この記事では、若年自閉症児の視線ターゲットを自動で検出するための新しい人工知能（AI）アプリケーションについて述べています。この技術は、専門家へのアクセスが限られている自閉症の子どもたちの生活の質を向上させる可能性があります。著者たちは、活動画像から子どもの視線のポイントを予測するシステムの構築を提案し、共同注意の測定に役立つ基盤技術として位置づけています。また、初めての自閉症視線ターゲット（AGT）データセットを収集し、社会的文脈を考慮した新しい視線検出フレームワーク「Socially Aware Coarse-to-Fine（SACF）」を発表しています。この技術は社会的および非社会的視線に特化したモデルを活用し、実験結果は従来の方法を大幅に上回る成果を示しています。特に、顔に向けた視線の少数派クラスにおいて顕著な効果を確認しました。