Robô derrota jogadores de ping-pong com movimentos rápidos demais para o olho humano

A Sony AI apresentou o Ace, um robô autónomo de ténis de mesa que já venceu jogadores de elite e profissionais em jogos oficiais. Com nove câmaras sincronizadas e um sistema de controlo baseado em Inteligência Artificial (IA), o Ace é capaz de reagir a velocidades que ultrapassam os limites da visão humana.

Desde 1983 que existem robôs capazes de jogar ping-pong, mas nenhum tinha conseguido o que o Ace alcançou: competir de igual para igual e ainda ganhar contra jogadores humanos de alto nível.
O projeto da Sony AI, liderado por Peter Dürr a partir de Zurique, na Suíça, representa um passo significativo no desenvolvimento de robôs capazes de operar em ambientes físicos dinâmicos e imprevisíveis.
Ao contrário do xadrez ou dos videojogos, onde a IA já supera os humanos há anos, os desportos físicos em tempo real colocam desafios completamente diferentes.
O ténis de mesa, especificamente, exige decisões em frações de segundo, execução física precisa e adaptação constante a um adversário que muda de estratégia a cada ponto.
Robô é rápido demais para o olho humano
O segredo do Ace está na sua arquitetura de perceção. O sistema utiliza nove câmaras sincronizadas e três subsistemas de visão independentes para rastrear a posição, a velocidade e o efeito da bola em tempo real, a uma velocidade que ultrapassa em larga medida as capacidades visuais humanas.
É rápido o suficiente para captar movimentos que seriam um borrão para o olho humano.
Afirmou Peter Dürr, autor principal do estudo que descreve as conquistas de Ace, publicado esta quarta-feira, na revista Nature.
Esta capacidade de perceção alimenta um algoritmo de controlo treinado em simulação, que não imita o jogo humano, mas desenvolve as suas próprias estratégias, por vezes surpreendentes e difíceis de antecipar.
De forma simplificada, o sistema usa dois tipos de câmaras para acompanhar a bola: umas para saber onde está, e outras para medir o seu movimento e rotação. Assim, consegue calcular constantemente o estado da bola. Depois, esse estado é enviado para dois modos de controlo. Se o robô estiver a servir, escolhe um movimento de serviço já treinado. Se estiver em jogo, usa uma política de aprendizagem por reforço que decide o que fazer várias vezes por segundo, com base na posição do robô e no histórico da bola. Fonte: Dürr, P., El Gheche, M., Maeda, G.J. et al. Outplaying elite table tennis players with an autonomous robot. Nature 652, 886–891 (2026).
Do ponto de vista mecânico, o robô conta com oito articulações:
Três para controlar a posição da raquete;
Duas para a orientação;
Três para regular a velocidade e a força de cada batida.
Apesar de minimalista, esta configuração é suficiente para reproduzir uma vasta gama de efeitos e trajetórias de alto nível.
Aliás, em abril de 2025, o Ace venceu três de cinco partidas contra jogadores de elite. Desde então, a progressão foi notável: a Sony AI reportou vitórias contra jogadores profissionais em dezembro de 2025 e novamente no início de 2026.
Nas imagens de cima, a linha laranja mostra o que aconteceu na realidade, e a verde mostra uma simulação alternativa do que poderia ter acontecido. No caso real, a bola bate na rede. Na simulação, passa muito perto, mas não bate. Depois disso, comparam-se os movimentos do robô nos dois cenários, tanto nas articulações como na raquete. Segundo os autores do estudo, 49 ms após o contacto com a rede, as trajetórias do robô começam a divergir, devolvendo a bola com sucesso em ambos os casos. Esta resposta ilustra a capacidade de o sistema se adaptar de forma rápida e segura a acontecimentos dinâmicos e inesperados. Fonte: Dürr, P., El Gheche, M., Maeda, G.J. et al. Outplaying elite table tennis players with an autonomous robot. Nature 652, 886–891 (2026).
Vitórias contra jogadores profissionais de ping-pong
Todas as partidas foram disputadas segundo as regras da Federação Internacional de Ténis de Mesa e arbitradas por árbitros credenciados.
Curiosamente, a dificuldade de enfrentar o Ace é reconhecida pelos próprios adversários humanos.
A jogadora profissional Mayuka Taira, que perdeu uma partida contra o robô, admitiu que a imprevisibilidade da máquina é o seu maior trunfo: "Como não se consegue ler as suas reações, é impossível perceber que tipo de batidas lhe desagrada ou com que situações tem dificuldade".
Por sua vez, Rui Takenaka, que conseguiu ganhar e perder contra o Ace, identificou uma vulnerabilidade no robô: serviços simples, sem efeito, produzem devoluções mais fáceis de atacar.
Com serviços de efeito complexo, contudo, o robô responde à altura, dificultando a vida ao adversário.
Por que motivo isto é muito mais do que desporto?
O Ace não é apenas um projeto desportivo. Para a Sony AI, trata-se de uma prova de conceito com implicações muito mais amplas.
Sistemas capazes de combinar perceção ultrarrápida com controlo motor preciso têm aplicações evidentes na robótica industrial, nos serviços e em qualquer contexto onde máquinas e humanos partilhem o mesmo espaço físico.
O sucesso do Ace sugere que técnicas semelhantes poderiam ser aplicadas a outras áreas que requerem controlo rápido em tempo real e interação humana.
Sublinhou Dürr, citado pela Reuters, reconhecendo que os atletas profissionais humanos são excecionalmente bons a adaptar-se ao adversário e a explorar fraquezas, uma capacidade que o Ace ainda está a desenvolver.
Para já, o recorde está estabelecido: pela primeira vez na história, um robô compete de igual para igual com os melhores jogadores de ping-pong do mundo.