Penyelidik dari Universiti Surrey dan Universiti Hamburg telah memperkenalkan pendekatan revolusioner dalam melatih robot sosial yang menghapuskan keperluan peserta manusia pada peringkat awal pembangunan. Kajian ini, yang akan dibentangkan di Persidangan Antarabangsa IEEE mengenai Robotik dan Automasi (ICRA) tahun ini, menandakan kemajuan penting dalam cara robot sosial dibangunkan dan diuji.
Pasukan penyelidik telah membangunkan model ramalan laluan imbasan dinamik yang membolehkan robot humanoid menjangkakan ke mana manusia akan memandang dalam interaksi sosial. Menggunakan dua set data awam, mereka membuktikan bahawa robot mampu meniru pergerakan mata manusia tanpa pengawasan manusia secara masa nyata. Penemuan ini sangat bernilai kerana model tersebut mengekalkan ketepatan walaupun dalam persekitaran yang tidak dapat dijangka, menjadikannya sesuai untuk aplikasi dunia sebenar.
"Menggunakan simulasi robotik sebagai ganti ujian manusia pada peringkat awal adalah satu langkah besar ke hadapan untuk bidang robotik sosial," jelas Dr. Di Fu, ketua bersama kajian dan pensyarah dalam Neurosains Kognitif di Universiti Surrey. "Ini bermakna kami boleh menguji dan menambah baik model interaksi sosial secara besar-besaran, menjadikan robot lebih baik dalam memahami dan memberi respons kepada manusia."
Implikasi penyelidikan ini melangkaui makmal. Dengan menghapuskan kebergantungan kepada ujian manusia, pembangun boleh mempercepatkan proses penciptaan dan penambahbaikan robot sosial. Ini boleh membawa kepada penggunaan lebih pantas dalam sektor kritikal seperti penjagaan kesihatan, di mana robot sosial semakin digunakan untuk menyokong penjagaan pesakit dan membantu profesional perubatan. Dalam bidang pendidikan, robot ini boleh menyediakan pengalaman pembelajaran yang diperibadikan, manakala aplikasi perkhidmatan pelanggan pula boleh mendapat manfaat daripada interaksi manusia-robot yang lebih semula jadi.
Para penyelidik merancang untuk memperluaskan pendekatan ini dengan meneroka kesedaran sosial dalam perwujudan robot serta menguji keberkesanannya dalam persekitaran sosial yang lebih kompleks dengan pelbagai jenis robot. Seiring kemajuan teknologi simulasi, ia dijangka akan terus memperkemas pembangunan robot yang mampu berinteraksi secara bermakna dengan manusia dalam konteks harian.
Inovasi ini merupakan satu langkah besar ke arah proses pembangunan AI yang lebih autonomi, dan berpotensi mengubah cara kita mereka bentuk serta melaksanakan robot sosial dalam pelbagai industri.