Pesquisadores da Universidade de Sussex, O Imperial College London e a Nanyang Technological University em Cingapura usaram pela primeira vez a teoria dos jogos para permitir que os robôs ajudassem os humanos de uma maneira segura e versátil.

A equipe de pesquisa usou o controle adaptativo e a teoria do jogo de equilíbrio de Nash para programar um robô que pode entender o comportamento do usuário humano a fim de antecipar melhor seus movimentos e responder a eles.

Os pesquisadores acreditam que a descoberta pode ajudar robôs complementando humanos para o treinamento esportivo, reabilitação física ou direção compartilhada.

Autor principal, Dr. Yanan Li, Professor de Engenharia de Controle na Universidade de Sussex, disse:"Ainda é muito cedo no desenvolvimento de robôs e, no momento, aqueles que são usados ​​em uma capacidade de trabalho não são intuitivos o suficiente para trabalhar de perto e com segurança com usuários humanos. Ao permitir que o robô identifique o comportamento dos usuários humanos e explorar a teoria dos jogos para permitir que o robô reaja de forma otimizada a eles, desenvolvemos um sistema onde os robôs podem trabalhar junto com os humanos como os humanos fazem. "

Em um artigo publicado hoje em Nature Machine Intelligence , os pesquisadores descrevem como adaptaram a teoria dos jogos para a interação física de um robô com um humano, e como isso pode ser usado para ajudar um sobrevivente de AVC com deficiência a retreinar seu controle motor.

A teoria dos jogos é comumente usada para entender como os agentes econômicos decidem e interagem uns com os outros a fim de maximizar seu próprio ganho. Para aplicar com sucesso a teoria dos jogos à interação de um robô e seu usuário humano, os pesquisadores tiveram que superar o problema de que o robô não pode saber as intenções do ser humano. Os pesquisadores, portanto, tiveram que desenvolver um método que permitisse ao robô identificar o parceiro humano enquanto interagia de forma segura e eficiente com seu movimento.

O sistema de programação robótica reativa permite que um robô aprenda continuamente o controle do usuário humano e adapte seu próprio controle de forma correspondente. O robô é capaz de entender a ação do usuário humano e, em seguida, responder e ajudá-lo a realizar as tarefas com sucesso e com o mínimo de esforço.

Professor Etienne Burdet, Cadeira em Robótica Humana no Departamento de Bioengenharia do Imperial College London e autor sênior do artigo, acrescentou:"A teoria dos jogos teve impactos importantes na economia durante o século passado e levou a vários prêmios Nobel, como o de Nash. Para aplicá-la à interação humano-robô, era necessário entender como o robô pode identificar os objetivos de controle do usuário humano simultaneamente para interagir suavemente com eles. "