Sosyal robotik alanında devrim niteliğinde bir atılım, makinelerin insanlarla nasıl etkileşim kurmayı öğrendiğini değiştiriyor. Araştırmacılar, sosyal robotların eğitimi için insan katılımcılara gerek kalmadan kullanılabilen bir simülasyon sistemi geliştirdi; bu da alanın gelişim sürecini kökten dönüştürebilir.
2025 IEEE Uluslararası Robotik ve Otomasyon Konferansı'nda (ICRA) sunulan çalışma, Surrey Üniversitesi ve Hamburg Üniversitesi'nden bir ekip tarafından gerçekleştirildi. Ekip, robotların sosyal etkileşimler sırasında insanların doğal olarak nereye bakacaklarını öngörmelerine yardımcı olan dinamik bir bakış yolu tahmin modeli üzerinde yoğunlaştı.
Çalışmanın eş lideri ve Surrey Üniversitesi Bilişsel Sinirbilim Bölümü öğretim üyesi Dr. Di Fu, "Yöntemimiz, bir robotun tıpkı bir insan gibi doğru şeylere odaklanıp odaklanmadığını gerçek zamanlı insan gözetimine ihtiyaç duymadan test etmemizi sağlıyor," diyor.
Araştırma ekibi, modellerini iki halka açık veri setiyle doğrulayarak, insansı robotların insan benzeri göz hareketlerini başarıyla taklit edebildiğini gösterdi. İnsan bakış önceliği haritalarını bir ekrana yansıtarak, robotun öngördüğü dikkat odağını gerçek dünya verileriyle doğrudan karşılaştırdılar ve böylece erken araştırma aşamalarında büyük ölçekli insan-robot etkileşimi çalışmalarına olan ihtiyacı ortadan kaldırdılar.
Bu yenilik, sosyal robotik geliştirme sürecindeki önemli bir darboğazı çözüyor. Daha önce, eğitim, sağlık ve müşteri hizmetleri gibi sosyal ortamlarda kullanılacak robotların eğitimi ve test edilmesi için çok sayıda insan katılımcıya ihtiyaç duyuluyordu. Bu tür robotlara örnek olarak, perakende asistanı Pepper ve demans hastaları için terapötik robot Paro gösterilebilir.
Araştırmacıların, sosyal etkileşim modellerini gerçek dünyaya geçmeden önce simülasyon ortamında ölçekli olarak test edip iyileştirmesini mümkün kılan bu atılım, sosyal robotların geliştirme döngüsünü önemli ölçüde hızlandırabilir; maliyetleri düşürürken insan ortamlarındaki etkinliklerini de artırabilir.