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Sony präsentiert KI-Tischtennisroboter Ace
Technik
Heise Online23.04.2026Technik2 dk okumaGermany

Sony präsentiert KI-Tischtennisroboter Ace

Das KI-System von Sony AI konkurriert erfolgreich mit professionellen Tischtennisspielern

Auf einen Blick

Sonys KI-Labor hat den Roboter Ace entwickelt, der durch ereignisbasierte Sensoren und Reinforcement-Learning in der Lage ist, gegen professionelle Tischtennisspieler anzutreten und Matches zu gewinnen.

KI-generierte Zusammenfassung

Warum es wichtig ist

Sony AI wurde 2020 gegründet und hat zuvor bereits mit der Rennspiel-KI GT Sophy Erfolge erzielt. Der Roboter Ace ist das Ergebnis einer fünfjährigen Entwicklungszeit, die Hardware-Engineering mit Reinforcement-Learning kombiniert.

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Sonys KI-Labor hat den Roboter Ace vorgestellt, der laut Sony als erstes physisches KI-System mit professionellen Tischtennisspielern konkurrieren kann. Sony kombinierte dafür ereignisbasierte Sensoren aus eigener Produktion, einen speziell konstruierten Roboterarm sowie eine Reinforcement-Learning-Architektur.

Der Chefwissenschaftler von Sony AI, Peter Stone, bezeichnet das Projekt als Premiere: Erstmals sei ein KI-System in der Lage, in einem physischen Sport auf dem Niveau menschlicher Experten zu spielen. Er zieht dabei einen Vergleich zum Schachcomputer Deep Blue, der 1997 den Schachweltmeister Garri Kasparow besiegte und deutet damit an, dass Sony ein ähnlicher Durchbruch bei der Entwicklung physischer KI gelungen ist.

In einer in Nature veröffentlichten Studie zum Roboter schreiben die Forscher, dass Ace im April 2025 drei von fünf Begegnungen mit „Elite-Spielern“ gewann. Darunter verstehen die Forscher Spieler mit mehr als zehn Jahren aktiver Tischtenniserfahrung und rund 20 Stunden Training pro Woche. Er gewann zudem eines von sieben Matches gegen professionelle Spieler. Das KI-Labor hat Ace seither weiter verbessert: Im März 2026 trat er gegen drei Profispieler an und schlug jeden von ihnen mindestens einmal.

Der Roboter gehört zu den frühesten Forschungsprojekten des 2020 gestarteten KI-Labors und war dort fünf Jahre in Entwicklung. Laut dem Direktor und leitenden Ingenieur Peter Dürr waren dafür jahrelange, aufwendige Iterationen bei Wahrnehmung, Hardware-Abstimmung und physikalischer Modellierung erforderlich.

Für die Wahrnehmung setzt das System auf neun Kameras und drei eigens entwickelte ereignisbasierte Sensoren. Letztere reagieren nur auf Veränderungen im Bild statt ganze Frames aufzunehmen und erfassen Bewegungen dadurch besonders schnell: Sie messen die Ballposition 200-mal pro Sekunde sowie seine Rotation bis zu 700-mal pro Sekunde, schreibt Sony AI in einem Blogbeitrag zum Roboter.

Ein weiterer Baustein war der von Sony entwickelte achtachsige Roboterarm, der auf präzise Schlagbewegungen bei gleichzeitig hoher Beschleunigung ausgelegt ist. Sein volles Potenzial entfaltet er erst in Kombination mit dem Bewegungsmodell: Dieses basiert laut Sony auf bestärkendem Lernen und wurde vollständig in der Simulation trainiert, wo die KI unzählige Stunden gegen sich selbst antrat. Bei der Entwicklung des Modells ließ das Team auch frühere Forschungsergebnisse zur Rennspiel-KI GT Sophy einfließen, die menschliche Spitzenspieler in Gran Turismo schlug.

Menschlicher Input war laut Sony AI zentral für die Entwicklung des Roboters: So zeigte sich im Spiel gegen zunehmend stärkere menschliche Gegner etwa, dass das physikalische Modell den Luftwiderstand bei sehr schnellen Bällen überschätzte und entsprechend angepasst werden musste.

Die Forscher räumen ein, dass der Roboter noch nicht das Niveau von Weltklasse-Spielern erreicht hat. Dafür müsse nicht nur die Schlagtechnik verbessert werden, sondern auch zwei darüberliegende Ebenen: Taktik und Strategie. Taktik bestimme, ob ein Ball eher sicher oder aggressiv gespielt wird, während die Strategie festlegt, wie sich diese Entscheidungen über den Verlauf eines Matches hinweg auswirken, schreiben die Autoren.

Worauf zu achten ist

KI-Ausblick — Möglichkeiten, keine Fakten

  • Sony wird die KI-Modelle weiter auf taktische und strategische Tiefe optimieren.

    Sehr wahrscheinlich · Innerhalb von Monaten

  • Weitere wissenschaftliche Publikationen zu den Fortschritten von Ace.

    Wahrscheinlich · Innerhalb von Monaten

Offene Fragen

  • Wann wird die Technologie für kommerzielle Anwendungen außerhalb der Forschung verfügbar sein?
  • Wie hoch sind die Produktionskosten für ein solches System?

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This article was originally published by Heise Online.

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