Investigadores das Universidades de Surrey e Hamburgo revelaram uma abordagem revolucionária para o treino de robôs sociais que elimina a necessidade de participantes humanos nas fases iniciais de desenvolvimento. O estudo, que será apresentado na edição deste ano da Conferência Internacional IEEE sobre Robótica e Automação (ICRA), representa um avanço significativo na forma como os robôs sociais são desenvolvidos e testados.
A equipa de investigação desenvolveu um modelo dinâmico de previsão de trajetórias de olhar, permitindo que robôs humanoides antecipem para onde os humanos olhariam durante interações sociais. Utilizando dois conjuntos de dados públicos, demonstraram que os robôs conseguem imitar eficazmente movimentos oculares semelhantes aos humanos sem supervisão humana em tempo real. Esta descoberta é particularmente valiosa, pois o modelo mantém a precisão mesmo em ambientes imprevisíveis, tornando-o adequado para aplicações no mundo real.
"Utilizar simulações robóticas em vez de ensaios humanos nas fases iniciais é um grande avanço para a robótica social", explica a Dra. Di Fu, coautora do estudo e docente de Neurociência Cognitiva na Universidade de Surrey. "Significa que podemos testar e aperfeiçoar modelos de interação social em grande escala, tornando os robôs mais aptos a compreender e responder às pessoas."
As implicações desta investigação vão muito além do laboratório. Ao eliminar o entrave dos testes humanos, os desenvolvedores podem acelerar significativamente a criação e aperfeiçoamento de robôs socialmente capazes. Isto poderá conduzir a uma implementação mais rápida em setores críticos como a saúde, onde os robôs sociais são cada vez mais utilizados para apoiar o cuidado ao paciente e auxiliar profissionais de saúde. Na educação, estes robôs poderão proporcionar experiências de aprendizagem personalizadas, enquanto as aplicações de atendimento ao cliente beneficiarão de interações homem-máquina mais naturais.
Os investigadores planeiam expandir a sua abordagem para explorar a consciência social na incorporação robótica e testar a sua eficácia em cenários sociais mais complexos, com diferentes tipos de robôs. À medida que a tecnologia de simulação continua a evoluir, promete agilizar ainda mais o desenvolvimento de robôs capazes de interagir de forma significativa com humanos em contextos do quotidiano.
Esta inovação representa um passo importante rumo a processos de desenvolvimento de IA mais autónomos, com potencial para transformar a forma como concebemos e implementamos robôs sociais em diversos setores.