Revolucionarno otkriće na području društvene robotike mijenja način na koji strojevi uče komunicirati s ljudima. Istraživači su razvili sustav simulacije koji omogućuje treniranje društvenih robota bez potrebe za ljudskim sudionicima, što bi moglo u potpunosti promijeniti dinamiku razvoja ovog područja.
Studiju, predstavljenu na IEEE Međunarodnoj konferenciji o robotici i automatizaciji (ICRA) 2025. godine, proveli su timovi sa Sveučilišta Surrey i Sveučilišta Hamburg. Njihov pristup temelji se na dinamičkom modelu predviđanja putanje pogleda koji pomaže robotima predvidjeti kamo bi ljudi prirodno gledali tijekom društvenih interakcija.
"Naša metoda omogućuje nam testiranje obraća li robot pažnju na prave stvari – baš kao što bi to učinio čovjek – bez potrebe za nadzorom u stvarnom vremenu", objašnjava dr. Di Fu, suvoditeljica studije i predavačica kognitivne neuroznanosti na Sveučilištu Surrey.
Istraživački tim validirao je svoj model koristeći dva javno dostupna skupa podataka, pokazujući da humanoidni roboti mogu uspješno oponašati ljudske pokrete očiju. Projekcijom karata prioriteta ljudskog pogleda na ekran, izravno su usporedili predviđeni fokus pažnje robota s podacima iz stvarnog svijeta, čime su eliminirali potrebu za velikim studijama interakcije čovjeka i robota u ranim fazama istraživanja.
Ova inovacija rješava značajnu prepreku u razvoju društvenih robota. Prije su istraživačima bili potrebni brojni ljudski sudionici za treniranje i testiranje robota namijenjenih društvenim okruženjima poput obrazovanja, zdravstva ili korisničke podrške. Primjeri takvih robota su Pepper, asistent u maloprodaji, i Paro, terapeutski robot za pacijente s demencijom.
Omogućujući istraživačima testiranje i usavršavanje modela društvene interakcije kroz simulaciju prije primjene u stvarnom svijetu, ovo otkriće može dramatično ubrzati razvojni ciklus društvenih robota, smanjiti troškove i povećati njihovu učinkovitost u ljudskim okruženjima.