हाल ही में, सोनी के एआई अनुसंधान विभाग ने ऐस नामक एक स्वायत्त टेबल टेनिस रोबोट के विकास की घोषणा की, जिसने टोक्यो में उच्च स्तरीय प्रतिस्पर्धी परीक्षण पूरा किया और एआई और रोबोटिक्स के क्षेत्र में एक नई सफलता हासिल की। यह शीर्ष मानव टेबल टेनिस खिलाड़ियों के साथ प्रतिस्पर्धा कर सकता है और कई गेम भी जीत सकता है। संबंधित पेपर 22 अप्रैल को नेचर जर्नल में प्रकाशित हुआ था।हार्डवेयर कॉन्फ़िगरेशन के संदर्भ में, ऐस नौ सिंक्रोनाइज़्ड कैमरों और विज़न सिस्टम के तीन सेटों से सुसज्जित है, जो उच्च स्थिति सटीकता और डेटा प्रोसेसिंग गति के साथ उच्च गति पर घूमने वाली टेबल टेनिस गेंदों को कैप्चर और ट्रैक कर सकता है।
उसी समय, आर एंड डी टीम ने इसके लिए एक आठ-संयुक्त अनुकूलित यांत्रिक प्लेटफ़ॉर्म बनाया, जो प्रतिस्पर्धी स्तर की बल्लेबाजी के लिए आवश्यक न्यूनतम कॉन्फ़िगरेशन भी है: तीन अक्ष रैकेट की स्थिति को नियंत्रित करते हैं, दो अक्ष रैकेट कोण को समायोजित करते हैं, और शेष तीन अक्ष हिटिंग पावर और गेंद की गति को सटीक रूप से नियंत्रित करते हैं।
सॉफ्टवेयर और हार्डवेयर के इस संयोजन के साथ, रोबोट अनियमित गेंद पथ जैसे घूर्णन गेंदों और टेनिस गेंदों को शांति से संभाल सकता है। आर एंड डी टीम के अनुसार, पिछले साल अप्रैल की शुरुआत में प्रतियोगिता में, ऐस की प्रत्यक्ष सेवा अंकों की संख्या मानव अभिजात वर्ग के खिलाड़ियों से 16:8 से काफी आगे थी।
हालाँकि, जैसे ही लड़ाई की रिपोर्ट फैली, सोनी के प्रचार में दिखाई देने वाले शब्द "शीर्ष मानव खिलाड़ियों (शीर्ष-स्तर) को हरा देना" ने अंतर्राष्ट्रीय शैक्षणिक समुदाय में व्यापक विवाद पैदा कर दिया।
ऑस्ट्रेलिया में दक्षिणी क्वींसलैंड विश्वविद्यालय में मेक्ट्रोनिक्स के सेवानिवृत्त प्रोफेसर जॉन बिलिंग्सले ने स्पष्ट रूप से ऐस की जीत की रणनीति को "स्लेजहैमर के साथ अखरोट तोड़ने" की रणनीति के रूप में वर्णित किया।
उन्होंने बताया कि मानव खिलाड़ी गेंद के पथ का आकलन करने के लिए केवल अपनी आंखों पर भरोसा करते हैं, जबकि रोबोट पूरे क्षेत्र में 3डी स्थानिक डेटा का वास्तविक समय विश्लेषण बिना किसी ब्लाइंड स्पॉट के प्राप्त करने के लिए टेबल के चारों ओर नौ हाई-स्पीड कैमरों पर भरोसा करते हैं, और अपने विरोधियों को कुचलने के लिए विशाल सूचना अंतर पर भरोसा करते हैं।
इसके अलावा, जर्मनी में तकनीकी विश्वविद्यालय डार्मस्टेड के प्रोफेसर पीटर्स ने भी टिप्पणी की कि ऐस केवल टेबल टेनिस के एकल बंद-लूप कार्य को पूरा कर सकता है, और तकनीकी परिदृश्य अत्यधिक सीमित हैं।
भले ही यह टेबल प्रतियोगिताओं में अच्छा प्रदर्शन करता है, लेकिन यह सामान्य-उद्देश्य वाले रोबोटों की तकनीकी बाधा को नहीं तोड़ सकता है। ठीक पकड़ और बहु-परिदृश्य अनुकूली संचालन जैसी मुख्य समस्याओं में अभी भी एक बड़ा तकनीकी अंतर है।
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