教育新闻网由于她在分析人机交互方面的工作，Marynel Vázquez 获得了国家科学基金会 (NSF) 颁发的 2022 年教师早期职业发展 (CAREER) 奖。
计算机科学助理教授 Vázquez 将使用 600,000 美元、为期五年的赠款开发研究和推进机器人与人类在群体环境中互动的方法。NSF CAREER 奖是对年轻教师的一项享有盛誉的荣誉，它支持最有可能成为未来学术领袖的教师和学者的早期职业活动。
长期目标是增强人机交互，使机器人能够更好地参与与多个用户的社交活动。这变得越来越重要，因为机器人现在被用于提供信息(例如在公共信息亭或博物馆中)，并同时与多人一起工作，例如在老年人护理中心或杂货店。在这种情况下，巧妙地处理群体动态对机器人的表现至关重要。
Vázquez 说，人机交互的大部分研究都集中在一对一的交互上，但现实世界的应用程序通常涉及多方设置。“因此，该项目的主要目标是建立基础技术和方法，以开始推进机器人自主用于此类群体互动。”
该项目的关键是这些交互发生在实验室之外。
“在实验室里，人们通常会感到被观察，他们对自己所做的事情更加谨慎，因为他们知道每个人都在那里看他们在做什么，”Vázquez 说。
为此，巴斯克斯的研究团队将在校园的各个地方安装她实验室设计的机器人快门。快门将与路人互动。例如，它会提供一张照片作为他们在校园里的回忆。当路人选择与 Shutter 互动时，以及他们如何互动，是该项目的核心。
“他们中的一些人会很匆忙，他们中的一些人会有很多时间与机器人一起度过，”她说。“他们中的一些可能成群结队，其中一些可能单独出现。”
Vázquez 对该项目采取了三管齐下的方法。一种是使用图形对人机交互进行建模，这通常用于 Twitter 等社交网络分析，但很少在机器人技术中实现。第二个是使用适合处理此类数据的机器学习方法，例如图神经网络。第三部分与如何为数据获取标签有关——在这种情况下，通过机器人技术中所谓的“自我监督”。这个想法是，机器人可以自己进行标记，而不是让研究人员观察人机交互并手动标记其中的相关事件。例如，这将帮助快门机器人预测人们何时会在实际接触之前开始与它相遇。然后，此能力将用于调整其行为以吸引附近的行人。
为了创建更强大的系统，Vázquez 还希望开发一种方法来识别机器人与人类之间的交互何时发生故障。例如，这可能涉及某人未能按照正确的程序回答机器人的问题或与另一个路人进行第二次对话。然后，机器人可以提示参与者有关故障的原因并记录下来，以便将来更好地对这些类型的情况做出反应。
此外，该项目还包括旨在促进计算机科学的多样性和包容性的活动，以及通过人工智能 (AI) 技术提高 STEM 参与度。例如，项目活动包括与耶鲁皮博迪博物馆合作，帮助教育主要来自低收入社区的高中生和大学生，让他们参与研究，并让公众参与人工智能和机器人技术。
除了 Vázquez，她的许多学生都为 Shutter 的设计和运营做出了贡献，包括：Alex (Sasha) Lew、Sydney Thompson、Nathan Tsoi、Tim Adamson、Burton Lyng-Olsen、Sarah Gillet、Christine Yang、Eden Gorevoy、和维克多·德尔·卡皮奥。
