Robôs sociais aprendem sozinhos? Novo Estudo Ignora Envolvimento Humano em Testes Iniciais
Crédito:Pixabay
Um novo estudo da Universidade de Surrey e da Universidade de Hamburgo mostra que os humanos não são mais os únicos impulsionadores do treinamento de robôs sociais para uma interação eficaz.
Apresentado na ICRA do IEEE, o estudo propõe uma simulação que testa robôs sociais sem humanos, acelerando a pesquisa.
A equipe utilizou um robô humanoide para desenvolver um modelo de previsão de trajetória de varredura que antecipa para onde uma pessoa pode olhar em situações sociais. Testado em dois conjuntos de dados disponíveis publicamente, o modelo mostrou que robôs humanoides podem replicar padrões de movimento ocular semelhantes aos humanos.
Novo modelo oferece foco semelhante ao humano sem supervisão em tempo real
Segundo o Dr. Di Fu, o método permite avaliar se o robô foca nos elementos certos como um humano, sem supervisão.
No entanto, ela destacou que o modelo mantém sua precisão mesmo em ambientes ruidosos e imprevisíveis, o que o torna uma ferramenta valiosa para usos práticos em áreas como educação, saúde e atendimento ao cliente.
Robôs sociais são projetados para interagir com humanos, sendo úteis em educação, saúde e atendimento. Exemplos notáveis incluem Pepper, um robô assistente de varejo, e Paro, um robô terapêutico usado com pacientes com demência.
Os pesquisadores alinharam o desempenho real de seu modelo com um ambiente simulado, projetando mapas de prioridade do olhar humano em uma tela, comparando o foco de atenção previsto do robô com dados humanos reais.
Essa abordagem permitiu que eles avaliassem modelos de atenção social em condições realistas, reduzindo a necessidade de estudos extensivos de interação humano-robô desde o início.
O Dr. Fu observou: A substituição dos primeiros testes em humanos por simulações robóticas marca um avanço significativo na robótica social. Isso nos permite testar e aprimorar modelos de interação social, melhorando a capacidade dos robôs de entender e responder aos humanos. A seguir, aplicaremos esse método à personificação do robô e avaliaremos seu desempenho em ambientes sociais complexos com vários tipos de robôs.
Leia o Artigo Original em: Techxplore
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