हालांकि मानवों के साथ टेबल टेनिस खेलने वाले मानव सदृश रोबोटों के वीडियो पहले से ही दुर्लभ नहीं हैं (इस दौरान मनुष्य गेंद फेंकता है, और रोबोट उसे वापस करता है), दो रोबोटों का पूरी तरह से स्वायत्त रूप से, रिमोट कंट्रोल और ऑपरेटर द्वारा गेंद फेंकने के बिना खेलना कुछ नया है। दोनों रोबोट स्कोर 11 तक पहुंचने तक सभी क्रियाएं करते हैं - सर्विस, रिसीव, अटैक और डिफेंस।
यह मैच नेशनल ओवल कोर्ट, आइस रिबन में होगा, जहां 22-26 अगस्त को दूसरा विश्व रोबोटिक्स टूर्नामेंट आयोजित किया जाएगा, जिसमें 2000 से अधिक रोबोट भाग लेंगे।
HKU-KAI टीम ने इसमें भाग लिया, जिसे हांगकांग विश्वविद्यालय (University of Hong Kong) के शोधकर्ताओं और चाओवेई पावर (Chaowei Power) की शोध समूह KAI द्वारा बनाया गया था। उनके रोबोट टेबल टेनिस के कई मास्टर मैचों में भी भाग लेंगे। डेब्यू से पहले, दो मानव सदृश रोबोटों ने एक पूरी स्वायत्त गेम समाप्त की, जो 11 अंकों के नियम का पालन करती थी, जो मानव सदृश रोबोटों के बीच टेबल टेनिस का पहला पूर्ण स्वायत्त मैच था।
लाल और नीली टोपी पहने खिलाड़ियों ने शॉट्स का आदान-प्रदान किया, और स्कोर आगे-पीछे बदलता रहा। हालांकि खेल पेशेवर स्तर से शांत था, एक खिलाड़ी सर्व कर रहा था, और दूसरा प्राप्त कर रहा था।
रोबोटों के पीछे SMASH 2.0 सिस्टम है, जो एक बंद लूप है जो धारणा, प्रक्षेपवक्र भविष्यवाणी, गति योजना और पूरे शरीर के नियंत्रण को जोड़ता है। पूरे मैच को चलाने के लिए, टीम ने SMASH को संस्करण 1.0 से 2.0 में अपडेट किया। इस अपडेट ने निश्चित आने वाली गेंदों से छोटे और लंबे शॉट्स की सीमा का विस्तार करने की अनुमति दी, और एक स्वायत्त सर्विस जोड़ी, जो आवश्यक हो गई क्योंकि रोबोटों को सर्विस के लिए साइड बदलने की आवश्यकता होती है।
टीम के लीडर लो पिंग, HKU के कंप्यूटर इंजीनियरिंग और डेटा साइंस संकाय के उप डीन और MMLab HKU के प्रमुख ने उल्लेख किया कि जब दो रोबोट खेलते हैं, तो दोनों जीतना चाहते हैं, जिसके लिए सक्रिय हमले की आवश्यकता होती है। उन्होंने जोर देकर कहा कि 11 अंकों का पूरा खेल केवल 11 रैलियां नहीं है, बल्कि टेबल टेनिस नियमों के अनुसार निर्धारित एक पूर्ण मैच है।
दोनों रोबोट एक ही SMASH सिस्टम का उपयोग करते हैं। हालांकि रणनीतियों को पहले से सेट किया जा सकता है (उदाहरण के लिए, तेज, धीमा या अन्य लैंडिंग बिंदुओं के साथ), प्रतिद्वंद्वी के खिलाफ वास्तविक समय में प्रशिक्षण अभी तक हासिल नहीं किया गया है। रोबोट मैचों के दौरान प्राप्त डेटा को वास्तविक रोबोटों पर सुदृढीकरण सीखने के लिए सहेजा जाता है, जिससे ऐसी रैलियां जमा होती हैं जो स्व-विकास में योगदान कर सकती हैं, हालांकि प्रशिक्षण डेटा मुख्य रूप से मनुष्यों से प्राप्त होता है। टीम ने एक-दो महीनों के भीतर डेटा एकत्र किया, प्रतिदिन चार से आठ घंटे, मोशन कैप्चर उपकरण में प्रशिक्षकों का उपयोग करके, और अब मार्करों के बिना डेटा संग्रह में संक्रमण करने की कोशिश कर रही है, डेटा की गुणवत्ता के कुछ त्याग के बदले बहुत बड़े पैमाने के लिए।
ली यिनहुई, HKU की पोस्टडॉक्टरल और चाओवेई पावर में गति नियंत्रण एल्गोरिदम की प्रमुख ने कहा कि टेबल टेनिस और किकबॉक्सिंग उन कुछ खेलों में से हैं जिनके लिए बाहरी नियंत्रण के बिना पूरी तरह से स्वायत्त रोबोटों की आवश्यकता होती है, और टेबल टेनिस मानव सदृश रोबोटों के लिए पहला औपचारिक प्रतिस्पर्धी कार्यक्रम बन गया है। रोबोट को गेंद के प्रक्षेपवक्र का मूल्यांकन करना, निर्णय लेना और एक बंद लूप में हिट करना आवश्यक है, जो रोबोटों के पूर्वनिर्धारित कार्यों को पर्यावरण परिवर्तनों के आधार पर वास्तविक समय की कार्रवाई में बदलाव को प्रदर्शित करता है। टीम ने अक्टूबर 2025 के आसपास टेबल टेनिस पर काम शुरू किया, और प्रतियोगिताओं में पुनरावृत्ति की गति तेज हुई; SMASH 2.0 की विस्तारित शॉट रेंज मानव गति डेटा का उपयोग करके सिमुलेशन में प्रशिक्षण के माध्यम से प्राप्त की गई थी।