Skip to main content
Aller à la page d’accueil de la Commission européenne (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)
français français
CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
CORDIS

Intelligent Embodiment: Social Robots that Understand and Adapt Through Recommender Systems

Description du projet

Concevoir des robots vraiment personnels

La solitude et la santé mentale sont des problèmes de plus en plus répandus. Les robots sociaux constituent une solution prometteuse, car ils apportent une compagnie et une aide dans les tâches quotidiennes susceptibles d’améliorer le bien-être général. Les robots sociaux actuels manquent toutefois souvent de la capacité d’adaptation nécessaire pour maintenir des interactions appréciables sur de longues périodes. Soutenu par le programme Actions Marie Skłodowska-Curie, le projet SOCIALADAPT va intégrer des robots sociaux à des systèmes de recommandation optimisés par l’IA. Plus précisément, le projet se propose d’améliorer leur intelligence. Il entend notamment mieux appréhender les préférences des utilisateurs grâce à des expériences interactives et multisensorielles, et ainsi apporter des réponses personnalisées et adaptatives. En améliorant les capacités de conversation et les compétences sociales des agents humanoïdes virtuels, SOCIALADAPT entend dégager de nouveaux modes d’interaction entre l’humain et la technologie.

Objectif

Social robots, conceived to provide companionship, emotional support, and assistance with daily tasks, play a crucial role in promoting mental health and wellbeing, aligning with the United Nations Sustainable Development Goals. Despite advancements in social robots’ ability to understand and respond to humans, they have limited capabilities in personalization and adaptivity, which are crucial for ensuring long-term user engagement. Meanwhile, given the rapid growth of the AI-driven e-commerce market and the widespread adoption of Large Language Models, conversational recommender systems have become a popular tool for providing recommendations and information. While most recommenders effectively sustain long-term user engagement in real-world applications, they are typically regarded as non-embodied agents, overlooking their social roles in interactions. SOCIALADAPT aims to enable social robots and recommender systems to benefit from each other and achieves the following objectives: for social robots, i) inferring user preferences from multi-modal interactions, and ii) personalized and adaptive responses for long-term use; for recommender systems, iii) integrating conversational recommenders with humanoid embodiments, and iv) evaluating the embodied recommender. To address the first objective, the candidate will use multimodal recommendation methods to infer short-term and long-term user preferences. For the second, she will develop a reinforcement learning method that learns from inferred user preferences to generate adaptive responses. The third objective entails integrating recommendations with virtual humanoid embodiments generated by generative AI. For the fourth, she will evaluate users’ social presence when interacting with the recommender through use studies, in compliance with data privacy. The candidate expects to advance her research career and contribute to the intersection of social robotics and recommender systems, becoming one of the leaders.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.
La classification de ce projet a été validée par des humains.

Mots‑clés

Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).

Programme(s)

Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.

Thème(s)

Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.

Régime de financement

Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.

HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement

Appel à propositions

Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) HORIZON-MSCA-2024-PF-01

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Coordinateur

THE CHANCELLOR MASTERS AND SCHOLARS OF THE UNIVERSITY OF CAMBRIDGE
Contribution nette de l'UE

La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.

€ 260 347,92
Adresse
TRINITY LANE THE OLD SCHOOLS
CB2 1TN CAMBRIDGE
Royaume-Uni

Voir sur la carte

Région
East of England East Anglia Cambridgeshire CC
Type d’activité
Higher or Secondary Education Establishments
Liens
Coût total

Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.

Aucune donnée
Mon livret 0 0