*

Modélisation de l'action conjointe en IHR à partir d'une approche bio-inspirée

Offre de thèse

Modélisation de l'action conjointe en IHR à partir d'une approche bio-inspirée

Date limite de candidature

30-06-2024

Date de début de contrat

01-10-2024

Directeur de thèse

BUHRY Laure

Encadrement

Participation à des réunions hebdomadaires et des séminaires de discussion bi-mensuels au sein de l'équipe Neurorhythmes (LORIA)

Type de contrat

Concours pour un contrat doctoral

école doctorale

IAEM - INFORMATIQUE - AUTOMATIQUE - ELECTRONIQUE - ELECTROTECHNIQUE - MATHEMATIQUES

équipe

NEURORHYTHMS

contexte

La robotique sociale est un domaine multidisciplinaire dédié à l'étude des robots capables d'interagir et de communiquer entre eux, avec les humains et avec l'environnement, au sein de la structure sociale et culturelle attachée à son rôle. Au cours des dernières décennies, l'intérêt pour les robots sociaux s'est considérablement accru avec des applications dans les domaines de la santé, de l'éducation, de l'assistance, pour n'en citer que quelques-unes. Bien que les robots sociaux soient devenus plus accessibles et équipés de plusieurs options de capteurs et modalités d'actionnement, ces robots font preuve de compétences en matière de comportement social qui sont encore très loin de celles des humains. Ainsi, plusieurs difficultés ont été rencontrées pour assurer des interactions fluides et maintenir l'engagement humain [Belhassein et al. (2022)]. Ce projet se concentre sur la modélisation de formes intuitives d'interaction sociale homme-robot. Il s'agit de situations basées sur des compétences cognitives rudimentaires (par exemple, le suivi du regard, l'imitation, le partage attentionnel, la mémoire de travail), dans lesquelles l'action et la prise de décision émergent comme des processus herméneutiques au sein du contexte d'interaction susceptible d'étude en tant que système dynamique. Ainsi, ce projet adopte une perspective théorique qui s'écarte de la vision cognitiviste traditionnelle en intelligence artificielle et se situe proche de la recherche en cognition 4E [Newen et al. (2018)] (p. ex. la théorie de l'interaction [Gallagher (2008)]). Par conséquent, ce projet s'intéresse à l'étude de l'action conjointe, vue selon [Fiebich et Gallagher (2013)] comme une forme complexe d'interaction sociale caractérisée par les trois éléments suivants : a) une intention partagée (c'est-à-dire viser un but commun), b) la connaissance commune du fait de viser le même objectif, et c) la participation à des modèles de comportement coopératifs. Dans le domaine des HRI, [Vesper et al. (2010)] ont proposé une description architecturale minimale et modulaire des types de processus dédiés permettant l'action conjointe. Inspiré de cette recherche, l'objectif principal de ce projet est de proposer un modèle architectural d'action conjointe, étudié en tant que système dynamique, capable de représenter le contexte d'interaction et permettant le contrôle du comportement du robot (p. ex. la rythmicité, la synchronisation l'humain). Cette intégration sera poursuivie à partir de la perspective de la théorie du principe de l'énergie libre, en particulier de la notion d'inférence active [Friston et al. (2013)] [Allen et Friston (2018)].

spécialité

Automatique, Traitement du signal et des images, Génie informatique

laboratoire

LORIA - Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications

Mots clés

Interaction humain-robot, Action conjointe, Attention conjointe, Modélisation bio-inspirée, Robotique neuronale, Cognition sociale

Détail de l'offre

Ce travail à pour objectif l'étude des aspects dynamiques de l'action conjointe en interaction humain-robot (IHR), grâce à des approches de modélisation mathématique, de simulation et de traitement du signal multi-échelles, et de prototypage des expériences d'interaction. L'objectif principal de cette thèse doctorale est la proposition d'un modèle mathématique permettant de représenter et suivre en temps-réel la dynamique de l'interaction entre le robot et l'humain. Ce projet peut contribuer donc au développement de méthodes de diagnostic de la cognition sociale en plusieurs conditions psychologiques (e.g. dans le cadre du trouble du spectre de l'autisme, la condition de réhabilitation cognitive, ou des conditions physiopathologiques comme la schizophrénie), ainsi qu'au développement de plusieurs applications en IHR (e.g éducatives, d'assistance, ludiques, parmi d'autres).

Keywords

Human-robot interaction, Joint action, Joint attention, Bio-inspired modeling, Neural robotics, Social sognition

Subject details

This research project aims at studying the dynamics of joint action in human-robot interaction (HRI) through mathematical modeling, simulations, multi-scale signal processing and prototyping human-robot interaction experiments. Therefore, the main objective of the project is the proposal of a mathematical model allowing to represent and track in real time joint action. The model can contribute to the development of diagnostic methods intended to estimate the quality of interaction in HRI. Given the foreseen intuitive nature of interaction, it can also contribute to the development of methods to study social cognition in several psychological conditions (e.g. autism spectrum disorder, cognitive rehabilitation condition, or psychopathological conditions such as schizophrenia), and to the development of several applications in HRI (educational, assistance, recreational, among others).

Profil du candidat

Master II recherche (ou diplôme équivalent) en automatique, traitement du signal, informatique, modélisation mathématique, ou sciences cognitives.

Intérêt pour l'interaction homme-robot, l'incarnation, les sciences cognitives et la modélisation bio-inspirée (théorie des systèmes dynamiques).

Compétences en programmation en langage Python (des compétences en C++ seraient un plus).

Notions de modélisation géométrique classique et de régulation du comportement en robotique.

Niveau de français/anglais requis : au moins niveau intermédiaire. Vous pouvez parler la langue de manière compréhensible, cohérente et confiante sur des sujets quotidiens qui vous sont familiers.

DOSSIER DE CANDIDATURE

Votre dossier doit contenir les documents suivants : lettre de motivation, CV, une lettre de recommandation et votre relevé de notes le plus récent.

Candidate profile

Equivalent degree to a French Master II diploma in robotics, signal processing, computer science, mathematical modeling or cognitive science.

Deep Interest in human-robot interaction, embodiment, cognitive sciences and bio-inspired modeling (dynamical systems theory).

Programming skills in Python language (skills in C++ would be a plus).

Notions of classical geometric modeling and behavior regulation in robotics.

Level of French/English required: at least intermediate level. You can speak the language understandably, coherently and confidently on everyday topics that are familiar to you.

APPLICATION

Please prepare the following documents : motivation letter, CV, one recommendation letter and the most recent transcript of your academic records.

Référence biblio

Amari, S. I. (1977). Dynamics of pattern formation in lateral-inhibition type neural fields. Biological cybernetics, 27(2), 77-87.

Allen, M., & Friston, K. J. (2018). From cognitivism to autopoiesis: towards a computational framework for the embodied mind. Synthese, 195(6), 2459-2482.

Belhassein, K., Fernández-Castro, V., Mayima, A., Clodic, A., Pacherie, E., Guidetti, M., Alami, R., and Cochet, H. (2022). Addressing joint action challenges in HRI: Insights from psychology and philosophy. Acta Psychologica, 222, 103476.

Chame, H. F., Mota, F. P., & da Costa Botelho, S. S. (2019). A dynamic computational model of motivation based on self-determination theory and CANN. Information Sciences, 476, 319-336.

Chame, H. F., & Tani, J. (2020, May). Cognitive and motor compliance in intentional human-robot interaction. In 2020 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) (pp. 11291-11297). IEEE.

Chame, H. F., Ahmadi, A., & Tani, J. (2020). A hybrid human-neurorobotics approach to primary intersubjectivity via active inference. Frontiers in Psychology, 11, 584869.

Chame, H. F., Clodic, A., & Alami, R. (2023, May). TOP-JAM: A bio-inspired topology-based model of joint attention for human-robot interaction. In 2023 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA).

Fiebich, A., & Gallagher, S. (2013). Joint attention in joint action. Philosophical Psychology, 26(4), 571-587.

Friston, K., Schwartenbeck, P., FitzGerald, T., Moutoussis, M., Behrens, T., & Dolan, R. J. (2013). The anatomy of choice: active inference and agency. Frontiers in human neuroscience, 7, 598.

Gallagher, S. (2008). “Understanding others: embodied social cognition,” in Handbook of Cognitive Science, eds P. Calvo and A. Gomila (San Diego, CA; Oxford; Amsterdam: Elsevier), 437–452.

Newen, A., Bruin, L., and Gallagher, S. (2018). “4E cognition: historical roots, key concepts and central issues,” in The Oxford Handbook of 4E Cognition, eds A. Newen, S. Gallagher, and L. de Bruin (Oxford: Oxford University Press), 3–15.

Vesper, C., Butterfill, S., Knoblich, G., & Sebanz, N. (2010). A minimal architecture for joint action. Neural Networks, 23(8-9), 998-1003.