JAKARTA - एक स्वायत्त टेबल टेनिस रोबोट, जिसका नाम ऐस है, ने आधिकारिक मैच में शीर्ष स्तर के मानव खिलाड़ियों से प्रतिस्पर्धा करने और यहां तक कि हारने के बाद कृत्रिम बुद्धिमत्ता की दुनिया में एक नया मील का पत्थर बनाया है।
सोनी एआई अनुसंधान प्रभाग द्वारा विकसित, ऐस पहला रोबोट है जिसने एक प्रतिस्पर्धी शारीरिक खेल में एक विशेषज्ञ खिलाड़ी के बराबर प्रदर्शन हासिल किया - एक ऐसा क्षेत्र जो डिजिटल दुनिया की तुलना में एआई को जीतना हमेशा से कठिन रहा है।
शतरंज या गो जैसे खेलों के विपरीत, जो लंबे समय से एआई द्वारा हावी हैं, टेबल टेनिस एक अत्यधिक चुनौती पेश करता है: निर्णय मिलीसेकंड में किए जाने चाहिए, गेंद जटिल स्पिन के साथ चलती है, और इंटरेक्शन भौतिक स्थान पर रीयल-टाइम में होता है।
"Ace ने दिखाया कि AI सिस्टम अब गतिशील वातावरण में तेज़ और उच्च-सटीकता वाले इंटरैक्शन को संभालने में सक्षम है," एस प्रोजेक्ट के प्रमुख और सोनी एआई ज्यूरिख के निदेशक पीटर डर ने कहा।
नेचर जर्नल में प्रकाशित एक अध्ययन में, एस्स ने अप्रैल 2025 में एलीट खिलाड़ियों के खिलाफ पांच में से तीन मैच जीते, साथ ही पेशेवर खिलाड़ियों से हार भी मिली। हालाँकि, उनका प्रदर्शन लगातार बढ़ रहा है - अंततः 2025 के अंत और 2026 की शुरुआत में पेशेवर खिलाड़ियों को हराने में सक्षम।
ऐस के पीछे की तकनीक कुंजी है। रोबोट उच्च सटीकता के साथ गेंद को ट्रैक करने के लिए नौ सिंक्रोनस कैमरों और तीन विजन सिस्टम का उपयोग करता है - यहां तक कि शर्तों में शोधकर्ताओं द्वारा "मानव आंखों के लिए धुंधला" कहा जाता है। यह सिस्टम एआई-आधारित नियंत्रण और आठ जोड़ों के साथ रोबोट प्लेटफॉर्म के साथ संयोजित है, जिससे एक ही समय में सटीक और लचीला आंदोलन संभव हो जाता है।
नतीजतन, ऐस न केवल तेज़ है, बल्कि यह भी भविष्यवाणी करना मुश्किल है। पेशेवर खिलाड़ी मायाका ताइरा ने रोबोट का सामना करने में कठिनाई को स्वीकार किया क्योंकि यह भावनाओं और आसानी से पढ़ने योग्य खेल पैटर्न दोनों को प्रदर्शित नहीं करता है।
"यह जानना मुश्किल है कि उसकी कमजोरी क्या है क्योंकि उसकी प्रतिक्रिया अटल नहीं है," उसने कहा।
जबकि अभिजात वर्ग के खिलाड़ी रुई टेकनाका ने मान लिया कि एस को हराने के लिए रणनीति अभी भी महत्वपूर्ण है, विशेष रूप से सरल सर्विस का उपयोग करके जो अधिक आसानी से हमला करने के लिए प्रतिक्रिया को प्रेरित करता है।
हालांकि, शोधकर्ताओं ने जोर दिया कि ऐस की अभी भी सीमाएं हैं। मानव के विपरीत जो अपने विरोधियों के प्रति तेजी से अनुकूल हो जाता है, यह रोबोट अभी भी गेम की रणनीति को गहराई से पढ़ने की क्षमता बढ़ाने के लिए विकास के चरण में है।
खेल के बाहर, यह उपलब्धि व्यापक अवसर खोलती है। एस द्वारा उपयोग की जाने वाली तकनीक संभावित रूप से विनिर्माण, सेवाओं, और सुरक्षा प्रणालियों में लागू की जाती है, जिन्हें तेज़ प्रतिक्रिया और उच्च परिशुद्धता की आवश्यकता होती है।
यह विकास वैश्विक रोबोट नवाचारों की बढ़ती संख्या के बीच भी आया है। हाल के दिनों में, रोबोट ने बीजिंग में आधे मैराथन दौड़ में मानव धावकों को भी आगे बढ़ाने की सूचना दी - वास्तविक दुनिया में मशीन की क्षमता में एक महत्वपूर्ण त्वरण दिखाया।
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