menu
close

Роботы осваивают социальные навыки без участия человека

Исследователи из Университета Суррея и Гамбургского университета разработали революционный метод симуляции, который устраняет необходимость в участии людей при обучении социальных роботов. В исследовании, опубликованном 19 мая 2025 года, представлен динамический модель прогнозирования траекторий взгляда, позволяющая роботам предсказывать, куда будут смотреть люди в социальных ситуациях, эффективно имитируя движения человеческих глаз. Это достижение может значительно ускорить развитие социальных роботов, устранив главный узкий момент в процессе их обучения.
Роботы осваивают социальные навыки без участия человека

Революционный прорыв в области социальных роботов меняет способы, которыми машины учатся взаимодействовать с людьми. Исследователи разработали систему симуляции, позволяющую обучать социальных роботов без необходимости привлекать человеческих участников, что потенциально может изменить сроки развития этой области.

Исследование, представленное на Международной конференции IEEE по робототехнике и автоматизации (ICRA) 2025 года, было проведено командой из Университета Суррея и Гамбургского университета. Их подход основан на динамической модели прогнозирования траекторий взгляда, которая помогает роботам предугадывать, куда люди естественным образом смотрят во время социальных взаимодействий.

«Наш метод позволяет проверить, обращает ли робот внимание на те же объекты, что и человек, — без необходимости постоянного контроля со стороны людей», — объясняет доктор Ди Фу, со-руководитель исследования и преподаватель когнитивной нейронауки в Университете Суррея.

Команда исследователей подтвердила эффективность своей модели, используя два общедоступных набора данных, продемонстрировав, что гуманоидные роботы способны успешно имитировать движения человеческих глаз. Проецируя карты приоритетов человеческого взгляда на экран, они напрямую сравнивали предполагаемый фокус внимания робота с реальными данными, устраняя необходимость в масштабных исследованиях взаимодействия человека и робота на ранних этапах.

Это нововведение решает серьезную проблему в развитии социальных роботов. Ранее для обучения и тестирования роботов, предназначенных для социальных сфер — таких как образование, здравоохранение и обслуживание клиентов — требовалось участие множества людей. Среди таких роботов — Pepper, помощник в розничной торговле, и Paro, терапевтический робот для пациентов с деменцией.

Благодаря возможности тестировать и совершенствовать модели социальных взаимодействий в симуляции до внедрения в реальный мир, это открытие может значительно ускорить цикл разработки социальных роботов, одновременно снижая затраты и повышая их эффективность в человеческой среде.

Source:

Latest News