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Detecção autônoma de traços de personalidade em interação humano-robô

Processo: 18/25876-0
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
Vigência (Início): 01 de junho de 2019
Vigência (Término): 31 de dezembro de 2019
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
Pesquisador responsável:Roseli Aparecida Francelin Romero
Beneficiário:Victor Henrique de Souza Rodrigues
Instituição-sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
Assunto(s):Robótica educacional   Redes neurais (computação)   Aprendizado computacional   Interação homem-máquina   Traços de personalidade   Análise de texto

Resumo

A maior parte dos estudos em Interação Humano-Robô (HRI) incorporam técnicas sociais baseadas na interação humano-humano a fim de tornar a nossa comunicação com robôs mais intuitiva e eficiente, principalmente em interações verbais que é o principal meio de comunicação humano. Diversos trabalhos mostraram melhora na interação quando o robô realiza alguma adaptação ou mudança de comportamento ao longo da interação. Trabalhos com adaptação autônoma por meio de áudio são mais comuns em língua inglesa, marginalizando usuários que não possuem domínio da mesma. Assim, baseado em soluções existentes para língua inglesa, essa proposta tem por objetivo investigar o impacto de um sistema autônomo de detecção de perfil de usuário em uma arquitetura interativa para língua portuguesa, usando como base o áudio coletado na interação. Uma base de dados com áudios rotulados em perfis de comunicação adequados será criada e redes neurais profundas (Deep Learning) serão utilizadas para detecção autônoma desses perfis. Serão realizados testes para validação da base e do algoritmo de detecção, e também para integração desse método em uma arquitetura robótica interativa já existente.