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Los humanos ya no tienen un control exclusivo sobre la capacitación de robots sociales para interactuar de manera efectiva, gracias a un nuevo estudio de la Universidad de Surrey y la Universidad de Hamburgo.
El estudio, presentado en la Conferencia Internacional de Robótica y Automatización de IEEE (ICRA), presenta un nuevo método de simulación que permite a los investigadores probar sus robots sociales sin necesidad de participantes humanos, haciendo una investigación más rápida y escalable.
Utilizando un robot humanoide, el equipo de investigación desarrolló un modelo de predicción dinámica de escaneo para ayudar al robot a predecir dónde se vería una persona en un entorno social. El modelo se probó utilizando dos conjuntos de datos disponibles públicamente, y los investigadores demostraron que los robots humanoides eran capaces de imitar los movimientos oculares similares a los humanos.
El Dr. Di Fu, co-líder del estudio y profesor de neurociencia cognitiva en la Universidad de Surrey, dijo: “Nuestro método nos permite probar si un robot está prestando atención a las cosas correctas, como un humano, sin necesidad de supervisión humana en tiempo real.
Los robots sociales están diseñados para interactuar con personas que usan habla, gestos y expresiones, haciéndolos útiles en educación, atención médica y servicio al cliente. Los ejemplos de robots sociales también incluyen Pepper, un asistente minorista, y Paro, un robot terapéutico para pacientes con demencia.
El equipo de investigación coincidió con la forma en que su modelo funcionaba en el mundo real con el de uno simulado, proyectando mapas de prioridad de la mirada humana en una pantalla para comparar el enfoque de atención previsto del robot con los datos del mundo real. Esto permitió la evaluación directa de los modelos de atención social en condiciones realistas, reduciendo la necesidad de estudios de interacción humano-robot a gran escala en las primeras fases de la investigación.
El Dr. Fu comenta: “El uso de simulaciones robóticas en lugar de ensayos humanos en etapa temprana es un gran paso adelante para la robótica social. Significa que podemos probar y refinar los modelos de interacción social a escala, lo que mejora los robots para comprender y responder a las personas. A continuación, queremos aplicar este enfoque a áreas como la conciencia social en la realización de robots y explorar cómo puede funcionar en entornos sociales más complejos y diferentes tipos de robots”. “.
Proporcionado por la Universidad de Surrey
Cita: ¿Aprendizaje de robots sociales sin nosotros? El nuevo estudio recorta a los humanos de las pruebas tempranas (2025, 19 de mayo) recuperado el 19 de mayo de 2025 de https://techxplore.com/news/2025-05-social-robots-humans-early.html
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