No laboratório da DeepMind, divisão de inteligência artificial do Google, um jogo de tênis de mesa silencioso entre dois braços robóticos representa mais do que uma disputa esportiva. É parte de um experimento para ensinar máquinas a aprender como seres humanos: de forma contínua, adaptativa e quase sem intervenção.
A escolha do tênis de mesa não é por acaso. O esporte exige visão rápida, coordenação motora refinada, tomada de decisão em frações de segundo e ajustes táticos constantes — desafios que tornam esse ambiente ideal para testar a autonomia de sistemas robóticos.
Segundo os pesquisadores, trata-se de um espaço “limitado, mas altamente dinâmico”, perfeito para investigar como um robô pode transferir conhecimento de simulações digitais para o mundo real.
++ De bomba atômica a cura do câncer um resíduo nuclear pode revolucionar a medicina
Aprendizado por reforço e o desafio da memória
Inicialmente, os robôs treinavam em ralis cooperativos, tentando manter a bola em jogo. Com o tempo, passaram a disputar partidas mais competitivas. O sistema utiliza aprendizado por reforço, no qual ações corretas são recompensadas, estimulando o aprimoramento contínuo.
Contudo, um problema surgiu: à medida que os robôs aprendiam novas habilidades, esqueciam as anteriores — um fenômeno conhecido como “esquecimento catastrófico”. Para contornar essa limitação, os cientistas introduziram jogadores humanos no treinamento, forçando as máquinas a lidar com movimentos imprevisíveis e estratégias variadas.
O resultado foi expressivo: os robôs conseguiram vencer jogadores iniciantes com facilidade e obtiveram 55% de aproveitamento contra adversários de nível intermediário. Jogadores avançados ainda representam um desafio.
IA como técnica de jogo
O projeto deu um salto ao integrar a IA multimodal Gemini, também do Google, ao sistema. A tecnologia é capaz de assistir às partidas e oferecer instruções em linguagem natural, como um técnico virtual. “Tente sacar com menos força” ou “mire mais próximo da borda da mesa” são algumas das orientações emitidas por meio do sistema SAS Prompt, que guia o robô durante o jogo.
++ Marte e Lua protagonizam espetáculo raro no céu desta segunda-feira
Muito além do esporte
Embora o tênis de mesa sirva como campo de testes, a meta do projeto é ambiciosa: desenvolver robôs que aprendam e se adaptem sozinhos a qualquer cenário, seja em linhas de produção, hospitais ou ambientes domésticos. Tudo isso sem depender de conjuntos de dados rotulados ou comandos pré-programados.
A iniciativa marca um avanço na criação de robôs com aprendizado contínuo e capacidades generalistas, uma etapa crucial rumo a um futuro em que máquinas poderão agir com autonomia em situações complexas — jogada após jogada.
