Investigadores de la Universidad de Surrey y la Universidad de Hamburgo han presentado un enfoque revolucionario para entrenar robots sociales que elimina la necesidad de participantes humanos en las primeras fases de desarrollo. El estudio, que se presentará en la Conferencia Internacional de Robótica y Automatización (ICRA) de la IEEE de este año, supone un avance significativo en la forma en que se desarrollan y prueban los robots sociales.
El equipo de investigación ha desarrollado un modelo dinámico de predicción de trayectorias de mirada que permite a los robots humanoides anticipar hacia dónde mirarían las personas durante interacciones sociales. Utilizando dos conjuntos de datos públicos, demostraron que los robots pueden imitar de manera efectiva los movimientos oculares humanos sin supervisión humana en tiempo real. Este avance es especialmente valioso porque el modelo mantiene su precisión incluso en entornos impredecibles, lo que lo hace adecuado para aplicaciones en el mundo real.
"Utilizar simulaciones robóticas en lugar de pruebas con humanos en las primeras etapas supone un gran avance para la robótica social", explica la Dra. Di Fu, coautora del estudio y profesora de Neurociencia Cognitiva en la Universidad de Surrey. "Significa que podemos probar y perfeccionar modelos de interacción social a gran escala, haciendo que los robots sean mejores a la hora de comprender y responder a las personas".
Las implicaciones de esta investigación van mucho más allá del laboratorio. Al eliminar el cuello de botella de las pruebas con humanos, los desarrolladores pueden acelerar notablemente la creación y mejora de robots socialmente capaces. Esto podría llevar a una implantación más rápida en sectores clave como la sanidad, donde los robots sociales se utilizan cada vez más para apoyar la atención a pacientes y asistir a profesionales médicos. En el ámbito educativo, estos robots podrían ofrecer experiencias de aprendizaje personalizadas, mientras que en la atención al cliente se beneficiarían de interacciones humano-robot más naturales.
Los investigadores planean ampliar su enfoque para explorar la conciencia social en la corporeización robótica y probar su eficacia en entornos sociales más complejos con diferentes tipos de robots. A medida que la tecnología de simulación siga avanzando, promete agilizar aún más el desarrollo de robots capaces de interactuar de manera significativa con las personas en contextos cotidianos.
Esta innovación representa un paso importante hacia procesos de desarrollo de IA más autónomos, con el potencial de transformar la forma en que diseñamos e implementamos robots sociales en diversas industrias.