Terobosan revolusioner di bidang robotika sosial kini mengubah cara mesin belajar berinteraksi dengan manusia. Para peneliti telah mengembangkan sistem simulasi yang memungkinkan robot sosial dilatih tanpa memerlukan partisipan manusia, yang berpotensi mengubah garis waktu pengembangan di bidang ini.
Studi yang dipresentasikan pada 2025 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) ini dilakukan oleh tim dari University of Surrey dan University of Hamburg. Pendekatan mereka berfokus pada model prediksi jalur pandang dinamis yang membantu robot mengantisipasi ke mana manusia secara alami akan melihat selama interaksi sosial.
"Metode kami memungkinkan kami menguji apakah robot memperhatikan hal-hal yang tepat—seperti halnya manusia—tanpa membutuhkan pengawasan manusia secara langsung," jelas Dr. Di Fu, salah satu pemimpin studi sekaligus dosen Neurosains Kognitif di University of Surrey.
Tim peneliti memvalidasi model mereka menggunakan dua dataset publik, menunjukkan bahwa robot humanoid dapat berhasil meniru gerakan mata manusia. Dengan memproyeksikan peta prioritas pandangan manusia ke layar, mereka secara langsung membandingkan fokus perhatian yang diprediksi robot dengan data dunia nyata, sehingga menghilangkan kebutuhan akan studi interaksi manusia-robot berskala besar pada tahap awal penelitian.
Inovasi ini mengatasi hambatan besar dalam pengembangan robotika sosial. Sebelumnya, para peneliti membutuhkan banyak partisipan manusia untuk melatih dan menguji robot yang dirancang untuk lingkungan sosial seperti pendidikan, layanan kesehatan, dan layanan pelanggan. Contoh robot semacam ini antara lain Pepper, asisten ritel, dan Paro, robot terapi untuk pasien demensia.
Dengan memungkinkan para peneliti menguji dan menyempurnakan model interaksi sosial secara luas melalui simulasi sebelum diterapkan di dunia nyata, terobosan ini dapat mempercepat siklus pengembangan robot sosial secara dramatis, sekaligus menurunkan biaya dan meningkatkan efektivitasnya di lingkungan manusia.