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自閉癥患者以不同于其他人的方式看待,聽到和感受世界,這會影響他們與他人互動的方式。這使以交流為中心的活動對患有自閉癥譜系條件(ASCs)的兒童非常具有挑戰(zhàn)性。因此,治療師發(fā)現(xiàn)在教育治療期間很難讓他們參與這些活動。
為了應對這一挑戰(zhàn),治療師最近開始在治療過程中使用類人機器人。然而,現(xiàn)有的機器人缺乏與兒童自主接觸的能力,這對于改善治療至關重要。事實上,ASC患者具有非典型和多樣化的表達思想和感受的風格,這使得使用這種機器人更具挑戰(zhàn)性。
研究歐盟資助項目EngageME的研究人員現(xiàn)在已經為自閉癥治療中使用的機器人創(chuàng)建了一個個性化的機器學習框架。正如他們在Science Robotics發(fā)表的論文中所描述的那樣,這個框架可以幫助機器人自動感知影響 - 面部,聲音和手勢行為 - 以及兒童與他們互動時的參與。
個性化的方法
為了實現(xiàn)這一令人興奮的進步,項目合作伙伴已經意識到,對于患有ASC的兒童來說,一種尺寸并不適合所有人。因此,他們使用人口統(tǒng)計數(shù)據(jù),行為評估分數(shù)和該孩子獨有的其他特征為每個孩子個性化他們的框架。這種新穎的框架使機器人能夠通過考慮它們之間的文化和個體差異,自動調整對兒童反應的解釋。
“在自閉癥中創(chuàng)建機器學習和AI [人工智能]的挑戰(zhàn)尤其令人煩惱,因為通常的AI方法需要大量的數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)對于學習的每個類別都是相似的。在異質性統(tǒng)治的自閉癥中,正常的AI方法失敗,“共同作者羅莎琳德皮卡德教授在”麻省理工學院新聞“上發(fā)表的一篇文章中解釋道。
機器人輔助治療
研究人員對來自日本和塞爾維亞的35名兒童進行了模型測試。3至13歲的孩子們在35分鐘的課程中與機器人互動。人形機器人通過改變他們的眼睛的顏色,他們的聲音和四肢的位置來傳達不同的情緒 - 憤怒,恐懼,快樂和悲傷。
當它與孩子互動時,機器人將捕捉他們的面部表情,動作和頭部姿勢的視頻,以及他們的語調和發(fā)聲的錄音。每個孩子手腕上的監(jiān)視器還為機器人提供了體溫,心率和皮膚汗液反應的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)用于提取孩子的各種行為線索,然后被送入機器人的感知模塊。
使用深度學習模型,機器人然后基于提取的行為線索估計孩子的情感和參與度。結果用于調節(jié)后續(xù)治療期間的兒童 - 機器人相互作用。
人類專家也觀察了治療期間的視聽記錄。他們對兒童反應的評估顯示與機器人的感知有60%的相關性。這是一個比人類專家更高的協(xié)議水平。該研究結果表明,訓練有素的機器人在未來可能在自閉癥治療中發(fā)揮重要作用。
EngageME(人機交互過程中自閉癥兒童參與水平的自動測量)正在努力增加機器人的關鍵信息,這將有助于治療師個性化治療,使人機交互更具吸引力和自然。
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