# GazeAct treina robôs com rastreamento do olhar humano

> Um conjunto de dados combina demonstrações robóticas com registros sincronizados do olhar humano. Os autores relatam maior sucesso nas tarefas quando o olhar orienta o treinamento, embora os robôs não precisem de dados do olhar durante a execução.

Oossa · 2026-10-20 · https://oossa.com/pt/gazeact-uses-human-eye-tracking-to-train-robot-policies

Pesquisadores apresentaram o GazeAct, um conjunto de dados de robôs reais e um método de treinamento que reúne 12,000 demonstrações em 40 tarefas com registros do olhar humano captados a 300 Hz. O olhar ajuda a treinar políticas de visão-linguagem-ação para que se concentrem em objetos e locais relevantes; segundo os autores, os robôs não precisam receber dados do olhar durante a execução.

Em 18 tarefas do mundo real, os autores relatam que a taxa média de sucesso subiu de 48.1% para 58.6%, com ganhos de até 25 pontos percentuais. Também relatam um aumento no benchmark LIBERO-Spatial, de 57.9% para 69.6%.

## Os fatos

- 12,000 demonstrações em 40 tarefas e cinco domínios, com o olhar sincronizado a 300 Hz.
- Taxa média de sucesso relatada em 18 tarefas do mundo real: de 48.1% para 58.6%.

## Por que importa

Para pesquisadores de robótica, o GazeAct oferece uma forma de usar os movimentos dos olhos de operadores como orientação no treinamento, sem exigir sensores de rastreamento do olhar durante a implantação. Ainda não está claro se os ganhos se mantêm além dos testes relatados.

## Fontes e referências

1. [GazeAct: A Human-Gaze-Annotated Manipulation Dataset for Attention-Regularized Policies](https://arxiv.org/abs/2610.24507) – arXiv cs.RO, 2026-10-20

Última atualização: 2026-10-20