Они опубликовали про Ace (так зовут робота) целое исследование в Nature, и даже попали на обложку.
www.nature.com/articles/s41586-026-10338-5
В апреле 2025 Ace сыграл серию матчей против элитных и профессиональных игроков, и выиграл примерно половину. В декабре эксперимент повторили, и Ace уже обыграл почти всех, в том числе спортсмена из японской профлиги.
Матчи судили лицензированные арбитры Японской ассоциации настольного тенниса, и все игроки встретились с роботом впервые, никаких специальных данных об их игре не использовалось для подготовки системы.
Это потрясающе, потому что настольный теннис – невероятно быстрый вид спорта, а скорость для робототехники – камень преткновения. Шары летят со скоростью до 150 км/ч, вращение меняет траекторию непредсказуемо, каждый удар нужно принять и вернуть за миллисекунды.
В общем, казалось, что пока что для роботов эта задача невыполнима. Но Sony добились сквозной задержки всего в 20,2 миллисекунды. Это в 11 раз быстрее человеческой реакции (у элитных игроков реакция ~230 миллисекунд).
Как?
1. ОЧЕНЬ точные камеры и сенсоры. Они отслеживают мяч со скоростью 200 Гц с точностью до миллиметра. При этом трекается не только скорость и траектория, но и логотип на мяче. Это нужно, чтобы правильно определять вращение, оно играет в настольном теннисе ключевую роль.
2. Механика и апаратура железа. Оптимизированные легкие сплавы, 8 суставов, отточенный до мельчайших деталей дизайн.
3. Обучение с подкреплением (куда ж без него!). Ace обучен полностью в симуляции. RL было трехуровневым, по принципу обучения людей: сначала Ace учился ударам, затем тактике (как, куда и с какой силой бить), затем стратегии (как строить игру на протяжении всего матча).
Кстати, в обучении они использовали тот же подход, что и в проекте, где ИИ научился побеждать людей в гоночном симуляторе Gran Turismo. Он называется «привилегированный критик» aka дистилляция физики: в симуляции у «учителя» есть идеальные данные о мяче, а «ученик» видит только то, что видят камеры – и именно так, подглядывая за учителем, он сам учится предсказывать траекторию.
Про один из ударов Ace экс-олимпиец и эксперт по настольному теннису Кинджиро Накамура сказал:
«Никто другой не смог бы так сделать. Я не думал, что это возможно. Но раз это оказалось возможным – значит, есть вероятность, что и человек сможет»
Снова ход 37, только теперь не в цифровом пространстве, как у AlphaGo, а в реальном мире. Это первый случай в истории, когда ИИ-система достигла уровня эксперта-человека в активном физическом виде спорта.