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Blindenhund 2.0: Dieser Roboter spricht und führt dich ans Ziel
von Kim Muntinga
Sony AI: Tischtennis-Roboter Ace schlägt menschliche Profis
24.4.2026
Ein Roboter spielt Tischtennis nach offiziellen Regeln und schlägt erfahrene Gegner. Sony AI zeigt mit Ace, wie weit KI im echten physischen Wettbewerb bereits ist.
Ein Aufschlag mit starkem Topspin, ein blitzschneller Gegenschlag, ein langer Ballwechsel. Was wie ein klassisches Tischtennismatch klingt, hat einen entscheidenden Unterschied: Auf einer Seite der Platte steht kein Mensch, sondern ein Roboter. Sein Name ist Ace. Entwickelt wurde er von Sony AI – und er spielt auf einem Niveau, das bislang nur sehr guten Spielern vorbehalten war.
Sony AI stellte Ace im April 2026 offiziell vor, flankiert von einer wissenschaftlichen Publikation im Fachjournal Nature. Laut Sony AI tritt Ace unter den offiziellen Regeln des internationalen Tischtennisverbands ITTF an.
Wie Reuters berichtet, gewann Ace bei den im Fachbeitrag beschriebenen Spielen im April 2025 drei von fünf Begegnungen gegen Elite‑Amateur-Spieler. Gegen Profis zog der Roboter damals allerdings noch zweimal den Kürzeren. Im Dezember 2025 und im März 2026 besiegte Ace nach Angaben von Sony AI dann auch Profi-Spieler.
Warum ausgerechnet Tischtennis?
Tischtennis gilt in der Robotik seit Jahrzehnten als besonders harte Disziplin. Der Ball ist klein, schnell und rotiert stark. Ein System muss seine Flugbahn praktisch in Echtzeit erfassen, den Spin einordnen, den eigenen Schlag planen und die Bewegung sofort umsetzen. Schon geringe Verzögerungen entscheiden darüber, ob der Ball auf dem Tisch landet, im Netz hängen bleibt oder daneben geht. Sony AI beschreibt genau diese Kombination aus Wahrnehmung, Planung und rasanter Ausführung als einen der großen offenen Grenzbereiche der physischen KI.
Ace knüpft an frühere KI-Meilensteine an, geht aber einen Schritt weiter. Sony AI verweist selbst auf die Entwicklungslinie von Deep Blue über AlphaGo bis zu GT Sophy, der Renn-KI für Gran Turismo. Der entscheidende Unterschied: Diese Systeme agierten vor allem in digitalen oder stark simulierten Räumen. Ace bringt ähnliche Lernprinzipien nun in die physische Welt, also dorthin, wo Unschärfen, Materialeigenschaften, Reibung, Flugkurven und menschliche Unberechenbarkeit eine viel größere Rolle spielen.
So funktioniert Ace
Technisch kombiniert Ace mehrere Bausteine. Das System nutzt neun synchronisierte Kameras und mehrere Bildverarbeitungseinheiten, ergänzt durch ein neuartiges Wahrnehmungssystem mit ereignisbasierten Sensoren. Gesteuert wird der Roboter über einen Regelungsansatz auf Basis von Deep Reinforcement Learning.
Die Sensorik erfasst Flugbahn und Rotation des Balls, das Steuerungssystem berechnet daraus in Sekundenbruchteilen die passende Bewegung. So setzt Ace das um, was im Tischtennis entscheidend ist: präzise Positionierung, sauberes Timing und kontrollierte Rückschläge.
Quelle: Sony AI
Dazu kommt eine speziell entwickelte Roboterplattform mit acht Gelenken. Diese Konstruktion ist laut Projektleiter Peter Dürr kein Zufall, sondern das Mindestmaß, um Schläge auf Wettbewerbsniveau auszuführen. Der Roboter muss den Schläger nicht nur an die richtige Position bringen, sondern ihn auch exakt ausrichten und die nötige Beschleunigung erzeugen. Erst die Kombination aus Sensorik, Regelung und Mechanik macht das Ganze wettbewerbsfähig.
Spannend ist auch der Trainingsansatz. Ace trainierte zunächst vollständig in der Simulation und übertrug das Gelernte anschließend auf die reale Maschine. Genau dieser Schritt gilt in der Robotik als besonders schwierig. Was in der Simulation funktioniert, scheitert in der Praxis oft an kleinsten Abweichungen bei Material, Timing oder Bewegung. Dass Ace diesen Sprung schafft, macht das Projekt so bemerkenswert.
Kein unfairer Trick, sondern ein Fairness‑Test
Sony betont, dass Ace nicht durch rohe, maschinelle Vorteile gewinnen soll. Das Team achtete bewusst darauf, vergleichbare Bedingungen zu schaffen. Der Roboter soll also nicht bloß härter oder schneller schlagen als jeder Mensch, sondern unter fairen Voraussetzungen tatsächlich Tischtennis spielen.
Noch ist Ace ein reines Forschungssystem, das auf eine kontrollierte Umgebung angewiesen ist. Als Machbarkeitsstudie zeigt es jedoch, wie weit die physische KI bereits gekommen ist.
Titelbild: Sony AI
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