La robótica está revolucionando el deporte
Hace unos dias, un robot de Honor destrozaba el récord (humano) de la media maratón.
Ahora, en Tokio, un potente smash de la jugadora profesional japonesa Taira Mayuka parecía sentenciar el punto. Sin embargo, el robot Ace lo devolvió con precisión milimétrica. Así comenzó una demostración histórica del avance de la robótica basada en IA.
El proyecto pertenece a Sony AI y marca un hito en el reto que ingenieros persiguen desde hace más de cuatro décadas: construir un robot capaz de intercambiar peloteos con humanos al máximo nivel.
El primer robot que compite bajo reglas oficiales
Ace apareció recientemente en la portada de la revista Nature y se convirtió en el primer sistema de IA real capaz de competir bajo las reglas oficiales de la International Table Tennis Federation.
Durante una evaluación en abril de 2025, con árbitros oficiales de la Japan Table Tennis Association, el robot logró resultados históricos:
- Ganó 3 de 5 partidos contra jugadores de nivel élite
- Perdió 2 partidos frente a profesionales de ligas competitivas
Aunque aún no supera a campeones mundiales, el salto tecnológico es enorme.
El reto de dominar el mundo físico
La IA ya ha vencido a humanos en entornos digitales como el ajedrez o el videojuego Gran Turismo. Pero el mundo físico es mucho más complejo.
Según Michael Spranger, la velocidad no predeterminada en robótica es una de las últimas fronteras. Los robots deben reaccionar al entorno en tiempo real, algo extremadamente difícil.
Ace logró romper esa barrera con una latencia total de solo 20.2 ms. Un jugador humano de élite tarda unos 230 ms en reaccionar.
Cómo funciona el robot Ace
El sistema combina hardware avanzado y visión artificial de alta precisión:
- Brazo robótico con 8 grados de libertad
- Nueve cámaras tradicionales para localizar la pelota en 3D
- Sensores de eventos capaces de medir el giro hasta 700 Hz
- Seguimiento de la pelota a 200 Hz con precisión milimétrica
Esto permite al robot anticipar trayectorias invisibles para el ojo humano.
Entrenado en simulación con aprendizaje por refuerzo
Ace aprendió todo a través de simulaciones mediante deep reinforcement learning, una técnica común de IA,y que Sony AI ya había utilizado en el proyecto GT Sophy y del que aprendió mucho. El sistema juega contra sí mismo en entornos virtuales y luego transfiere el aprendizaje al mundo real sin ajustes adicionales.
Su arquitectura funciona en tres niveles:
- Habilidad: movimientos inmediatos y generación de potencia o efecto
- Tácticas: decisiones punto a punto
- Estrategia: planificación del partido completo
Un hito que abre nuevas posibilidades
El robot aún tiene limitaciones. Suele golpear la pelota demasiado pronto tras el bote y Sony AI sigue perfeccionando su capacidad para responder smashes extremos. Sin embargo, representa un avance histórico en la interacción entre humanos y máquinas.
Más que reemplazar a las personas, el objetivo es ampliar sus capacidades y explorar nuevas formas de colaboración entre deporte, ingeniería e inteligencia artificial.
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