El robot humanoide de Sony, equipado con inteligencia artificial, triunfa en un concurso celebrado en Pekín

Según Reuters, un robot autónomo de tenis de mesa desarrollado por Sony AI ha competido con éxito y ha derrotado a jugadores humanos de primer nivel en partidos oficiales. Este sistema se enmarca en el campo emergente de la «IA física», en el que la inteligencia artificial se integra en máquinas que operan en entornos del mundo real.

El robot, llamado Ace, fue diseñado para deportes de competición, lo que exige una rápida toma de decisiones y un control motor preciso. El equipo del proyecto informa de que combina la percepción de alta velocidad con el control impulsado por IA para ejecutar golpes en condiciones de partido.

Ace participó en partidos regidos por las normas de la Federación Internacional de Tenis de Mesa y supervisados por árbitros certificados. En pruebas documentadas de abril de 2025, el sistema ganó tres de cinco partidos contra jugadores de élite, perdiendo dos ante oponentes de nivel profesional. Sony AI señaló victorias posteriores en partidos celebrados en diciembre de 2025 y principios de 2026 contra jugadores profesionales.

Aunque los robots de tenis de mesa existen desde la década de 1980, los modelos anteriores no podían competir al nivel de los jugadores humanos avanzados. «A diferencia de los videojuegos, donde la IA ya ha superado a los expertos humanos, los deportes físicos y en tiempo real como el tenis de mesa presentan un importante reto continuo», afirmó Peter Dürr, director de Sony AI Zúrich y responsable del proyecto.

Dürr destacó que los sistemas de IA han destacado en entornos digitales totalmente simulados, como el ajedrez y los videojuegos.

Explicó que el sistema se desarrolló para explorar cómo los robots pueden operar con velocidad y precisión en entornos dinámicos. La investigación se detalló en un estudio publicado en la revista Nature.

Este deporte plantea retos técnicos debido a la alta velocidad y variabilidad de la pelota, incluyendo efectos complejos y trayectorias cambiantes, que requieren una detección extremadamente rápida y movimientos coordinados. La arquitectura de Ace incorpora nueve cámaras sincronizadas y tres sistemas de visión para seguir el movimiento y el efecto de la pelota. Procesa datos visuales a una velocidad capaz de capturar movimientos demasiado rápidos para que el ojo humano los perciba con claridad. «Esto es lo suficientemente rápido como para capturar un movimiento que resultaría borroso para el ojo humano», afirmó Dürr.

La plataforma robótica utiliza ocho articulaciones para controlar la raqueta. Tres gestionan el posicionamiento, dos controlan la orientación y tres regulan la fuerza y la velocidad del golpe. Esta configuración se diseñó para cumplir los requisitos mecánicos mínimos para el juego competitivo.

A diferencia de muchos sistemas de IA entrenados con datos humanos, Ace se entrenó principalmente mediante simulación. Este método le permitió desarrollar sus propias estrategias únicas, lo que dio lugar a patrones de juego que difieren de los de los oponentes humanos. Dürr señaló que el sistema «aprende a jugar no observando a los humanos», sino a través del autoaprendizaje en entornos simulados.

La jugadora profesional Mayuka Taira, que perdió un partido contra el robot, encontró difícil predecir sus movimientos porque no muestra señales visibles durante el juego. Rui Takenaka, una jugadora de élite que ganó y perdió contra Ace, observó que manejaba los efectos complejos con eficacia, pero era más predecible en los servicios más sencillos. Taira añadió que la falta de señales emocionales del robot hacía más difícil anticipar sus respuestas. «Como no puedes leer sus reacciones, es imposible intuir qué tipo de golpes le desagradan o con cuáles tiene dificultades», afirmó.

Dürr afirmó que el sistema demuestra una gran capacidad para leer el efecto de la pelota y reaccionar con rapidez, y que el trabajo en curso se centra en mejorar su adaptabilidad durante los partidos. El equipo del proyecto sugirió que técnicas similares de percepción y control podrían aplicarse a campos como la robótica de fabricación y de servicios.

Robots humanoides puestos a prueba en una carrera de larga distancia

En la Media Maratón de Robots Humanoides de E-Town de Pekín 2026, los robots humanoides compitieron en un recorrido de 21 kilómetros en Pekín. El evento contó con más de 100 robots junto a aproximadamente 12 000 participantes humanos, que corrieron en pistas separadas.

Un robot llamado Lightning, desarrollado por Honor, completó la carrera en 50 minutos y 26 segundos. Este tiempo fue más rápido que el récord del corredor olímpico Jacob Kiplimo, de 57 minutos y 20 segundos, establecido en la Media Maratón de Lisboa en marzo. Lightning chocó contra una barrera durante la carrera, pero siguió adelante y terminó en primer lugar. Los robots de Honor también se hicieron con el segundo y tercer puesto. El rendimiento supuso una mejora con respecto a la edición del año anterior, en la que el robot más rápido terminó en dos horas, 40 minutos y 42 segundos. Los organizadores afirmaron que el evento tenía como objetivo poner a prueba a los robots humanoides en condiciones reales y a gran escala.

Según la Associated Press, otro robot de Honor completó el recorrido en 48 minutos bajo control remoto. Sin embargo, las reglas de la carrera daban prioridad a la navegación autónoma, por lo que Lightning fue reconocido como el ganador oficial.

Los ingenieros de Honor afirmaron que las tecnologías desarrolladas para el robot, incluida la fiabilidad estructural y los sistemas de refrigeración por líquido, tienen aplicaciones potenciales en entornos industriales.

Véase también: Cadence amplía sus colaboraciones en IA y robótica con Nvidia y Google Cloud

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