サリー大学とハンブルク大学の研究者チームは、ソーシャルロボットの初期開発段階において人間の参加者を必要としない、革新的な訓練手法を発表しました。本研究は、今年開催されるIEEE国際ロボティクス・オートメーション会議（ICRA）で発表予定であり、ソーシャルロボットの開発とテストの在り方に大きな進展をもたらすものです。
研究チームは、ヒューマノイドロボットが社会的なやり取りの中で人間がどこを見るかを予測できる「動的スキャンパス予測モデル」を開発しました。公開されている2つのデータセットを用いて、ロボットがリアルタイムの人間による監督なしでも、人間らしい視線移動を効果的に模倣できることを実証しました。このブレークスルーは、予測モデルが予測困難な環境下でも精度を維持できるため、実際の応用にも適している点で特に価値があります。
「初期段階の人間による実験の代わりにロボットシミュレーションを活用することは、ソーシャルロボティクス分野における大きな前進です」と、研究共同リーダーでサリー大学認知神経科学講師のDi Fu博士は説明します。「これにより、ソーシャルインタラクションモデルを大規模にテスト・改良でき、ロボットが人間をより深く理解し、適切に応答できるようになります。」
この研究の意義は、研究室の枠を超えて広がっています。人間によるテストというボトルネックを解消することで、開発者は社会的能力を持つロボットの創出と改良を大幅に加速できます。これにより、医療現場で患者ケアや医療従事者の支援に用いられるソーシャルロボットの迅速な導入が期待されます。教育分野では、個別化された学習体験の提供が可能となり、カスタマーサービス分野でも、より自然な人間とロボットのやり取りが実現するでしょう。
研究チームは今後、ロボットの身体性における社会的認知の探究や、異なるタイプのロボットを用いたより複雑な社会的状況での有効性の検証など、アプローチの拡張を計画しています。シミュレーション技術の進歩が続くことで、日常生活の中で人間と有意義に関わるロボットの開発がさらに効率化されることが期待されます。
このイノベーションは、より自律的なAI開発プロセスへの大きな一歩であり、さまざまな産業分野におけるソーシャルロボットの設計と実装方法に変革をもたらす可能性を秘めています。