General, Research, Technology

Нейросеть допоможе обіграти професійного гравця в настільний теніс

Нейросети вже дійшли до такого рівня, що можутьобігравати в шахи або го професійних гравців. За допомогою машинного навчання вчені навчають нейросеть, створюють реалістичний симулятор, а потім реальний гравець намагається битися з міццю алгоритму на комп'ютері. Однак поки нікому не приходило в голову використовувати нейромережі в активному спорті - наприклад, при грі в настільний теніс. Причому мова йде не про якийсь там комп'ютерної симуляції, а справжній грі з реальним суперником.

Тепер можна обіграти навіть світового чемпіона з настільного тенісу! Ну майже

Програмісти з Японії змогли настільки добренавчити нейромережа, що вона в режимі реального часу навчилася визначати, куди впаде м'яч при грі в настільний теніс. Але одна справа, якщо б нейросеть просто відстежувала траєкторію руху м'яча - в цьому немає нічого такого дивного. Найцікавіше тут в тому, що ІІ починає прораховувати потенційну траєкторію по рухах гравця, навіть ще до того, як його ракетка торкнулася м'яча.

Запорука успішної гри в настільний теніс криєтьсяне тільки в умінні гравця точно відбивати м'яч на сторону столу суперника, він також повинен виявитися в потрібному місці на своїй половині столу, щоб встигнути відправити м'яч у протилежний бік. Тому інженери вже давно розробили робота, який може грати в настільний теніс, відстежуючи траєкторію м'яча. Робот починає свій прорахунок тільки після удару ракеткою, як би «захоплюючи» м'яч. Однак професійний гравець знає, куди битиме, ще до того, як підніме ракетку, тому відстеження одного тільки м'яча часто не так ефективно.

Нейросеть, яка грає в настільний теніс

Тому японські програмісти вирішили розробитинейросеть, яка зможе визначати потенційне рух м'яча ще під час замаху ракеткою - по руху руки і корпусу гравця. Але одна нейросеть тут би не впоралася, тому була створена друга нейросеть, яка працює в парі з першою, при цьому всі вони з різними завданнями і архітектурою. Перша нейросеть обробляє дані з веб-камери, яка встановлена ​​з боку приймаючого гравця: вона покадрово обчислює положення руки і тіла подає гравця.

Після цього в справу вступає друга нейросеть,якої передаються оброблені дані, а вона вже на їх основі розраховує місце падіння м'яча. Далі за допомогою проектора отримана точка виводиться на тенісний стіл, і інженери зіставляють реальне місце падіння м'яча і те, що було розраховано нейросетями.

Для розрахунку використовуються дві нейромережі

В результаті алгоритм почав працювати із завидноюточністю. В середньому нейромережі змогли точно розпізнати падіння м'яча на тенісний стіл в 75% всіх випадків. Що цікаво, роботу алгоритму протестували як на професійних гравців, так і на любителях, і у випадку з першими нейромережі працювали навіть краще. Справа в тому, що у професійного гравця в настільний теніс за багато років вже вироблені характерні руху, які він робить перед подачею м'яча, а любитель найчастіше подає по-різному.

Нейросеть навіть може показати, як ви будете виглядати через 50 років. Спробуйте!

Постає логічне запитання - а що якщо взятилюдини, який ніколи не грав в настільний теніс, і надати в його розпорядження такий алгоритм? Інженерам теж стало це цікаво, і вони протестували роботу нейромережі під час гри між професійним гравцем і звичайним. В результаті за допомогою нейромереж звичайний гравець успішно відбивав подачі на 20% частіше, ніж без них.

Це яскраво показує, що галузі використаннянейромереж нічим не обмежені. Вони можуть здійснювати пошук по картинці, обчислювати найактивніших в нашому Telegram-чаті або виступати в ролі голосового асистента (та ж Аліса вже опинилася на межі за своєю поведінкою до реальної людини). Або вираховувати ймовірність захворювань, знаходити пухлини на знімках, боротися з шахраями і так далі. А в минулому році нейробіологи навчили нейросеть переводити сигнали мозку в виразну мову! В майбутньому подібні пристрої зможуть використовувати людьми, які втратили здатність говорити в результаті травми або хвороби. Або його можна буде використовувати просто для того, щоб читати ваші думки. А ось це вже звучить якось не так приємно, правда?