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Vie des personnels
Publié le 15 juin 2021 | Mis à jour le 25 octobre 2021
Projet Peppermint
Crédit : Philippe Leroux-Lyon 1
Mots-clés : Robotique sociale, apprentissage automatique et développemental, Analyse conversationnelle multimodale, Turn-taking. Responsables : Heike Baldauf-Quilliatre, Salima Hassas. ASLAN Financial Support : 230 000 €
PepperMint propose l’étude des pratiques incarnées du turn-taking dans l’interaction humain-robot (IHR) pour améliorer les compétences sociales du robot, en utilisant des résultats en analyse conversationnelle, basée sur des interactions authentiques. L’objectif final est alors de proposer des modèles d’apprentissage automatique innovants. Ce projet se base sur une analyse multimodale du turn-taking dans des IHR authentiques.
PepperMint proposes the analyse of embodied turn-taking practices in task-related human-robot-interaction (HRI) to improve the social abilities of robots and make HRI more natural to humans. It investigates if and how CA findings on natural occurring interaction can be used to develop innovative and effective machine learning models. The project is grounded in a detailed multimodal analysis of turntaking in naturally occurring HRI.
PepperMint proposes the analyse of embodied turn-taking practices in task-related human-robot-interaction (HRI) to improve the social abilities of robots and make HRI more natural to humans. It investigates if and how CA findings on natural occurring interaction can be used to develop innovative and effective machine learning models. The project is grounded in a detailed multimodal analysis of turntaking in naturally occurring HRI.
Téléchargements
- Fiche projet Peppermint (PDF, 951 Ko)