Come le “mucche virtuali” potrebbero migliorare le interazioni uomo-robot

Una ricerca recentemente pubblicata rivela che un videogioco basato sul raduno di “mucche virtuali” contribuisce a comprendere le dinamiche decisionali umane nel movimento e nella navigazione. Gli studiosi di diverse università, inclusa la Macquarie University in Australia e l’University College London, hanno utilizzato questo gioco per studiare i cosiddetti “primitivi percettivo-motori dinamici” (DPMP), un modello matematico che simula le scelte umane di navigazione. Questo modello potrebbe migliorare sia le interazioni con l’intelligenza artificiale sia la mobilità futura dei robot.

I DPMP analizzano come le persone coordinano i movimenti in risposta agli stimoli dell’ambiente circostante, un processo complesso che si manifesta in luoghi affollati come le strade o i campi sportivi. In precedenza si pensava che il cervello umano generasse mappe dettagliate dello spazio circostante prima di decidere come muoversi, ma studi recenti suggeriscono che l’uomo tende a muoversi istintivamente, considerando l’obiettivo e gli ostacoli senza pianificare percorsi dettagliati.

Come il modello DPMP simula il comportamento umano

Nell’esperimento, i partecipanti dovevano radunare singole mucche o gruppi di mucche virtuali in un recinto. L’ordine di scelta e movimento è stato tracciato e utilizzato per alimentare il DPMP, che ha poi simulato le scelte dei partecipanti. Il modello è riuscito a prevedere l’80% delle decisioni, rispecchiando accuratamente il comportamento umano. Ad esempio, i partecipanti tendevano a scegliere la mucca più vicina al loro campo visivo o alla precedente scelta e, in caso di dubbio, optavano per quella più lontana dal centro del recinto.

Il professor Michael Richardson della Macquarie University sottolinea che questi risultati rappresentano una svolta nel campo dell’interazione uomo-robot, dato che per la prima volta si dimostra che i DPMP possono essere applicati anche per simulare il comportamento umano nella guida di personaggi virtuali o robotici. Questo approccio innovativo apre la strada alla progettazione di sistemi robotici più intuitivi e reattivi.

Implicazioni future: dalla gestione delle folle alla formazione dei soccorritori

Questi risultati potrebbero influenzare applicazioni pratiche in ambienti reali. Ad esempio, i DPMP potrebbero essere utilizzati per gestire folle e pianificare evacuazioni, addestrare i vigili del fuoco tramite la realtà virtuale o prevedere i movimenti delle persone nelle operazioni di ricerca e salvataggio. Queste potenzialità nascono dalla capacità del modello di anticipare le reazioni e i movimenti umani, rendendo possibile lo sviluppo di AI e robot con un comportamento sempre più simile a quello umano.