## 要約：
新しいアルゴリズムにより、心療内科疾患の診断に必要な会話のタイミングや反応が学べるロボット人形を効率的に訓練できる-now
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## 翻訳：
humanoid ロボットのユーザーやシミュレーターを使用したテストは遅く、壊れやすく、繰り返しと多様性の制限を引き起こします。しかし、うつ病やPTSDの診断には会話のタイミング、調子、バックチャンネル、そして対話を聞くべき表情や発音のスキルが必要です。多くのシミュレーターは非言語的動的なポリシー学習を省略しており、多くのコントローラーはタスクの正確性に焦点を当てつつも信頼性、進行速度、関係性への配慮が不足しています。私たちは人型ロボットを会話パートナーとして仮想化し、ハードウェアの負担なしで訓練できるようにしました。私たちのエージェント中心かつシミュレーション先行のパイプラインは、インタビューデータから276人の MetaHuman プレーヤーを作り出し、同期した声、視線/顔、頭部のポーズとともに PHQ-8 と PCL-C の流れを生成します。認識統合ポリシーループは、安全なシャドウ下で何といつ話すべきか、バックチャンネルの使用タイミング、中断を避ける方法を決定します。訓練は境界内非言語変動を使った仮想実践回顧録法（カウンターフェッチ リプレイ）と、不確実性に対する警戒心のあるターン管理者を使用し、診断の曖昧さを減らすための探査を行います。結果はシミュレーションのみであり、人型ロボットが移行先となります。三つのコントローラーを比較すると、カスタム TD3（Twin Delayed DDPG）が PPO と CEM を上回り、同等の報酬で近い限界までカバーしながら安定した進行速度を達成しました。決定品質分析ではターン重複はほとんど見られず、切り出しタイミングが揃っており、説明が必要な質問数も少なく、待つ時間も短くなりました。模態欠落とレンダラーチェンジ下でもパフォーマンスは安定し、保持外の患者スプリットでのランキングも変わらずに保たれました。本研究では：（1）インタビューを制限付き非言語的カウンターフェッチ プレーヤーとして訓練するエージェント中心のシミュレーション；（2）タイムラインと関係性を第一級のコントロール変数として扱う安全な学習ループ；（3）TD3 と PPO/CEM の比較研究で完全性和社会的タイミングでの明確な改善が見られる結果；（4）得られた利益を説明し、臨床家監督型のロボット人形パイロットを可能にする実験解析を提供しました。
[📰 原文はこちら](https://arxiv.org/abs/2512.08952)
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※本記事はAI（Ollama）による自動翻訳・要約です。
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