Robôs que aprendem sozinhos: tecnologia dispensa testes com humanos
Um novo estudo das universidades de Surrey, no Reino Unido, e Hamburgo, na Alemanha, marca um avanço no desenvolvimento de robôs sociais: agora, esses sistemas podem ser treinados para interações humanas sem supervisão direta de pessoas.
A pesquisa foi apresentada na Conferência Internacional sobre Robótica e Automação (ICRA), promovida pelo IEEE.
Simulação avaliou atenção dos robôs
- A equipe desenvolveu um modelo de simulação que permite aos robôs preverem o foco de atenção de humanos em ambientes sociais, imitando com precisão o movimento dos olhos.
- Isso foi possível com o uso de um robô humanoide e a aplicação de um modelo de previsão de trajetória visual testado em dois bancos de dados públicos.
- Segundo a professora Di Fu, coautora do estudo, a tecnologia permite avaliar se o robô está “prestando atenção às coisas certas”, mesmo em cenários caóticos e imprevisíveis, tornando-a promissora para uso em áreas como educação, saúde e atendimento ao cliente.
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Comparação com a atenção humana
Para validar o sistema, os pesquisadores compararam as previsões do modelo com mapas reais de atenção humana, garantindo que os resultados simulados correspondessem ao comportamento observado no mundo real.
Isso reduz a necessidade de testes com humanos nas fases iniciais, tornando o processo de desenvolvimento mais rápido e escalável.
A pesquisa aponta para um futuro em que robôs sociais — como os já conhecidos Pepper e Paro — poderão ser treinados com mais eficiência, ampliando sua utilidade em interações cotidianas complexas.
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