Google DeepMind peut battre les humains au tennis de table

L’intelligence artificielle (IA) évolue à un rythme effréné, transformant des secteurs aussi divers que la médecine, les jeux de société ou la robotique. Au cœur de cette révolution se trouve DeepMind, une filiale de Google qui se distingue par sa capacité à reproduire l’intelligence humaine grâce à des machines sophistiquées. DeepMind a acquis une renommée mondiale pour résoudre des problèmes complexes à l’aide d’algorithmes de machine learning de pointe. Récemment, elle a démontré un nouvel exploit en appliquant son IA avancée à une tâche particulièrement exigeante : le tennis de table.

DeepMind : une référence en intelligence artificielle

Depuis sa création, DeepMind s’est fixé pour objectif de développer une Une IA qui imite l’intelligence humaine avec des réalisations remarquables telles que battre le champion du monde de Go et prédire la structure de chaque protéine du corps humain. Ces succès sont rendus possibles par la réseaux neuronauxune architecture en couches qui imite le traitement de l’information du cerveau humain. Ces réseaux permettent à l’IA de s’adapter et d’améliorer ses performances en apprenant progressivement à partir de données complexes.

DeepMind applique ses technologies dans des domaines aussi variés que la santé ou la gestion de l’énergie, démontrant sa capacité à automatiser des tâches qui nécessitent une compréhension fine et une adaptation rapide. Elle a par exemple contribué à l’optimisation des centres de données de Google en améliorant leur efficacité énergétique. Cette flexibilité a également été récemment mise à profit dans le domaine du sport, notamment dans les domaines de la santé et de la sécurité. tennis de table où l’IA a démontré sa capacité à réagir à des environnements dynamiques.

Une avancée technologique démontrée dans le tennis de table

Ce système d’IA, basé sur un bras robotique industriel, a été spécialement formé pour comprendre et réagir à ce sport. Il utilise des données réelles et simulées pour maîtriser les règles, les techniques de tir et les stratégies de jeu. Dans une série de tests, le bras robotique a affronté 29 joueurs humains de différents niveaux de compétence. Les résultats ont montré que le bras de DeepMind pouvait battre tous les débutants et environ 55% des joueurs intermédiaires bien qu’il ait été surpassé par des joueurs avancés. Ces performances classent le robot comme un joueur amateur solide dans le système de classement international.

Le succès du robot réside dans sa capacité à analyser ses performances en temps réel, à identifier ses forces et ses faiblesses et à ajuster ses stratégies en conséquence, imitant ainsi le processus de décision d’un joueur humain.

Crédits : Google DeepMind

Cependant, le bras robotique présente encore certaines limites, telles que difficulté avec les balles hautes et un préférence pour les coups droits plutôt que pour les reversMalgré ces défis, les participants ont trouvé l’expérience de jouer contre le robot amusante et engageante.

Cette avancée dans le contrôle des mouvements dynamiques par l’IA ouvre ainsi la voie à de nouvelles applications dans des environnements physiques complexes. Elle pourrait révolutionner des domaines nécessitant des réactions rapides et précises comme la robotique de service ou la rééducation physique. Les chercheurs continuent de travailler pour perfectionner ces technologies dans le but de rendre l’IA toujours plus efficace et polyvalente.

Jewel Beaujolie

I am a fashion designer in the past and I currently write in the fields of fashion, cosmetics, body care and women in general. I am interested in family matters and everything related to maternal, child and family health.

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