The March of the Machines: Robots Triumph at Ping-Pong and Peel Crooked Vegetables

 

“Reports from Switzerland highlight advances in robotics characterized by a certain proximity to everyday life. Yet, they also demonstrate just how long the road remains to the realization of a truly universal mechanical assistant.

 

Is this robotics’ "Deep Blue" moment? In the latest issue of the scientific journal *Nature*, a 49-member team—comprising primarily researchers from the Sony AI Lab in Zurich—unveiled a robotic system capable of playing table tennis and, in the process, defeating even highly skilled human opponents. For older generations, this may evoke memories of February 10, 1996, when IBM’s specialized computer, "Deep Blue," defeated the then-reigning World Chess Champion, Garry Kasparov. With that victory, synthetic cognition had—at least in this "royal game"—successfully outmatched the human brain. Has the hour of synthetic motor skills—promised to us in science fiction for nearly a century—finally arrived?”

 

This breakthrough, centered on a robot named Ace developed by Sony AI, is indeed being hailed as a "landmark moment" for robotics. While "Deep Blue" (1996) proved synthetic cognition could master the logical complexity of chess, Ace represents a similar leap for synthetic motor skills in a high-speed, unpredictable physical environment.

The "Deep Blue" of Physical Dexterity

Published in the journal Nature in April 2026, the study describes a robotic system that successfully defeated elite human table tennis players.

 

    The Technical Feat: Unlike factory robots that repeat fixed trajectories, Ace uses reinforcement learning and high-speed vision to adapt in real time.

    Speed and Perception: The system has an end-to-end latency of just 20.2 milliseconds—over ten times faster than the ~230ms reaction time of elite human players. It even tracks the ball’s logo to calculate spin.

    Comparison to Deep Blue: Researchers suggest this victory over expert humans in a physical sport is the sensory-motor equivalent of Deep Blue’s chess victory or DeepMind’s AlphaGo success.

 

The Long Road to a Universal Assistant

Despite these triumphs, the "universal mechanical assistant" remains a distant goal due to the gap between specialized and general autonomy.

 

    Specialized Successes: Beyond table tennis, robots have made strides in other domestic tasks, such as peeling vegetables. Research from MIT and the University of Cambridge has demonstrated robots peeling squash and lettuce with human-like dexterity.

    Persistent Hurdles: These robots still struggle with variability. For instance, the peeling algorithm falters on awkwardly shaped items like ginger. Similarly, the table tennis robot initially struggled with high-speed spin and complex serves.

    Current Progress: Companies like UMA (Universal Mechanical Assistant), founded by veterans from Tesla and Google DeepMind, are currently working to bridge this gap by bringing AI into "unpredictable and complex" real-world environments like homes and hospitals.

 

While the "hour of synthetic motor skills" has arrived for specific, high-performance tasks, the road to a machine that can both win a ping-pong match and prepare a salad remains a work in progress.

Logistics solution helps to hunt for the most profitable cargo

 

Advertisement of the Spedlite platform

 

“In the current business environment, the speed of decision-making is becoming an increasingly important competitive advantage for the transport and logistics sector. Huge amounts of data, fragmented information and short reaction times mean that some of the most profitable opportunities may remain unused. Vytautas Leščiauskas, founder of innovative transport and logistics solutions UAB Spedlite, tells what solutions will become the engine of change in the logistics sector in the coming years.

 

According to V. Leščiauskas, today transport and logistics companies are faced not with a lack of information, but with its excess.

 

“Hundreds of thousands of offers appear on transport exchanges every day, but they are not structured according to the needs of a specific company. Managers are forced to manually review large amounts of data – this is not efficient and increases the likelihood of errors,” says the interviewee.

 

Another problem is the untapped potential of data. Although companies have access to a large amount of information, this data is often not systematically analyzed or used to optimize decisions.

 

“The uncertainty of pricing also has a significant impact. In addition, the best offers on the market “live” for a very short time, so even with experience, it is physically impossible to promptly assess all options. All this means that decisions are often made based on incomplete information, which reduces their accuracy and the company’s profitability,” V. Leščiauskas reviews.

Captures the most profitable cargo

 

It is precisely these gaps that prompted Spedlite to look for a new solution. The company, together with UAB Agmis and the Faculty of Informatics of Vytautas Magnus University, created an innovative logistics platform Spedlite, which, using modern technologies and artificial intelligence, allows for more efficient cargo management, route planning and data analysis.

 

“On platforms such as Timocom, Trans.eu or LKW Walter, a large number of offers for transporting goods appear every day.

 

However, only a very small part of them is actually profitable for a specific transport company and a specific truck. The Spedlite system operates by constantly collecting large amounts of offers from transport exchanges, structuring them, evaluating them according to the specific company’s business model and presenting only those options that have the greatest economic potential,” says V. Leščiauskas.

 

The logic of Spedlite’s operation is based on several key steps. First, data from different sources is unified and applied for analysis. Then each offer is evaluated taking into account real costs – evaluating the route, distance, time, available resources and other parameters. The platform is unique in that the system itself sends price requests in cases where they are not indicated (such cases account for about 90% of freight exchanges), and includes this information in the overall assessment.

 

“To perform such analysis manually, managers work with transport exchanges and Excel spreadsheets, relying on experience and a limited number of reviewed options. This wastes a lot of time, and the best offers disappear from the market very quickly – often within a few minutes. Spedlite allows you to automate this process, make decisions in real time and “catch” the most profitable cargoes. Therefore, the solution is particularly relevant for today's logistics market – it allows you to move from slow, manual and fragmented work to fast, data-driven and automated decision-making, which becomes a critical competitive advantage,” comments V. Leščiauskas.

The greatest value – for growing companies

 

The speaker says that the Spedlite platform is relevant for all transport and logistics companies that work with transport exchanges and make decisions on cargo selection every day. However, it creates the greatest value for two segments: companies that have recently started their operations and those that are rapidly expanding.

 

"Growing and new companies often lack experience and clearly defined decision-making principles. In this case, Spedlite acts as a tool for transferring competence and standardization. Decision-making rules, such as what are acceptable routes, what are allowed cost levels, what profitability is sought, are described in the platform itself, and managers rely on these settings in their daily activities." This allows even less experienced employees to make decisions that are in line with the company's strategy,” says V. Leščiauskas.

 

He provides a specific example of how the platform works:

 

“For example, 24 hours before the truck approaches the unloading point, a search is launched, and the system collects about 3,000 offers from transport exchanges in a short time. Of these, about 2,700 price requests are automatically sent for those loads where it is not indicated, and about 1,000 responses are received. Spedlite automatically processes this data, estimates the real costs and profitability. Instead of the manager wasting time choosing from several hundred “listed” offers, the system provides about 1,300 options, thoroughly evaluated and sorted by profitability. In practice, this means that the best offer almost always appears on the first page of results and the decision can be made quickly and confidently.

 

If it is known that the truck is approaching a region with fewer offers, the search is initiated earlier, 2-3 days before unloading. In this case, Spedlite constantly monitors newly appearing offers and automatically responds to them in the first minutes. There are often situations when several good offers are presented in one direction, but it is not clear whether choosing one of them will lead to a profitable return. In this case, Spedlite analyzes the entire route chain, models possible return scenarios and can suggest intermediate points through which the overall result can be optimized.

 

“The result is that the decision is made not based on the profitability of a single cargo, but on the economic benefit of the entire cycle,” emphasizes V. Leščiauskas, emphasizing efficiency.

Offers to try for free

 

The manager says that the product idea was born several years ago, after discussing it with logistics companies - potential users of the platform. Having received European Union funding, the partners began implementing the project in January 2024, and from June 2024 they have already presented the interim results to the market and started testing in real situations.

 

“We initiated the project, formed the product vision, business logic and identified the main problems to be solved. Agmis, which has experience in developing high-quality software, was responsible for the technological implementation: platform architecture, system development and integrations. And a strong academic partner, the Faculty of Informatics of Vytautas Magnus University, contributed with artificial intelligence competencies: model development, data analysis and solution optimization, especially in the logistics context. This is not the first time that a solution has been developed with VMU IF, and the results are paying off,” says the head of “Spedlite”.

 

According to V. Leščiauskas, the greatest value of such cooperation is the synergy of competencies.

 

“By utilizing the competencies of all partners, we have created not only a technically strong product, but also ensured that it would solve real market problems. By combining expertise in different areas, we were able to move faster, make sound decisions and avoid frequent mistakes that occur when working in isolation. By cooperating, we have not only created a high-quality platform, but also secured the basis for further development, innovation and the development of new functionalities in the future,” the interviewee emphasizes the benefits.

 

According to him, the “Spedlite” platform is currently ready for the market and is used in practice. Companies can purchase it, as well as try it for free.

 

“We will continue to develop the solution naturally, based on customer feedback, improving individual functions and adapting to market needs. This type of solution has the potential to fundamentally change the logistics sector in the coming years,” emphasizes V. Leščiauskas.

 

The project is financed by the economic recovery and resilience plan “New Generation Lithuania.”

 

Logistikos sprendimas padeda sumedžioti pelningiausius krovinius

 

„Spedlite“ platformos reklama

 

“Dabartinėje verslo aplinkoje transporto ir logistikos sektoriui vis svarbesniu konkurenciniu pranašumu tampa sprendimų priėmimo greitis. Milžiniški duomenų kiekiai, fragmentuota informacija ir trumpas reakcijos laikas reiškia, kad dalis pelningiausių galimybių gali likti neišnaudotos. Vytautas Leščiauskas, inovatyvių transporto ir logistikos sprendimų UAB „Spedlite“ įkūrėjas, pasakoja, kokie sprendimai artimiausiais metais logistikos sektoriuje taps pokyčių varikliu.

 

Pasak V. Leščiausko, šiandien transporto ir logistikos įmonės susiduria ne su informacijos trūkumu, o su jos pertekliumi.

 

„Transporto biržose kasdien atsiranda šimtai tūkstančių pasiūlymų, tačiau jie nėra struktūruoti pagal konkrečios įmonės poreikius. Vadybininkai yra priversti rankiniu būdu peržiūrėti didelius duomenų kiekius – tai nėra efektyvu ir didina klaidų tikimybę“, – sako pašnekovas.

 

Kita problema – neišnaudojamas duomenų potencialas. Nors įmonės turi prieigą prie didelio kiekio informacijos, dažnai šie duomenys nėra sistemingai analizuojami ar naudojami sprendimams optimizuoti.

 

„Nemažai įtakos turi ir kainodaros neapibrėžtumas. Be to, geriausi pasiūlymai rinkoje „gyvena“ labai trumpai, todėl, net ir turint patirties, fiziškai neįmanoma operatyviai įvertinti visų galimybių. Visa tai reiškia, kad sprendimai dažnai priimami remiantis neišsamia informacija, o tai mažina jų tikslumą ir įmonės pelningumą“, – apžvelgia V. Leščiauskas.

Gaudo pelningiausius krovinius

 

Būtent šios spragos paskatino „Spedlite“ ieškoti naujo sprendimo. Bendrovė kartu su UAB „Agmis“ ir Vytauto Didžiojo universiteto informatikos fakultetu sukūrė inovatyvią logistikos platformą „Spedlite“, kuri, pasitelkdama šiuolaikines technologijas ir dirbtinį intelektą, leidžia efektyviau valdyti krovinius, planuoti maršrutus ir analizuoti duomenis.

Noriu gauti nemokamą Transportas naujienlaiškį

Prašome įvesti el. pašto adresą

 

„Tokiose platformose kaip „Timocom“, „Trans.eu“ ar „LKW Walter“ kasdien pasirodo daugybė pasiūlymų pervežti krovinius. Tačiau tik labai nedidelė jų dalis konkrečiai pervežimo įmonei ir konkrečiam vilkikui yra realiai pelninga. „Spedlite“ sistema veikia nuolat rinkdama didelius kiekius pasiūlymų iš transporto biržų, juos struktūruoja, įvertina pagal konkrečios įmonės veiklos modelį ir pateikia tik tuos variantus, kurie turi didžiausią ekonominį potencialą“, – sako V. Leščiauskas.

 

„Spedlite“ veikimo logika paremta keliais svarbiausiais žingsniais. Pirmiausia, duomenys iš skirtingų šaltinių yra suvienodinami ir pritaikomi analizei. Tuomet kiekvienas pasiūlymas vertinamas, atsižvelgiant į realias išlaidas – įvertinant maršrutą, atstumą, laiką, turimus resursus ir kitus parametrus. Išskirtinumo platformai suteikia tai, kad sistema pati siunčia kainų užklausas tais atvejais, kai jos nėra nurodomos (tokie atvejai sudaro apie 90% krovinių biržose), ir įtraukia šią informaciją į bendrą vertinimą.

 

„Norėdami tokią analizę atlikti rankiniu būdu, vadybininkai dirba su transporto biržomis ir „Excel“ lentelėmis, remiasi patirtimi ir ribotu kiekiu peržiūrimų variantų. Taip sugaištama daug laiko, o geriausi pasiūlymai rinkoje išnyksta labai greitai – dažnai per kelias minutes. „Spedlite“ leidžia šį procesą automatizuoti, priimti sprendimus realiu laiku ir „pagauti“ pelningiausius krovinius. Todėl sprendimas yra ypač aktualus šiandieninei logistikos rinkai – jis nuo lėto, rankinio ir fragmentuoto darbo leidžia pereiti prie greito, duomenimis grįsto ir automatizuoto sprendimų priėmimo, kuris tampa kritiniu konkurenciniu pranašumu“, – komentuoja V. Leščiauskas.

Didžiausia vertė – augantiems

 

Pašnekovas sako, kad „Spedlite“ platforma aktuali visoms transporto ir logistikos įmonėms, kurios dirba su transporto biržomis ir kasdien priima sprendimus dėl krovinių atrankos. Tačiau didžiausią vertę jis sukuria dviem segmentams: įmonėms, kurios neseniai pradėjo veiklą, ir toms, kurios sparčiai plečiasi.

 

„Augančioms ir naujoms įmonėms dažniausiai trūksta patirties ir aiškiai apibrėžtų sprendimų priėmimo principų. Tokiu atveju „Spedlite“ veikia kaip kompetencijos perdavimo ir standartizavimo įrankis. Sprendimų priėmimo taisyklės, pvz., kokie yra priimtini maršrutai, kokie leidžiami išlaidų lygiai, kokio pelningumo siekiama, yra aprašomos pačioje platformoje, o vadybininkai kasdienėje veikloje remiasi šiais nustatymais. Tai leidžia net mažiau patyrusiems darbuotojams priimti įmonės strategiją atitinkančius sprendimus“, – sako V. Leščiauskas.

 

Jis pateikia konkretų pavyzdį, kaip veikia platforma:

 

„Pavyzdžiui, likus 24 valandoms iki tada, kai vilkikas priartės prie iškrovimo taško, paleidžiama paieška, ir sistema per trumpą laiką iš transporto biržų surenka apie 3.000 pasiūlymų. Iš jų automatiškai išsiunčiama apie 2.700 kainos užklausų tiems kroviniams, kur ji nėra nurodyta, ir gaunama apie 1.000 atsakymų. „Spedlite“ šiuos duomenis automatiškai apdoroja, įvertina realias išlaidas ir pelningumą. Vietoj to, kad vadybininkas gaištų laiką rinkdamasis iš kelių šimtų „listinguotų“ pasiūlymų, sistema pateikia apie1.300 išsamiai įvertintų, pagal pelningumą surikiuotų variantų. Praktikoje tai reiškia, kad pats geriausias pasiūlymas beveik visada atsiduria pirmame rezultatų puslapyje ir sprendimą galima priimti greitai ir užtikrintai“.

 

Jeigu žinoma, kad vilkikas artėja prie regiono, kuriame pasiūlymų būna mažiau, paieška inicijuojama anksčiau, likus 2-3 dienoms iki iškrovimo. Tokiu atveju „Spedlite“ nuolat stebi naujai atsirandančius pasiūlymus ir automatiškai reaguoja į juos pirmosiomis minutėmis. Dažnai pasitaiko situacijų, kai pateikiami keli geri pasiūlymai viena kryptimi, tačiau nėra aišku, ar pasirinkus vieną iš jų pavyks pelningai grįžti. Tokiu atveju „Spedlite“ analizuoja visą maršruto grandinę, modeliuoja galimus grįžimo scenarijus ir gali pasiūlyti tarpinius taškus, per kuriuos galima optimizuoti bendrą rezultatą.

 

„Rezultatas – sprendimas priimamas ne pagal vieno krovinio pelningumą, o pagal viso ciklo ekonominę naudą“, – efektyvumą akcentuoja V. Leščiauskas.

Siūlo išbandyti nemokamai

 

Vadovas pasakoja, kad produkto idėja gimė prieš keletą metų, ją aptarus su logistikos įmonėmis – potencialiais platformos naudotojais. Gavę Europos Sąjungos finansavimą, projektą partneriai pradėjo įgyvendinti 2024 m. sausį, o nuo 2024 m. birželio tarpinius rezultatus jau pristatė rinkai ir pradėjo testuoti realiose situacijose.

 

„Mes inicijavome projektą, formavome produkto viziją, verslo logiką ir identifikavome pagrindines spręstinas problemas. Patirties kuriant aukštos kokybės programinę įrangą turinti „Agmis“ buvo atsakinga už technologinį įgyvendinimą: platformos architektūrą, sistemų kūrimą ir integracijas. O stiprus akademinis partneris Vytauto Didžiojo universiteto informatikos fakultetas prisidėjo dirbtinio intelekto kompetencijomis: modelių kūrimu, duomenų analize ir sprendimų optimizavimu, ypač logistikos kontekste. Tai jau ne pirmas kartas, kai sprendimas kuriamas su VDU IF, ir rezultatai pasiteisina“, – sako „Spedlite“ vadovas.

 

Anot V. Leščiausko, didžiausia tokio bendradarbiavimo vertė – kompetencijų sinergija.

 

„Išnaudoję visų partnerių kompetencijas, sukūrėme ne tik techniškai stiprų produktą, bet ir užsitikrinome, kad jis spręstų realias rinkos problemas. Sujungę skirtingų sričių ekspertizę, galėjome greičiau judėti, priimti pagrįstus sprendimus ir išvengti dažnų klaidų, kurios atsiranda dirbant izoliuotai. Bendradarbiaudami ne tik sukūrėme aukštos kokybės platformą, bet ir užsitikrinome pagrindą tolimesnei plėtrai, inovacijoms bei naujų funkcionalumų vystymui ateityje“, – naudą akcentuoja pašnekovas.

 

Pasak jo, „Spedlite“ platforma šiuo metu jau yra paruošta rinkai ir naudojama praktikoje. Įmonės gali ją įsigyti, taip pat – išbandyti nemokamai.

 

„Toliau sprendimą plėtosime natūraliai, besiremdami klientų grįžtamuoju ryšiu, tobulindami atskiras funkcijas ir prisitaikydami prie rinkos poreikių. Tokio tipo sprendimai turi potencialo iš esmės keisti logistikos sektorių artimiausiais metais“, – akcentuoja V. Leščiauskas.

 

Projektas finansuojamas ekonomikos gaivinimo ir atsparumo didinimo plano „Naujos kartos Lietuva“ lėšomis.”