Google DeepMindが「完全にアマチュア」な卓球ロボットを開発

スポーツは長きにわたり、ロボットにとって重要なテストの場となってきました。この現象の最もよく知られた例は、1990年代半ばに始まった毎年恒例のサッカー大会「ロボカップ」でしょう。卓球は10年前からロボットアームのベンチマークとして重要な役割を果たしてきました。このスポーツには、スピード、反応性、そして戦略性が求められます。

GoogleのDeepMind Roboticsチームは、「人間レベルの競技ロボット卓球の実現」と題された論文を新たに発表し、卓球ゲームに関する独自の研究成果を披露しています。研究者たちは、人間と対戦した際に「アマチュアレベルの人間と遜色ない」プレイヤーを効果的に開発しました。

テスト中、卓球ロボットは対戦した初心者レベルのプレイヤー全員に勝利しました。中級者レベルのプレイヤーとは、55%の勝率でした。しかし、プロレベルのプレイヤーと対戦できるレベルではありません。上級者との対戦では毎回負けており、合計29試合中45%の勝率でした。

「これは、人間と人間レベルでスポーツを行うことができる初のロボットエージェントであり、ロボットの学習と制御における画期的な出来事です」と論文は主張している。「しかし、これはロボット工学における長年の目標である、実世界で役立つ多くのスキルにおいて人間レベルのパフォーマンスを達成するという目標に向けた、ほんの小さな一歩に過ぎません。単一のタスクにおいて人間レベルのパフォーマンスを一貫して達成し、さらにその先へと進むためには、多くの有用なタスクを遂行し、実世界で人間と巧みかつ安全にインタラクションできる汎用ロボットの構築に向けて、多くの課題が残されています。」

このシステムの最大の欠点は、速いボールへの反応能力です。DeepMindは、システムの遅延、ショット間の強制的なリセット、そして有用なデータの不足が主な原因であると示唆しています。

「ロボットの速いボールへの反応時間を阻害する遅延制約に対処するため、高度な制御アルゴリズムとハードウェアの最適化を調査することを提案します」と研究者らは述べている。「これには、ボールの軌道を予測するための予測モデルの検討や、ロボットのセンサーとアクチュエータ間の通信プロトコルの高速化が含まれる可能性があります。」

このシステムで悪用される可能性のある他の問題点としては、高いボールと低いボール、バックハンド、そして飛んでくるボールの回転を読み取る能力などがある。

こうした研究が卓球の非常に限定的な有用性を超えてロボット工学にどのような影響を与えるかについて、DeepMind はポリシー アーキテクチャ、実際のゲームで動作するためのシミュレーションの使用、リアルタイムで戦略を適応させる能力を挙げています。