Robotar har potential att underlätta framtida terapier för barn på autismspektrumet. Befintliga robotar är dock begränsade i sin förmåga att automatiskt uppfatta och reagera på mänsklig påverkan, vilket är nödvändigt för att etablera och upprätthålla engagerande interaktioner. Deras slutsats utmaning görs ännu svårare av det faktum att många individer med autism har atypiska och ovanligt olika stilar att uttrycka sina affektiva-kognitiva tillstånd. För att ta itu med heterogeniteten hos barn med autism använde vi de senaste framstegen inom djupinlärning för att formulera en personlig ram för maskininlärning (ML) för automatisk uppfattning om barnens affektiva tillstånd och engagemang under robotstödd autismterapi. Istället för att använda den traditionella one-size-fits-all ML strategi, anpassade vi vårt ramverk till varje barn med hjälp av deras kontextuella information (demografi och beteende bedömning poäng) och individuella egenskaper. Vi utvärderade denna ram på en multimodal (audio, video, och autonom fysiologi) data uppsättning av 35 barn (i åldrarna 3 till 13) med autism, från två kulturer (Asia och Europa), och uppnådde en genomsnittlig överenskommelse (intraklass korrelation) på ~60% med mänskliga experter i uppskattningen av påverkan och engagemang, även prestanda icke-personliga ML lösningar. Dessa resultat visar genomförbarheten av robot uppfattning om påverkan och engagemang hos barn med autism och har konsekvenser för utformningen av framtida autism terapier.
Rudovic m.fl. REF använder ansiktsmärken och kroppspose tillsammans med fångade ljud- och biosignaler för en automatisk uppfattning om barns affektiva tillstånd och engagemang.
Personalized machine learning for robot perception of affect and engagement in autism therapy
{'venue': 'Science Robotics', 'journal': 'Science Robotics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering', 'Psychology']}