Sony AI ha presentato Ace, un braccio robotico che gioca a ping pong a livello professionistico. Ha battuto giocatori d’élite in match ufficiali, e la ricerca è appena finita sulla copertina di Nature. Non è un trucco da laboratorio: gli arbitri della federazione giapponese di tennis da tavolo hanno giudicato gli incontri secondo il regolamento ufficiale.
Il punto non è che un robot sa fare uno sport. Il punto è come ci è arrivato: senza programmazione manuale, imparando dall’esperienza. Ed è la prima volta che un sistema autonomo compete alla pari con esseri umani in uno sport fisico reale.
Il paper, pubblicato su Nature il 23 aprile, descrive un sistema che combina visione artificiale ad alta velocità, reinforcement learning e hardware robotico di precisione. Tre pezzi che messi insieme fanno qualcosa che nessuno aveva ancora ottenuto.
Nove telecamere e un occhio per l’effetto
Ace usa 9 fotocamere disposte intorno al tavolo per tracciare la palla in tempo reale, calcolandone posizione e rotazione. Il trucco sta nel seguire il logo stampato sulla pallina: da quello il sistema deduce il tipo e l’intensità dell’effetto impresso dal colpo dell’avversario, fino a 450 rad/s. Un valore che supera ampiamente quanto qualsiasi robot precedente fosse riuscito a gestire.
Su questo strato percettivo si innesca un sistema di controllo addestrato con il reinforcement learning. Nessuna regola scritta a mano. Il robot ha imparato a rispondere provando, sbagliando e correggendo, migliaia di volte. Il risultato è un’abilità di adattamento rapido che gli permette di gestire situazioni impreviste, come i rimbalzi a rete, senza blocchi o errori sistemici.
I numeri contro i professionisti
Nei test iniziali, Ace ha affrontato cinque giocatori d’élite e due professionisti, tra cui Minami Ando e Kakeru Sone. Ha vinto tre delle cinque partite contro i primi, con un tasso di risposta superiore al 75%. Ha segnato 16 ace contro gli 8 collettivi degli avversari. Arbitri ufficiali della Japanese Table Tennis Association hanno supervisionato tutto.
Dopo la sottomissione del paper, i ricercatori hanno continuato a migliorare il sistema. A dicembre 2025 ha battuto tutti tranne uno su quattro nuovi avversari. A marzo 2026 ha sconfitto tutti e tre i nuovi professionisti almeno una volta. Colpi più veloci, posizionamento più aggressivo, scambi più rapidi.
Kinjiro Nakamura, olimpionico a Barcellona 1992, dopo aver visto un tiro di Ace ha detto:
Nessun altro sarebbe riuscito a farlo. Non pensavo fosse possibile.
Perché non è un trucco
Il presidente di Sony AI, Michael Spranger, ha chiarito un punto essenziale: costruire un robot che spara palline a 200 km/h e batte chiunque è banale. L’obiettivo era un’altra cosa. “Vincere davvero a livello di AI, di decision-making e di tattica”, mantenendo una some parità di condizioni fisiche con l’avversario umano. Il braccio di Ace ha un’apertura e una velocità comparabili a quelle di un giocatore che si allena 20 ore a settimana.
C’è stata anche una voce critica. John Billingsley, il professore di meccatronica che nel 1983 ha inventato il robot da ping pong, ha definito l’approccio di Sony “mob-handed” e basato su “sledgehammer techniques”, sottolineando come 9 telecamere e sensori dedicati diano al robot un vantaggio percettivo che due occhi umani non hanno. Ha però anche riconosciuto che il progresso viene da sfide del genere, “che si tratti di colpire una palla o di mettere piede su Marte”.
Cosa cambia oltre il ping pong
Il segnale più forte che manda questa ricerca riguarda il modo in cui l’AI sta uscendo dallo schermo. Per anni i traguardi dell’intelligenza artificiale sono stati virtuali: scacchi, Go, StarCraft, Gran Turismo. Ambienti chiusi, regole note, nessun attrito con il mondo fisico. Ace opera invece in uno spazio reale, con variabili incontrollabili e tempi di reazione misurati in millisecondi.
Peter Stone, Chief Scientist di Sony AI, lo ha riassunto così: “È la prima volta che un sistema AI percepisce, ragiona e agisce in ambienti fisici complessi e rapidamente mutevoli.” Le applicazioni potenziali vanno dalla produzione industriale (dove i robot attuali seguono traiettorie fisse e non gestiscono l’imprevisto) fino alla logistica, alla chirurgia, alla difesa.
L’ultimo anno, del resto, è stato descritto come una specie di “momento ChatGPT per la robotica”: il passaggio in cui l’approccio basato sull’apprendimento ha iniziato a superare la programmazione manuale anche nei compiti fisici più impegnativi. Ace è un esempio concreto di quel passaggio.
Non è il primo robot da ping pong della storia, e non sarà l’ultimo. Google DeepMind ha lavorato sullo stesso sport. Ma è il primo che gioca alla pari con professionisti, in condizioni regolari, con risultati ripetibili e documentati su una rivista peer-reviewed. Se il 2025 è stato l’anno in cui la robotica ha imparato a camminare, il 2026 sembra quello in cui ha iniziato a correre.
