В Колумбийском университете научили робота Еmo невербальным реакциям

Американские инженеры под руководством ведущего автора исследования, Юхана Ху, аспиранта Columbia Engineering лаборатории креативных машин Хода Липсона из Колумбийского университета обучили антропоморфную голову робота Emo из синего кремния предвосхищать улыбку человека и отвечать тем же, усовершенствовав некоторые функции вербального и невербального общения. Об этом сообщает New Atlas.

Согласно сообщению, Emo теперь способен предчувствовать, когда человек готов улыбнуться, и реагировать своей собственной улыбкой, что является значительным прогрессом в области создания роботов с улучшенными коммуникативными навыками.

Cогласно научному выводу, инновационная технология открывает новые горизонты в области невербального общения между людьми и роботами, что может сыграть важную роль в укреплении взаимодействия и доверия. Главное достижение проекта — способность робота предсказывать улыбку человека за 840 миллисекунд до ее появления и реагировать соответствующим образом.

Уточняется, что проект робота Emo сфокусирован на развитии не только выразительного, но и универсального лица, которое  способно передавать широкий спектр эмоций. С помощью высокоразрешающих камер и механизмов исполнения Emo обучается читать и предугадывать выражения лиц людей, а затем реагировать на них адекватно.

Интеграция больших языковых моделей, таких как ChatGPT от OpenAI, позволит Emo не только читать невербальные сигналы, но и эффективно общаться с людьми на вербальном уровне. Это повысит качество взаимодействия и поможет укрепить доверие между людьми и роботами. Технология робота Emo и подобных проектов приближает человечество к будущему, где машины будут взаимодействовать с людьми естественным и комфортным образом, предлагая помощь, общение и даже эмпатию.

Ранее «Медздрав.Инфо» сообщал, что группа ученых под руководством Кевина Верстрепена (Kevin J. Verstrepen) из Лёвенского католического университета проанализировала химический состав и органолептические показатели 250 марок пива бельгийского производства и на основе массива данных обучили нейросеть с помощью десяти алгоритмов. Этилацетат оказался наиболее важным компонентом смеси для вкуса и запаха пенного.