AI-robot verslaat top-pingpongspelers: Sony’s Ace wint van elites en professionals

Na tennis op twee benen en het breken van wereldrecords op de halve marathon, zetten robots nu hun zinnen op tafeltennis. Onderzoekers van Sony hebben een AI-gestuurde robotarm ontwikkeld die in staat is om elite- en professionele spelers te verslaan onder officiële wedstrijdregels. De robot, genaamd Ace, markeert een doorbraak in de toepassing van kunstmatige intelligentie in robotica.

In een recent gepubliceerd artikel in het wetenschappelijke tijdschrift Nature beschrijven de onderzoekers hoe ze de robot hebben getraind. Een promotievideo van Sony’s AI-afdeling toont Ace in actie: de robot beweegt met hoge snelheid heen en weer, slaat agressieve slagen terug en reageert op uitdagende shots van menselijke tegenstanders. De prestatie is indrukwekkend en een belangrijke mijlpaal voor de combinatie van AI en robotica, twee onderzoeksgebieden die de afgelopen jaren sterk in opkomst zijn.

Hoewel het misschien niet lijkt alsof een pingpongspelende robot de volgende industriële revolutie zal ontketenen, kunnen veel van Ace’s prestaties later worden toegepast in andere sectoren. Peter Dürr, hoofdauteur en projectleider bij Sony AI, vertelde aan Reuters:

"De succesvolle prestaties van Ace, met zijn perceptiesysteem en leergebaseerde besturingsalgoritme, tonen aan dat soortgelijke technieken kunnen worden toegepast in gebieden waar snelle, realtime besturing en menselijke interactie vereist zijn. Denk aan productie- en service-robotica, maar ook aan sport, entertainment en veiligheidskritieke fysieke domeinen."

Volgens het gepubliceerde onderzoek won Ace drie van de vijf wedstrijden tegen elite-spelers met meer dan tien jaar ervaring. Tegen top-professionals verloor de robot in april 2025 nog twee wedstrijden, maar Sony claimt dat Ace sindsdien verbeterd is en in december 2024 en afgelopen maand ook professionele spelers versloeg.

De complexiteit van het systeem is aanzienlijk. Ace moet niet alleen de bal volgen, maar ook de baan ervan in realtime bepalen met behulp van negen camera’s en drie vision-systemen. Het systeem kan een bal volgen met een snelheid van 200 Hz en een millimeter nauwkeurigheid, met een latentie van ongeveer tien milliseconden. Daarnaast meet het de spin van de bal tot 700 Hz. Dit is snel genoeg om bewegingen vast te leggen die voor het menselijk oog onzichtbaar zouden zijn.

Deep reinforcement learning stelt de robot in staat om het gedrag van de bal te voorspellen en te reageren met de juiste tegenzet. Toch waren veel hoogwaardige spelers verrast door de robot. Mayuka Taira, professioneel tafeltennisser, vertelde aan Reuters dat het bijna onmogelijk is om te achterhalen welke slagen de robot zwak vindt of waar zijn zwakke punten liggen. Dit maakt het extra moeilijk om tegen hem te spelen.

Dürr benadrukt echter dat professionele spelers voorlopig nog een voorsprong hebben. Hij zegt: "Ze zijn erg goed in het aanpassen aan hun tegenstander en het vinden van zwakke plekken, wat momenteel nog een gebied is waar de robot achterloopt."