Gülümsemek var olan en farklı jestlerden biri. Robotikte yüz ifadelerini tahmin etmek insan-robot etkileşimi için oldukça önemli. Çoğu robot, insan duygularını ancak insan bunları ifade etmeyi tamamladıktan sonra tanıyabilir ve bunlara tepki verebiliyor. Robotlar sıklıkla gecikmeli ifadeler sergilese de, birçok robotik yüz, insanlarla etkileşimde bulunurken insan yüz ifadelerini taklit edebilir.
Taklitçi robot yüz ifadelerinin aynısını yapıyor
Bu tür robot teknolojilerini ilerletmeyi ve daha kullanıcı dostu hale getirmeyi amaçlayan Columbia Üniversitesi’nden bir araştırma ekibi, Emo adında bir robot yarattı. Bu antropomorfik yüz robotu, bir insanın gülümsemesini 839 milisaniye önceden tahmin edebiliyor ve aynı anda yüzünü bir gülümsemeyle canlandırabiliyor. Araştırmacılara göre bu eşzamanlı gülümseme davranışı, fiziksel insansı robotların insanlara daha özgün ve doğal görünmesini sağlamaya yönelik bir adımdır. Robotik sözlü iletişimdeki hızlı gelişmeler, büyük dil modelleri sayesinde mümkün oluyor ancak sözsüz iletişim buna ayak uyduramıyor.
Bu ifadeler organik olmak yerine genellikle titizlikle önceden programlanıyor, kalibre ediliyor ve planlanıyor. Daha insani etkileşimler geliştirmeye yönelik bir adım olan yüz robotiklerindeki son gelişmeler, duyguların dinamik yüz gösterimlerini genişletmeye ve geliştirmeye odaklandı. Araştırmacılar, yüz animatroniği için karmaşık donanım ve yazılım tasarımlarına ihtiyaç duyulduğunun altını çiziyor. Önceki araştırmalar insanlara benzeyen dikkat çekici yüz robotları üretmiş olsa da, bunlar öncelikle önceden programlanmış yüz hareketlerine dayanıyor.
Grubun önceki robot platformu Eva, yüz ifadelerini kendi kendine modelleyebilen ilk kişilerden biriydi. Bununla birlikte, daha inandırıcı bir sosyal temas sağlamak için robotun, kendi yüz ifadesinin yanı sıra konuşan kişinin yüz ifadesini de tahmin edebilmesi gerekiyordu. Bu, ekibin selefi Eva’yı geride bırakan gelişmiş bir antropomorfik yüz robotu olan Emo’yu geliştirmesine yol açtı. 26 aktüatöre sahip robot, doğrudan bağlanan mıknatıslar aracılığıyla asimetrik ifadeler sunarak hassasiyeti artırıyor. Ayrıca gözlerine yerleştirilmiş yüksek çözünürlüklü kameralar, insansı görsel algıyı kolaylaştırarak karşılıklı yüz ifadelerini tahmin etmeye yardımcı oluyor.
Araştırmacılara göre Emo, hem kendisinin hem de konuşan kişinin yüz ifadelerini tahmin etmek için ikili bir sinir ağı çerçevesi kullanıyor ve bu da gerçek zamanlı ortak ifadeyi mümkün kılıyor. 23 yüz ifadesi motoru ve boyun hareketi için üç motorla Emo’nun donanım yükseltmeleri, etkileşim yeteneklerini önemli ölçüde artırıyor ve yükseltilmiş ters model, beş kat daha hızlı motor komut üretimine olanak tanıyor. Ayna tarafından oluşturulan yüz temsilleri aracılığıyla, ilk sinir ağı, robotun, donanımından gelen motor komutlarını yorumlayarak kendi duygusal yüz ifadelerini tahmin etmesini destekledi. Bu arada ikinci ağ, bir konuşma sırasında muhatabın yüz ifadelerini tahmin etmek için eğitimden geçti.
