Un estudio conjunto de la University of Surrey y la University of Hamburg ha logrado recientemente un nuevo progreso, descubriendo que los humanos ya no necesitan controlar solos el entrenamiento de interacciones efectivas de robots sociales. Los resultados de esta investigación se publicaron en la IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), presentando un método de simulación innovador que permite a los investigadores probar robots sociales sin la participación directa de humanos, mejorando significativamente la eficiencia y escalabilidad de la investigación.

El equipo de investigación utilizó robots humanoides para desarrollar un modelo de predicción de trayectorias de barrido dinámico. Este modelo ayuda a los robots a predecir la dirección de la mirada de las personas en entornos sociales. Los investigadores probaron el modelo con dos conjuntos de datos públicos, y los resultados mostraron que los robots humanoides pueden imitar patrones de movimiento ocular similares a los humanos.

El coprincipal investigador del estudio, el Dr. Fudi de la University of Surrey, profesor de neurociencia cognitiva, declaró: “Nuestro método nos permite probar si los robots prestan atención a las cosas correctas como lo hacen los humanos, sin necesidad de supervisión humana en tiempo real. El modelo mantiene su precisión en entornos ruidosos e impredecibles, lo que proporciona una herramienta prometedora para aplicaciones prácticas en educación, atención médica y servicio al cliente”.

Los robots sociales están diseñados para interactuar con humanos a través de voz, gestos y expresiones, mostrando un gran potencial de aplicación en campos como la educación, la atención médica y el servicio al cliente. Por ejemplo, el robot asistente minorista Pepper y el robot terapéutico Paro para pacientes con demencia son representantes típicos de robots sociales.

El equipo de investigación proyectó los mapas de prioridad de mirada humana en la pantalla al igualar el funcionamiento del modelo en el mundo real con el mundo simulado, permitiendo comparar el foco de atención predicho por el robot con datos del mundo real. Este método permite evaluar directamente los modelos de atención social en condiciones reales, reduciendo la necesidad de grandes estudios de interacción humano-máquina en etapas tempranas.

El Dr. Fudi comentó además: “Reemplazar las pruebas humanas tempranas con simulaciones de robots es un gran paso adelante para la tecnología de robots sociales. Esto significa que podemos probar y mejorar modelos de interacción social a gran escala, permitiendo que los robots comprendan y respondan mejor a los humanos. En el futuro, esperamos aplicar este método a la conciencia social en avatares robóticos y explorar su rendimiento en entornos sociales más complejos y diferentes tipos de robots”.