# GazeAct обучает роботов с помощью отслеживания взгляда человека

> Набор данных объединяет демонстрации работы робота с синхронной записью взгляда человека. Авторы сообщают, что обучение с учетом взгляда повышает успешность выполнения задач, хотя во время работы роботам эти данные не нужны.

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

Исследователи представили GazeAct — набор данных для реальных роботов и метод обучения, объединяющий 12,000 демонстраций 40 задач с записью взгляда человека на частоте 300 Hz. Данные о взгляде помогают обучать модели «зрение — язык — действие» фокусироваться на нужных объектах и участках; по словам авторов, при работе роботам не требуется информация о взгляде.

В 18 задачах в реальных условиях средняя успешность, по данным авторов, выросла с 48.1% до 58.6%, а в отдельных случаях — на 25 процентных пунктов. Также авторы сообщают о росте результата на тесте LIBERO-Spatial: с 57.9% до 69.6%.

## Факты

- 12,000 демонстраций 40 задач в пяти областях; запись взгляда синхронизирована на частоте 300 Hz.
- Сообщаемая средняя успешность в 18 задачах в реальных условиях выросла с 48.1% до 58.6%.

## Почему это важно

Для исследователей робототехники GazeAct предлагает способ использовать движения глаз оператора как подсказки при обучении, не устанавливая датчики отслеживания взгляда во время эксплуатации. Пока неясно, сохраняется ли эффект за пределами описанных испытаний.

## Источники и ссылки

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

Обновлено: 2026-10-20