A colaboração humana em tarefas que exigem interação física é crucial para o avanço da colaboração entre humanos e robôs, especialmente no campo da reabilitação. Um estudo recente publicado na revista Scientific Reports investigou como indivíduos aprendem a colaborar em tarefas de alta precisão através da interação tátil repetida. O objetivo era entender se o comportamento colaborativo aprendido é específico para cada parceiro e quais estratégias de colaboração são desenvolvidas.
Os resultados indicaram que a colaboração física repetida com o mesmo parceiro permitiu um alto desempenho imediato em colaborações subsequentes. No entanto, a adaptação a um parceiro desconhecido exigiu um novo período de aprendizado. Os participantes desenvolveram comportamentos de colaboração específicos para cada parceiro, tanto em termos de movimentos quanto de forças, que puderam ser mantidos em interações futuras. A variabilidade dos movimentos dos braços diminuiu com a colaboração repetida, resultando em melhor desempenho, provavelmente devido ao aumento da previsibilidade.
Além disso, a colaboração facilitou a transferência de conhecimento entre os parceiros, com a melhora individual sendo impulsionada ao trabalhar com um parceiro de melhor desempenho. Esses achados sugerem que, em tarefas de precisão colaborativas, os parceiros otimizam seu desempenho através da negociação gradual de uma estratégia de ação conjunta. Essa estratégia é reutilizada em colaborações posteriores com parceiros familiares e se estende à execução de tarefas individuais. Esses resultados têm implicações significativas para o desenvolvimento de robôs de assistência e sistemas de reabilitação que podem se adaptar e colaborar de forma eficaz com pacientes, levando a melhores resultados terapêuticos.
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