Gemelo virtual para mejorar la interacción humano-robot: innovaciones en percepción y movimiento

Tiempo de lectura: 2 minutos
Por Maria Lopez
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Robots interactuando con ganado virtual en un campo.

MadridInvestigadores que examinan la interacción entre humanos y robots han descubierto nuevos conocimientos utilizando un videojuego sobre el pastoreo de ganado. Este enfoque nos ayuda a comprender cómo las personas toman decisiones al moverse y orientarse. Al estudiar patrones básicos de movimiento y percepción, los científicos esperan mejorar la colaboración entre humanos y robots.

Investigadores de la Universidad de Macquarie y el University College de Londres colaboraron en un estudio utilizando un juego en el que las personas debían conducir vacas a un corral. El modelo DPMP replicó con precisión los movimientos humanos, revelando patrones importantes en la toma de decisiones.

Jugadores priorizan vacas más cercanas en distancia angular. Se prefieren a aquellas más alejadas del centro de la zona de contención al tomar decisiones. Los patrones predicen comportamientos en nuevos escenarios, alcanzando una precisión del 80%.

Este innovador método utiliza una perspectiva en primera persona, similar a los videojuegos de rol, que resulta más eficaz que la vista desde arriba. Esto hace que la toma de decisiones sea más realista y tenga un impacto más amplio. Al restringir lo que se puede ver, al igual que las personas navegan de manera natural, se reducen los sesgos que provoca la vista aérea.

En el futuro, los robots con algoritmos basados en DPMP podrían comprender y ejecutar tareas de manera similar a los humanos. Esto podría mejorar campos como la gestión de multitudes, la respuesta a emergencias y la conducción de vehículos autónomos.

Los DPMP pueden mejorar significativamente las sesiones de entrenamiento. Bomberos, equipos de rescate y otros trabajadores podrían utilizar entornos de realidad virtual basados en estudios de DPMP para practicar sus habilidades en situaciones realistas. Los modelos predictivos podrían ayudarlos a prepararse para situaciones cambiantes e imprevistas.

Este estudio podría conducir a la creación de sistemas de inteligencia artificial más fáciles de usar. Imagina asistentes de IA que se muevan de manera similar a como lo hacemos los humanos, facilitando así la interacción con ellos. Estos sistemas serían capaces de aprender mejor nuestros hábitos y preferencias, lo que los haría más útiles y eficientes.

El estudio de la conducción virtual de ganado revela formas de crear sistemas más inteligentes y adaptativos. Al entender la manera en que los humanos toman decisiones, los futuros robots podrán integrarse en nuestras vidas diarias y enfrentarse a situaciones complejas sin dificultad alguna.

El estudio se publica aquí:

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

y su cita oficial - incluidos autores y revista - es

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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