet dengan presisi dan kecepatan.

Sony mengadu robot tersebut lawan tujuh pemain manusia. Ada pertandingan best-of-three (mencari dua kemenangan) melawan lima pemain amatir elit yang telah bermain slebih dari satu dekade, dan pertandingan best-of-five (mencari tiga kemenangan) melawan dua pemain liga profesional Jepang, Minami Ando dan Kakeru Sone.

Robot ini memainkan total 13 game melawan para pemain elit dan menang tujuh kali. Melawan pemain profesional, tekniknya tidak begitu efektif. Ace hanya memenangkan satu dari tujuh game. Namun performanya melampaui robot tenis meja sebelumnya dan mampu bersaing dengan pemain manusia tingkat tinggi.

Robot ini memang belum mencapai tingkat kemahiran dalam tenis meja seperti yang ditunjukkan oagen-agen yang beroperasi virtual, seperti AlphaGo atau DeepBlue. Meskipun begitu, penemuan ini secara signifikan memajukan apa yang mungkin dapat kita lakukan dengan robotika di masa depan.




(fyk/afr)
TAGS





Hide Ads