Ce robot rivalise avec les humains au tennis de table

Grâce à l’émergence d’actionneurs et de systèmes de contrôle toujours plus sophistiqués, les robots modernes sont capables de véritables prouesses par rapport à leurs ancêtres. Il suffit de regarder Boston Dynamics et son célèbre robot Atlas pour s’en convaincre. Mais si les robots sont capables d’enchaîner des tâches avec une rapidité impressionnante ou d’atteindre des niveaux de précision étonnants, ils ont généralement beaucoup de mal à combiner les deux. Résultat, il existe encore de nombreuses activités où les humains continuent de surpasser leurs homologues cybernétiques.

Le tennis de table en est un parfait exemple. Localiser une balle pouvant parcourir plus de 100 km, calculer sa trajectoire potentiellement courbée dans l’espace, puis déterminer le bon mouvement pour la renvoyer efficacement, en tenant compte de sa rotation, le tout dans un intervalle de temps suffisamment court pour avoir le temps d’exécuter le mouvement approprié, est déjà assez difficile pour un humain. Et c’est encore plus difficile pour un robot. Si certaines machines peuvent renvoyer une balle à rebond lent, aucune n’a jamais réussi à tenir tête à un joueur de tennis de table, même vaguement qualifié.

Un robot de tennis de table dopé à apprentissage automatique

Mais ce n’est peut-être qu’une question de temps si l’on en croit les dernières avancées de Google dans ce domaine. Depuis quelque temps, les ingénieurs du géant américain cherchent activement à faire entrer le ping-pong robotisé dans une nouvelle dimension.

Comme c’est souvent le cas actuellement, l’innovation majeure réside dans le système de contrôle ; il repose en grande partie sur le apprentissage automatiqueEn pratique, il est constitué d’une bibliothèque d’actions appelée « niveau bas » qui se spécialisent chacun dans un aspect clé du sport (effet lifté (coup droit, revers ciblé, etc.). Chacune de ces entrées est accompagnée d’un ensemble d’informations sur les points forts, les points faibles et les limites de chaque compétence.

En parallèle, un deuxième système supervise l’ensemble. Il est chargé d’analyser l’état du ballon et de sélectionner l’action la plus pertinente. Sa mission est également de collecter des données de chaque échange pour compléter et affiner votre répertoire de mouvements. On obtient donc un système hybride qui évolue constamment tout en restant ancré dans son jeu d’instructions d’origine.

«  Au fur et à mesure que le robot s’améliore, le niveau de jeu devient progressivement plus complexe tout en restant ancré dans les conditions de travail réelles. Ce cycle hybride simulation-réalité crée un planning de tâches automatique et permet aux compétences du robot de s’améliorer au fil du temps  » explique le communiqué de Google.

Un tyran pour les débutants…

Après cet entraînement, les ingénieurs ont confronté leur création à des adversaires humains. Un entraîneur professionnel a réparti les 29 joueurs humains en quatre niveaux de compétence : débutant, intermédiaire, avancé et avancé +, qui correspond à un joueur de club de haut niveau. Chacun des 29 prétendants a joué trois parties contre le robot en suivant les règles officielles — avec quelques modifications nécessaires, car la machine ne peut pas servir la balle. Et dans l’ensemble, les résultats ont été assez impressionnants.

Sur les images, on peut voir que le robot a réalisé de nombreux échanges très convaincants, et a même remporté quelques points spectaculaires avec des coups incisifs qui montraient une bonne lecture de la situation. Ces éclairs de génie ont été dévastateurs pour les joueurs débutants, car aucun d’entre eux n’a remporté une seule partie. Les joueurs intermédiaires ont également souffert ; le robot a remporté 55% de ses matchs contre ces adversaires.

Au total, le robot a a remporté 45% de ses matchs et 46% de ses parties individuelles. Rien de vraiment excitant dans l’absolu, mais cela le place quand même au niveau d’un joueur intermédiaire. Et c’est déjà une petite prouesse dans le domaine de la robotique.

…et une victime pour les experts

En revanche, le rapport de force s’est rapidement inversé lorsqu’il s’est retrouvé face à des adversaires plus expérimentés. En effet, le robot affiche un bilan particulièrement désastreux face aux joueurs avancés et avancés + : ces adversaires clairement plus solides et surtout capables d’exploiter ses faiblesses lui ont infligé de véritables coups, et il n’a pas je n’ai pas gagné un seul matchIl n’aurait aucune chance de rivaliser avec des professionnels chevronnés comme les frères Lebrun, jeunes pépites du tennis de table français qui ont réussi à arracher une belle médaille de bronze par équipes aux derniers Jeux olympiques.

Malgré ces défaites cuisantes, les chercheurs sont très satisfaits de leurs progrès. Il y a quelques mois à peine, nous pensions que le robot ne serait pas capable de gagner contre des personnes qu’il n’avait jamais affrontées auparavant.  » explique le chef de projet Pannag Sanketi cité par MIT Technology Review.  » Le système a largement dépassé nos attentes. La façon dont le robot a surpassé des adversaires même assez forts était époustouflante. »

Prochaines étapes : vision et mécanique

Pour aller plus loin, il faudra sans doute changer un peu d’approche. Car si le système de contrôle semble désormais prêt, on ne peut pas encore en dire autant du reste. Le système de vision souffre par exemple toujours d’une latence trop élevée pour être compatible avec du jeu à très haut niveau. Pour la partie mécanique, l’équation est encore plus complexe.

Une machine capable de se déplacer à la même vitesse qu’un joueur olympique de tennis de table tomberait en morceaux après quelques échanges. Il faudra donc trouver un équilibre parfait avec des matériaux à la fois très légers et résistants, capables de survivre aux accélérations foudroyantes imposées par des actionneurs très puissants.

Vous l’aurez compris, la route reste longue. Mais quoi qu’il arrive, il sera très intéressant de suivre l’évolution du travail de cette équipe, et notamment d’observer comment elle tentera de dépasser ces limites pour amener son robot au niveau des stars de la discipline.

Le texte de l’étude est disponible ici.

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