Onderzoekers van de University of Surrey en de Universität Hamburg hebben een revolutionaire methode gepresenteerd om sociale robots te trainen zonder dat daar in de vroege ontwikkelingsfase menselijke deelnemers voor nodig zijn. De studie, die wordt gepresenteerd op de IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) van dit jaar, betekent een grote stap vooruit in de manier waarop sociale robots worden ontwikkeld en getest.
Het onderzoeksteam ontwikkelde een dynamisch scanpad-voorspellingsmodel waarmee humanoïde robots kunnen anticiperen op waar mensen tijdens sociale interacties naar kijken. Met behulp van twee publiek beschikbare datasets toonden ze aan dat robots effectief mensachtige oogbewegingen kunnen nabootsen zonder directe menselijke supervisie. Deze doorbraak is vooral waardevol omdat het model zijn nauwkeurigheid behoudt, zelfs in onvoorspelbare omgevingen, waardoor het geschikt is voor toepassingen in de echte wereld.
"Het gebruik van robotsimulaties in plaats van vroege menselijke tests is een grote stap vooruit voor sociale robotica," legt Dr. Di Fu uit, mede-leider van het onderzoek en docent Cognitieve Neurowetenschappen aan de University of Surrey. "Dit betekent dat we modellen voor sociale interactie op grote schaal kunnen testen en verfijnen, waardoor robots beter worden in het begrijpen en reageren op mensen."
De implicaties van dit onderzoek reiken verder dan het laboratorium. Door de bottleneck van menselijke tests weg te nemen, kunnen ontwikkelaars de creatie en verfijning van sociaal vaardige robots aanzienlijk versnellen. Dit kan leiden tot snellere inzet in cruciale sectoren zoals de zorg, waar sociale robots steeds vaker worden ingezet om patiëntenzorg te ondersteunen en medische professionals te assisteren. In het onderwijs kunnen deze robots gepersonaliseerde leerervaringen bieden, terwijl klantenservice kan profiteren van natuurlijkere interacties tussen mens en robot.
De onderzoekers zijn van plan hun aanpak uit te breiden om sociale bewustheid in robotbelichaming te verkennen en de effectiviteit ervan te testen in complexere sociale omgevingen met verschillende typen robots. Naarmate simulatietechnologie zich verder ontwikkelt, belooft dit het ontwikkelingsproces van robots die op zinvolle wijze met mensen kunnen omgaan in alledaagse situaties verder te stroomlijnen.
Deze innovatie betekent een grote stap richting meer autonome AI-ontwikkelingsprocessen en kan de manier waarop we sociale robots ontwerpen en implementeren in diverse sectoren ingrijpend veranderen.