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

Descrizione del progetto

Rendere i robot veramente utili a livello personale

La solitudine e i problemi di salute mentale sono oggi sempre più diffusi. I robot sociali rappresentano una soluzione promettente in tal senso, in quanto offrono compagnia e assistenza nelle attività quotidiane, che possono migliorare il benessere generale; ciononostante, quelli attualmente a disposizione spesso non sono dotati dell’adattabilità necessaria per sostenere interazioni significative durante periodi prolungati. Sostenuto dal programma di azioni Marie Skłodowska-Curie, il progetto SOCIALADAPT integrerà i robot sociali con sistemi di raccomandazione basati sull’intelligenza artificiale. In particolare, il progetto mira a migliorare la loro intelligenza mediante una migliore comprensione delle preferenze degli utenti attraverso esperienze interattive e multisensoriali, consentendo risposte personalizzate e adattive. Tramite il miglioramento delle capacità di conversazione e delle abilità sociali degli agenti umanoidi virtuali, SOCIALADAPT si propone di mettere in mostra nuovi metodi con cui gli esseri umani interagiscono con la tecnologia.

Obiettivo

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.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.
La classificazione di questo progetto è stata convalidata da un essere umano.

Parole chiave

Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).

Programma(i)

Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.

Argomento(i)

Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.

Meccanismo di finanziamento

Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.

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

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo schema di finanziamento

Invito a presentare proposte

Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.

(si apre in una nuova finestra) HORIZON-MSCA-2024-PF-01

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Coordinatore

THE CHANCELLOR MASTERS AND SCHOLARS OF THE UNIVERSITY OF CAMBRIDGE
Contributo netto dell'UE

Contributo finanziario netto dell’UE. La somma di denaro che il partecipante riceve, decurtata dal contributo dell’UE alla terza parte collegata. Tiene conto della distribuzione del contributo finanziario dell’UE tra i beneficiari diretti del progetto e altri tipi di partecipanti, come i partecipanti terzi.

€ 260 347,92
Indirizzo
TRINITY LANE THE OLD SCHOOLS
CB2 1TN CAMBRIDGE
Regno Unito

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Regione
East of England East Anglia Cambridgeshire CC
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale

I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.

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