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Robô da Sony vence jogadores profissionais de tênis de mesa

Ace, o robô da Sony, supera jogadores de elite no ping-pong sob regras oficiais, com latência de 10,2 ms e leitura de spin em tempo real

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  • Sony AI apresentou Ace, o robô de ping-pong que venceu atletas elite sob regras oficiais da ITTF em um ginásio da empresa em Tóquio.
  • Em séries de jogos entre 2025 e 2026, Ace derrotou elites e pelo menos um profissional, com rematches que não seguiram o esperado.
  • A tecnologia envolve nove câmeras para localizar a bola a 200 Hz e três câmeras de visão baseada em eventos que leem o spin pela logo impressa na bola.
  • A latência é de 10,2 ms, e o sistema foi treinado inteiramente em simulação, sem ajuste fino no court real.
  • Ace vence principalmente pela precisão, retornando 75% das jogadas com spin de até 450 rad/s; estatísticas indicam alto desempenho com baixa taxa de erro.

Ace, o robô-pingue-pongue da Sony AI, venceu jogadores humanos de elite sob regras oficiais. Em Tokyo, o robô enfrentou três amadores altamente treinados e dois pros japoneses. Primeiro ciclo: 3 a 2 contra elites, 0 a 2 contra pros, em abril de 2025.

Em dezembro de 2025, houve revanche: Ace superou elites e derrotou um dos profissionais em jogo disputado. Em março de 2026, Ace venceu pelo menos um de três novos pros em todas as partidas, indicando avanço contínuo.

Como o Ace funciona

A máquina utiliza nove câmeras para rastrear a bola em 200 Hz, com leitura de rotação pela leitura de logotipo na bola. Três câmeras de visão baseada em eventos monitoram o giro. A latência é de 10,2 ms, cerca de 30 vezes mais rápida que o reflexo humano.

A estratégia é guiada por uma política de reforço profundo treinada inteiramente em simulação, sem necessidade de ajuste no mundo real. O robô retorna aproximadamente 75% das jogadas com spins de até 450 rad/s, mantendo consistência alta.

Por que isso importa

A Sony classifica o feito como avanço em esportes físicos sob regras reais, não apenas simulações. Cientistas comparam o marco a marcos históricos de IA, destacando o uso de técnicas de aprendizagem para aplicações físicas sob adversários humanos.

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