Sonys KI-Humanoider besiegt menschliche Spieler im Rennwettbewerb in Peking

Ein autonomer Tischtennisroboter, entwickelt von Sony AI Laut Reuters hat das System in regulierten Spielen gegen hochkarätige menschliche Spieler angetreten und diese besiegt. Das System ist Teil einer breiteren Kategorie, die oft als … bezeichnet wird. "physikalische KI" wobei künstliche Intelligenz auf Maschinen angewendet wird, die in realen Umgebungen operieren.

Der Roboter, genannt AsDas System wurde für den Einsatz in einem wettbewerbsorientierten Sportumfeld entwickelt, das schnelle Entscheidungen und präzise motorische Steuerung erfordert. Laut Projektteam kombiniert es Hochgeschwindigkeits-Wahrnehmungssysteme mit KI-gestützter Steuerung, um Schüsse unter Wettkampfbedingungen auszuführen.

🏓 Wettkampfleistung gegen Spitzenspieler

Ace nahm an Wettkämpfen teil, die unter der Regeln des Internationalen Tischtennisverbandes und von lizenzierten Schiedsrichtern geleitet. In im April 2025 dokumentierten Tests gewann das System. drei von fünf Spielen gegen Spitzenspieler und verlor zwei Spiele gegen Gegner auf Profiniveau. Sony AI berichtete, dass in den darauffolgenden Spielen im Dezember 2025 und Anfang 2026 Siege gegen Profispieler erzielt wurden.

„Im Gegensatz zu Computerspielen, wo frühere KI-Systeme menschliche Experten übertreffen, stellen physische und in Echtzeit stattfindende Sportarten wie Tischtennis weiterhin eine große, ungelöste Herausforderung dar“, sagte er. Peter Dürr, Direktor bei Sony AI Zürich und Leiter des Projekts.

Tischtennisroboter gibt es zwar schon seit den 1980er-Jahren, doch sie konnten die Leistung fortgeschrittener menschlicher Spieler nicht erreichen. KI-Systeme hätten in digitalen Umgebungen wie Schach und Videospielen, wo die Bedingungen vollständig simuliert würden, starke Ergebnisse erzielt, so Dürr.

⚙️ Fortschrittliche technische Architektur

Dürr erklärte, das System sei entwickelt worden, um zu untersuchen, wie Roboter in dynamischen Umgebungen schnell und präzise reagieren können. Die Arbeit wurde in einer in der Fachzeitschrift veröffentlichten Studie detailliert beschrieben. NaturDie

Der Sport stellt aufgrund der Geschwindigkeit und Variabilität des Balls, einschließlich komplexer Spins und sich ändernder Flugbahnen, technische Herausforderungen dar, die ein schnelles Erfassen und koordiniertes Handeln unter engem Zeitdruck erfordern, so Dürr. Die Architektur von Ace umfasst Folgendes:

• Neun synchronisierte Kameras und drei Bildverarbeitungssysteme
• Visuelle Datenverarbeitung mit Geschwindigkeiten, die ausreichen, um Bewegungen zu erfassen, die für das menschliche Auge schwer aufzulösen sind.
• Acht Gelenke Zur Kontrolle des Schlägers: drei für die Positionierung, zwei für die Ausrichtung und drei für Schlagkraft und -geschwindigkeit.

„Das ist schnell genug, um Bewegungen einzufangen, die für das menschliche Auge verschwommen wären“, sagte Dürr.

🤖 Selbstlernen durch Simulation

Im Gegensatz zu vielen KI-Systemen, die durch menschliche Vorführung trainiert wurden, Ace wurde in Simulationen trainiert.Dieser Ansatz ermöglichte es dem System, eigene Strategien zu entwickeln, was zu Spielmustern führte, die sich von denen menschlicher Gegner unterscheiden. Dürr sagte, das System "lernt das Spielen nicht durch Beobachtung von Menschen" sondern durch Selbsttraining in simulierten Umgebungen.

Profispieler Mayuka Taira, der ein Spiel gegen das System verloren hat, sagte, der Roboter sei schwer vorherzusagen, da er während des Spiels keine sichtbaren Hinweise gebe. Rui TakenakaEin Spitzenspieler, der sowohl gegen Ace gewonnen als auch verloren hat, sagte, dass der Puck komplexe Spins gut bewältigt, bei einfacheren Aufschlägen aber berechenbarer ist.

„Weil man seine Reaktionen nicht lesen kann, ist es unmöglich einzuschätzen, welche Art von Schüssen es nicht mag oder mit welchen es Schwierigkeiten hat“, sagte Taira.

Dürr erklärte, das System zeige eine hohe Leistungsfähigkeit beim Erfassen des Ballspins und beim Reagieren darauf, während die laufenden Arbeiten die Anpassungsfähigkeit während des Spiels verbessern würden. Das Projektteam gab an, dass ähnliche Wahrnehmungs- und Steuerungstechniken auch in anderen Bereichen Anwendung finden könnten. Fertigungs- und ServicerobotikDie

🏃 Humanoide Roboter im Langstreckenrennen getestet

Am Halbmarathon „Humanoide Roboter in E-Town Peking 2026“In Peking traten humanoide Roboter auf einer 21 Kilometer langen Strecke gegeneinander an. An der Veranstaltung nahmen mehr als 100 Roboter und rund 12.000 menschliche Teilnehmer teil, die auf getrennten Bahnen liefen.

Ein Roboter namens Blitz, entwickelt von Honor, absolvierte das Rennen in 50 Minuten und 26 SekundenDie Zeit war schneller als die 57 Minuten und 20 Sekunden, die der Olympiasieger Jacob Kiplimo im März beim Halbmarathon in Lissabon erzielt hatte. Ein Blitz kollidierte während des Rennens mit einer Absperrung, doch der Läufer setzte sein Werk fort und erreichte als Erster das Ziel. Die Honor-Roboter belegten außerdem die Plätze zwei und drei im Wettbewerb.

Die Leistung verbesserte sich im Vergleich zum Vorjahr, als der schnellste Roboter die Strecke in zwei Stunden, 40 Minuten und 42 Sekunden absolvierte. Die Organisatoren erklärten, die Veranstaltung diene dazu, humanoide Roboter unter realen Bedingungen im großen Maßstab zu testen.

Laut Associated Press absolvierte ein anderer Honor-Roboter die Strecke ferngesteuert in 48 Minuten. Die Rennregeln legten jedoch Wert auf autonome Navigation. Lightning wurde als offizieller Gewinner anerkannt.Die

Die Ingenieure von Honor gaben an, dass die für den Roboter entwickelten Technologien unter anderem Strukturelle Zuverlässigkeit und Flüssigkeitskühlsystemekönnte in industriellen Szenarien Anwendung finden.

(Foto von Mattias Banguese)

Siehe auch: Cadence erweitert Partnerschaften im Bereich KI und Robotik mit Nvidia und Google Cloud

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