Un robot capaz de aprender a jugar al ping-pong

• Un operador enseña a un brazo articulado los movimientos básicos del juego
• Una vez ha aprendido, puede devolver casi el 90% de las pelotas
• El sistema cuenta con cuatro cámaras y es capaz de improvisar

Los avances en tecnologías robóticas comienzan muchas veces poco a poco, con juegos infantiles o demostraciones relativamente poco impresionantes pero que encierran una complejidad mayúscula para la capacidad de las máquinas. Uno de estos casos puede ser el de este sistema robótico capaz de jugar al tenis de mesa,  desarrollado por Katharina Muelling en colaboración con otros expertos en aprendizaje de la Universidad Técnica de Darmstadt, en Alemania. 

El robot es básicamente un brazo articulado de tipo Barrett WAM con siete grados de movimiento que cuelga del techo del área del laboratorio. Bajo él, una mesa de ping-pong normal y corriente y una máquina lanzadora de pelotas, como las que se utilizan en los entrenamientos. Al final del brazo sujeta una raqueta y cuatro cámaras (modelo Prosilica Gigabit GE640C) permiten a la máquina observar su entorno y la pelota de colores que se dirige hacia ella.

A diferencia de otros robots capaces de jugar al tenis de mesa, este brazo robótico está basado en la idea de comenzar sin saber nada de nada y recibir entrenamiento específico.  En su cerebro tan solo están las fórmulas de lo que es la gravedad y cómo afecta a la trayectoria de objetos como una pelota. En una sesión típica, su creadora entrena al robot moviéndolo con las manos mientras devuelve correctamente las pelotas que se le lanzan. Todos estos movimientos quedaban grabados en una librería de posiciones (llamadas «primitivas») en el cerebro del sistema.

A partir de ese momento, el robot ya es capaz de jugar por sí mismo.  Si recibe una pelota en una trayectoria conocida, simplemente recupera la posición de la raqueta de la librería y la ajusta con toda la precisión posible gracias a las cámara. Para pasar de una posición a otra, realiza los movimientos articulados necesarios de forma óptima y rápida. Y si recibe una pelota de una forma que nunca antes haya visto, simplemente improvisa en base a lo más parecido que haya visto hasta entonces.

El resultado es que tras ese pequeño entrenamiento de poco menos de una hora el robot es capaz de devolver un 88 por ciento de las pelotas, algo que supera a muchos humanos que se interesan por pasar un rato jugando al tenis de mesa. Parte del planteamiento de la investigación era precisamente mejorar la forma en que las máquinas realizan tareas que van un poco más allá de los movimientos básicos, y que la forma de hacerlo sea aprendiendo mediante la cooperación de un humano.

Otra de las peculiaridades de este robot es que funcione tan bien aun habiendo sido desarrollado de forma un tanto ruda: las cámaras tan solo capturan 60 fotogramas por segundo, cuando hay equipos para tratamiento de visión artificial que utilizan el truco de grabar cientos o miles de imágenes por segundo para procesarlas, haciendo que para ellos el mundo transcurra «a cámara lenta» y puedan realizar ajustes y movimientos a toda velocidad.

En las ecuaciones que calculan los movimientos para el cerebro del robot se tiene en cuenta la gravedad y la fricción del aire, pero se ignora el «efecto» del giro de la bola porque sería demasiado complicado de observar y calcular. Como bien saben los jugadores de tenis de mesa, este es un aspecto fundamental del juego, tanto en las trayectorias como en los botes, así que si quieren ganar a la máquina ya saben el truco: darle mucho «efecto» a la pelota.