Un nuovo studio dell’Università di Surrey ha aperto la strada a un modello rivoluzionario per l’addestramento dei robot sociali, eliminando la necessità di coinvolgere esseri umani nelle prime fasi di test comportamentali. Grazie a un sistema che proietta mappe di priorità visiva umana in ambienti simulati, i ricercatori hanno potuto valutare direttamente le capacità di attenzione sociale dei robot, confrontandole con dati reali di comportamento umano, senza ricorrere a interazioni fisiche.
I robot sociali, come Pepper (assistente commerciale) o Paro (terapia per pazienti con demenza), sono progettati per riconoscere e rispondere a gesti, espressioni e segnali verbali. Ma l’addestramento tradizionale richiede lunghi cicli di testing con soggetti umani, costosi e logisticamente complessi.
Il nuovo metodo consente invece di verificare in modo predittivo dove il robot focalizzerà la sua attenzione, basandosi su dati preesistenti di sguardo umano e comportamento sociale. Questo permette di accelerare lo sviluppo, migliorare la coerenza delle risposte e ridurre la necessità di test live nella fase iniziale.
Secondo i ricercatori, l’approccio porterà benefici immediati nei campi della salute mentale, dell’educazione e dell’assistenza clienti, dove i robot sociali possono essere impiegati in modo più efficiente grazie a training più rapidi e affidabili.
