Nauczenie humanoidalnego robota gry w tenisa stołowego to od lat branżowy standard testowania systemów sterowania o wysokiej dynamice. Jednak zmuszenie dwóch maszyn do gry w debla to już zupełnie inna para kaloszy – tutaj nie liczy się tylko zabójczy topspin, ale przede wszystkim to, by nie wywinąć orła, potykając się o własnego partnera wartego dziesiątki tysięcy dolarów. Badacze z Archon Robotics, NVIDIA, Uniwersytetu w Hongkongu oraz Shanghai Innovation Institute podjęli tę rękawicę, tworząc system PingpongDuo. Efekt? W rzeczywistych testach dwa humanoidy Unitree G1 bez trudu utrzymywały wymiany przekraczające 10 uderzeń, unikając przy tym (przeważnie) bolesnych kolizji.
W deblu największym wyzwaniem wcale nie jest samo trafienie w piłeczkę, lecz paniczny taniec na ograniczonej przestrzeni. Zgodnie z przepisami, partnerzy muszą uderzać na zmianę, co oznacza, że robot tuż po zagraniu ma niespełna dwie sekundy na ewakuację i zrobienie miejsca koledze. Chwila wahania i dwie 35-kilogramowe maszyny kończą jako kosztowna sterta siłowników i wstydu. PingpongDuo rozwiązuje ten problem za pomocą hierarchicznej struktury opisanej w artykule na arXiv. Na poziomie zespołowym planer wyznacza cele pozycjonowania, korzystając z wyuczonego „filtru ryzyka”, który wetuje każdy ruch grożący incydentem typu „friendly fire”.
Na poziomie indywidualnym roboty wykorzystują odrębne moduły odpowiedzialne za pracę nóg i samo uderzenie, wytrenowane na bazie danych z ruchów profesjonalnych deblistów. System jest brutalnie skuteczny: jeden z robotów wykonał manewr uniku i powrotu na dystansie 2,15 metra w zaledwie 2,4 sekundy, osiągając prędkość maksymalną 2,23 m/s. W symulacjach PingpongDuo poprawił skuteczność powrotu piłki o 13,2% w porównaniu do dotychczasowych, najlepszych systemów przeznaczonych do gry pojedynczej. Nagrania z tych zmagań można obejrzeć na oficjalnej stronie projektu.
Dlaczego to ma znaczenie?
Te badania to coś więcej niż tylko kolejny krok w stronę robotycznej olimpiady. To poważna analiza dynamicznej i bezpiecznej koordynacji wielu maszyn pracujących we wspólnej przestrzeni fizycznej. Architektura AI, która zapobiega zderzeniu dwóch humanoidów podczas szybkiej rozgrywki, może znaleźć zastosowanie w złożonej logistyce magazynowej, na liniach montażowych czy w każdym innym scenariuszu, gdzie autonomiczne systemy muszą współpracować ramię w ramię, nie generując przy tym kosztownego, metalicznego pogromu. Dla Archon Robotics to pokaz siły ich platformy „Whole-Body Intelligence” – dowód na to, że potrafią zarządzać nie tylko ciałem jednego robota, ale całym zgranym zespołem.