Vacas virtuais aprimoram interação humano-robô: estudo revoluciona com modelo DPMP e videogame

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Por Alex Morales
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Robôs interagindo com gado virtual em um campo.

São PauloCientistas que estudam a interação entre humanos e robôs fizeram descobertas ao usar um videogame sobre pastoreio de gado. Essa abordagem nos ajuda a entender como as pessoas tomam decisões de movimento e navegação. Ao analisar padrões básicos de movimento e percepção, os pesquisadores esperam melhorar a cooperação entre humanos e robôs.

Pesquisadores da Macquarie University e da University College London colaboraram em um estudo que utilizou um jogo onde os participantes tinham que mover vacas para um cercado. O modelo DPMP reproduziu com precisão os movimentos humanos, revelando padrões significativos de tomada de decisão.

Jogadores deram prioridade às vacas com menor distância angular. Vacas que estavam mais distantes do centro da zona de contenção foram preferidas nas decisões. Os padrões previram comportamentos em novos cenários, alcançando cerca de 80% de precisão.

Novo método com visão em primeira pessoa em jogos

Este novo método adota uma visão em primeira pessoa, semelhante aos jogos de RPG, sendo mais eficaz do que a perspectiva superior. Essa abordagem torna a tomada de decisões mais realista e amplia os impactos. Ao restringir o campo de visão, imita o jeito natural das pessoas se orientarem e diminui vieses causados pela visão aérea.

As descobertas podem revolucionar o funcionamento de robôs e sistemas de IA. Futuramente, robôs equipados com algoritmos baseados em DPMP poderão compreender e executar tarefas de maneira semelhante à navegação humana. Isso tem potencial para melhorar a gestão de multidões, a resposta a emergências e a condução de veículos autônomos.

DPMPs podem melhorar significativamente os treinamentos. Bombeiros, equipes de resgate e outros profissionais poderiam usar ambientes de realidade virtual baseados em estudos de DPMP para aperfeiçoar suas habilidades em situações realistas. Modelos preditivos podem auxiliá-los a se prepararem para cenários de mudança e imprevistos.

Esta pesquisa pode resultar em sistemas de IA mais fáceis de usar. Imagine assistentes de IA que se movem como humanos, tornando a interação mais intuitiva. Esses sistemas seriam capazes de aprender melhor nossos hábitos e preferências, tornando-se mais úteis e eficientes.

O estudo sobre a pastoreio virtual de gado revela maneiras de criar sistemas mais inteligentes e ágeis. Ao aprenderem com a tomada de decisões humanas, os robôs do futuro poderão se integrar facilmente ao nosso cotidiano, lidando com situações complexas sem dificuldades.

O estudo é publicado aqui:

http://dx.doi.org/10.1098/rsos.231919

e sua citação oficial - incluindo autores e revista - é

Ayman bin Kamruddin, Hannah Sandison, Gaurav Patil, Mirco Musolesi, Mario di Bernardo, Michael J. Richardson. Modelling human navigation and decision dynamics in a first-person herding task. Royal Society Open Science, 2024; 11 (10) DOI: 10.1098/rsos.231919
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