Para peneliti dari University of Surrey dan University of Hamburg telah memperkenalkan pendekatan revolusioner dalam pelatihan robot sosial yang menghilangkan kebutuhan akan partisipasi manusia pada tahap awal pengembangan. Studi yang akan dipresentasikan pada IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) tahun ini ini menandai kemajuan signifikan dalam cara robot sosial dikembangkan dan diuji.
Tim peneliti mengembangkan model prediksi jalur pandang dinamis yang memungkinkan robot humanoid mengantisipasi ke mana manusia akan melihat dalam interaksi sosial. Dengan menggunakan dua dataset publik, mereka membuktikan bahwa robot dapat meniru pergerakan mata manusia secara efektif tanpa pengawasan manusia secara langsung. Terobosan ini sangat berharga karena model tersebut tetap akurat bahkan di lingkungan yang tidak terduga, sehingga cocok untuk aplikasi di dunia nyata.
"Menggunakan simulasi robotik alih-alih uji coba manusia pada tahap awal merupakan langkah besar bagi bidang robotika sosial," jelas Dr. Di Fu, salah satu pemimpin studi sekaligus dosen Neurosains Kognitif di University of Surrey. "Ini berarti kami dapat menguji dan menyempurnakan model interaksi sosial dalam skala besar, sehingga robot menjadi lebih baik dalam memahami dan merespons manusia."
Dampak penelitian ini melampaui laboratorium. Dengan menghilangkan hambatan uji coba manusia, pengembang dapat mempercepat proses penciptaan dan penyempurnaan robot yang mampu berinteraksi secara sosial. Hal ini dapat mempercepat penerapan robot di sektor-sektor penting seperti kesehatan, di mana robot sosial semakin banyak digunakan untuk mendukung perawatan pasien dan membantu tenaga medis. Di bidang pendidikan, robot ini dapat memberikan pengalaman belajar yang dipersonalisasi, sementara aplikasi layanan pelanggan dapat memperoleh manfaat dari interaksi manusia-robot yang lebih alami.
Para peneliti berencana untuk memperluas pendekatan ini guna mengeksplorasi kesadaran sosial dalam perwujudan robot dan menguji efektivitasnya di lingkungan sosial yang lebih kompleks dengan berbagai tipe robot. Seiring kemajuan teknologi simulasi, proses pengembangan robot yang mampu berinteraksi secara bermakna dengan manusia dalam kehidupan sehari-hari akan semakin efisien.
Inovasi ini merupakan langkah besar menuju proses pengembangan AI yang lebih otonom, dan berpotensi mentransformasi cara kita merancang serta mengimplementasikan robot sosial di berbagai industri.