Robôs do Google jogam tênis de mesa para aprenderem o esporte sozinhos
Aventuras Na História
Em um centro de pesquisa do Google DeepMind, dois braços robóticos jogam tênis de mesa sem parar. Não há troféus ou recordes em jogo: a disputa simboliza o futuro da robótica.
O projeto busca treinar sistemas de inteligência artificial a aprender de forma contínua, com mínima supervisão humana. Cada jogada representa um avanço, seja na forma de devolver a bola com mais efeito, antecipar movimentos ou reagir a lances inesperados.
O tênis de mesa foi escolhido por exigir um conjunto de habilidades raras entre robôs: percepção visual rápida, controle motor fino, planejamento tático e reação instantânea.
Como descrevem os pesquisadores à revista IEEE Spectrum, trata‑se de um “ambiente restrito, porém altamente dinâmico”, ideal para testar a transferência de aprendizado entre simulações e o mundo físico.
Sobre os robôs
A arquitetura do sistema usa aprendizado por reforço: a cada decisão correta, o robô recebe estímulos positivos. Inicialmente, os braços jogavam ralis cooperativos, apenas tentando manter a bola em jogo.
Depois, passaram a disputar partidas competitivas, simulando diferentes táticas. Porém, surgiu o problema do “esquecimento catastrófico”: ao aprender novas jogadas, o robô se esquecia das antigas, limitando o repertório.
A solução veio ao introduzir humanos no treino. Jogando contra pessoas de diferentes níveis, os robôs foram expostos a uma variedade muito maior de lances e aprenderam a reagir melhor a movimentos imprevisíveis.
Ao final, conseguiram vencer todos os iniciantes e 55% dos jogadores intermediários, embora ainda não superem adversários experientes.
Um avanço recente veio com a integração do modelo Gemini, IA multimodal do Google, capaz de observar os jogos e sugerir estratégias em linguagem natural. Por meio do “SAS Prompt”, o sistema atua como um técnico virtual, indicando ajustes como “tente um saque mais fraco” ou “mire mais próximo da linha lateral”.
O objetivo vai muito além do tênis de mesa: trata‑se de um laboratório para criar robôs capazes de aprender e se adaptar sozinhos a ambientes complexos, sem depender de dados rotulados manualmente. Uma promessa para fábricas, hospitais e casas, em um futuro em que máquinas aprendem como humanos — jogada a jogada.
