Naukowcy z Uniwersytetu Surrey oraz Uniwersytetu w Hamburgu zaprezentowali rewolucyjne podejście do trenowania robotów społecznych, które eliminuje konieczność udziału ludzi w początkowych etapach rozwoju. Badanie, które zostanie przedstawione podczas tegorocznej konferencji IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), stanowi istotny postęp w sposobie projektowania i testowania robotów społecznych.
Zespół badawczy opracował dynamiczny model przewidywania ścieżek spojrzenia, umożliwiający humanoidalnym robotom przewidywanie, gdzie ludzie będą patrzeć podczas interakcji społecznych. Wykorzystując dwa publicznie dostępne zbiory danych, naukowcy wykazali, że roboty mogą skutecznie naśladować ludzkie ruchy oczu bez nadzoru człowieka w czasie rzeczywistym. To przełomowe osiągnięcie jest szczególnie cenne, ponieważ model zachowuje wysoką dokładność nawet w nieprzewidywalnych warunkach, co czyni go odpowiednim do zastosowań w rzeczywistych środowiskach.
"Wykorzystanie symulacji robotycznych zamiast wczesnych testów z udziałem ludzi to ogromny krok naprzód dla robotyki społecznej" – wyjaśnia dr Di Fu, współautorka badania i wykładowczyni neuronauki poznawczej na Uniwersytecie Surrey. "Oznacza to, że możemy testować i udoskonalać modele interakcji społecznych na dużą skalę, sprawiając, że roboty lepiej rozumieją i reagują na ludzi."
Konsekwencje tych badań wykraczają daleko poza laboratorium. Dzięki wyeliminowaniu wąskiego gardła, jakim są testy z udziałem ludzi, deweloperzy mogą znacznie przyspieszyć proces tworzenia i doskonalenia robotów społecznych. Może to prowadzić do szybszego wdrażania ich w kluczowych sektorach, takich jak opieka zdrowotna, gdzie roboty społeczne coraz częściej wspierają opiekę nad pacjentami i pomagają personelowi medycznemu. W edukacji roboty te mogą oferować spersonalizowane doświadczenia edukacyjne, a w obsłudze klienta – zapewniać bardziej naturalne interakcje człowiek-robot.
Naukowcy planują rozszerzyć swoje podejście, badając świadomość społeczną w kontekście ucieleśnienia robotów oraz testując skuteczność modelu w bardziej złożonych sytuacjach społecznych z udziałem różnych typów robotów. Wraz z dalszym rozwojem technologii symulacyjnych, można oczekiwać jeszcze większego usprawnienia procesu tworzenia robotów, które będą w stanie angażować się w znaczące interakcje z ludźmi na co dzień.
Ta innowacja stanowi ważny krok w kierunku bardziej autonomicznych procesów rozwoju AI, co może zrewolucjonizować sposób projektowania i wdrażania robotów społecznych w różnych branżach.