Talento

Marynel Vázquez ganha NSF CARREIRA AWARD
Por seu trabalho na análise de interações humano-robô, Marynel Vázquez ganhou o Prêmio de Desenvolvimento de Carreira (CAREER) de 2022 da Faculdade da National Science Foundation (NSF).
Por Yale - 04/04/2022


Cortesia

Vázquez, professor assistente de ciência da computação, usará a doação de US$ 600.000 por cinco anos para desenvolver métodos para estudar e promover interações entre robôs e humanos em ambientes de grupo. O prêmio NSF CAREER é uma honra de prestígio para jovens membros do corpo docente e apoia as atividades em início de carreira de professores e acadêmicos que provavelmente se tornarão os líderes acadêmicos do futuro.

O objetivo de longo prazo é melhorar a interação humano-robô para que os robôs possam participar melhor de encontros sociais com vários usuários. Isso se tornou cada vez mais importante à medida que os robôs agora estão sendo usados ​​para fornecer informações (em quiosques públicos, por exemplo, ou museus) e trabalhando com várias pessoas ao mesmo tempo, como em centros de assistência a idosos ou supermercados. Nesses casos, lidar habilmente com a dinâmica de grupo é fundamental para o desempenho dos robôs.  

Grande parte da pesquisa em interação humano-robô se concentrou na interação um a um, disse Vázquez, mas os aplicativos do mundo real geralmente envolvem configurações de várias partes. “Portanto, o principal objetivo deste projeto é construir tecnologias e abordagens fundamentais para começar a avançar na autonomia do robô para esse tipo de interação em grupo.” 

Essencial para o projeto é que essas interações aconteçam fora do laboratório.  

“No laboratório, as pessoas normalmente se sentem observadas e são mais cautelosas com o que fazem porque sabem que todos estão lá para ver o que fazem”, disse Vázquez.  

Para isso, a equipe de pesquisa de Vázquez vai instalar o Shutter, um robô projetado em seu laboratório, em várias partes do campus. O obturador irá interagir com os transeuntesb. Por exemplo, ele se oferecerá para tirar uma foto como lembrança de seu tempo no campus. Quando os transeuntes optam por interagir com o Shutter, e como o fazem, são fundamentais para o projeto. 

“Alguns deles estarão com pressa, alguns deles terão muito tempo para gastar com o robô”, disse ela. “Alguns deles podem vir em grupos, alguns deles podem vir individualmente.” 

Vázquez está adotando uma abordagem tripla para o projeto. Uma delas é modelar as interações humano-robô com gráficos, como é comumente feito para análise de redes sociais como o Twitter, mas raramente implementado em robótica. A segunda é usar métodos de aprendizado de máquina adequados para lidar com esse tipo de dados, como redes neurais gráficas. A terceira parte tem a ver com a forma como os rótulos são obtidos para os dados – neste caso, através do que se conhece como “autosupervisão” em robótica. A ideia é que, em vez de os pesquisadores observarem as interações humano-robô e rotularem manualmente os eventos relevantes nelas, os robôs possam fazer essa rotulagem por conta própria. Por exemplo, isso ajudará o robô Obturador a prever quando as pessoas iniciarão encontros com ele antes de realmente fazê-lo. Essa capacidade será então usada para adaptar seu comportamento para envolver os pedestres próximos. 

Para criar sistemas mais robustos, Vázquez também quer desenvolver maneiras de identificar quando as interações entre o robô e os humanos falham. Isso pode envolver, por exemplo, alguém não seguir o procedimento correto ao responder às perguntas do robô ou entrar em uma segunda conversa com outro transeunte. O robô pode então alertar o participante sobre a causa da falha e anotá-la para que ele possa reagir melhor a esses tipos de situações no futuro. 

Além disso, este projeto inclui atividades destinadas a promover a diversidade e a inclusão na ciência da computação, bem como aumentar o engajamento STEM por meio de tecnologias de inteligência artificial (IA). Por exemplo, as atividades do projeto incluem uma parceria com o Museu Yale Peabody para ajudar a educar estudantes do ensino médio e universitários de comunidades principalmente de baixa renda, envolvê-los em pesquisas e envolver o público em geral com IA e robótica.

Além de Vázquez, muitos de seus alunos contribuíram para o projeto e operação do Shutter, incluindo: Alex (Sasha) Lew, Sydney Thompson, Nathan Tsoi, Tim Adamson, Burton Lyng-Olsen, Sarah Gillet, Christine Yang, Eden Gorevoy, e Victor Del Carpio.

 

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