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Negli ultimi anni, la robotica sociale ha compiuto importanti progressi, portando allo sviluppo di robot in grado di interagire con gli esseri umani in modo sempre più naturale ed empatico. Questa evoluzione è resa possibile non solo grazie al loro aspetto fisico, ma anche alla crescente capacità di riconoscere e rispondere in modo adattivo ai comportamenti e agli stati emotivi delle persone. In questo scenario, l’avanzamento dell’intelligenza artificiale e delle scienze cognitive è stato determinante per colmare il divario tra le competenze computazionali dei robot e la complessità delle dinamiche sociali umane. Un ruolo di primo piano è svolto dai Large Language Models (LLMs), che hanno assunto una funzione centrale nel potenziare la comprensione, la pianificazione e il ragionamento in linguaggio naturale da parte dei robot, migliorando così la qualità dell’interazione. La tesi propone di analizzare le variazioni nei segnali fisiologici dei soggetti durante l’interazione tra esseri umani e robot sociali, con particolare attenzione ai segnali rappresentanti l’attività del sistema nervoso autonomo: EDA (attività elettrodermica) e PPG (fotopletismografia). Lo studio è stato condotto attraverso un esperimento che prevedeva l’interazione con due agenti artificiali, Abel (un robot umanoide) e un Avatar virtuale, entrambi in condizioni di presenza e assenza di architettura cognitiva basata su LLMs. I segnali sono stati analizzati attraverso algoritmi volti all’estrazioni delle componenti tonica e fasica dell’EDA, oltre agli indici di variabilità cardiaca derivanti dal segnale PPG. I risultati mostrano variazioni significative in alcune condizioni sperimentali, suggerendo che la presenza di un’architettura o di una forma umana nel robot possono influenzare l’attivazione del sistema nervoso autonomo. Queste osservazioni offrono nuovi spunti per comprendere in che modo i robot sociali possano modulare le risposte emotive e fisiologiche umane, contribuendo alla progettazione di sistemi interattivi più efficaci, coinvolgenti ed empatici.