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  [일반] 자폐증 치료사 돕는 딥러닝 로봇 게시글을 twitter로 보내기 게시글을 facebook으로 보내기
write date : 2018-11-01 10:47:35   
  일반 >자폐증 치료사 돕는 딥러닝 로봇
자폐증 치료사 돕는 딥러닝 로봇. 딥러닝으로 행동 해석, 자페아에게 자연스러운 개별 맞춤 치료 제공 가능토록 발전
딥러닝으로 로봇이 자폐증 치료사를 돕는다. 딥러닝으로 강화된 로봇은 행동을 해석하고 자페아에게 자연스러운 개별 맞춤 치료를 가능케 한다.



자폐증 치료에 영향 및 참여에 대한 로봇 지각 학습을 위한 개인화 된 기계 학습으로 소프트뱅크 로보틱스(SoftBank Robotics)의 휴머노이드 로봇 NAO 및 심층 학습 소프트웨어로 보강 된 요법 세션의 예이다. 이 연구에 참여한 3 세에서 13 세 사이의 연령대에 머물러 있는 35명의 자폐 아이들은 지루하고 졸린 경우부터 흥분하여 방 주위를 뛰어다니고, 박수를 치고, 로봇과 웃거나 만지는 등 35 분 동안 다양한 방법으로 로봇에 반응했다.

MIT 미디어 랩, 중부 대학교, 임페리얼 컬리지 런던 및 아우 크 스 부르크 대학의 국제 연구팀에 의한 연구 결과, 개별화된 딥러닝 소프트웨어로 무장한 로봇은 치료를 더욱 자연스럽고 매력적으로 만들면서 치료사가 행동을 해석하고 자폐아의 치료를 개별화하는데 도움을 준다.

자폐증을 앓고 있는 어린이들은 예를 들어 행복한 얼굴을 두려운 얼굴과 구별하는 등 주변 사람들의 감정 상태를 인식하는 데 어려움을 겪는다. 그래서 일부 치료사는 아이들에게 친절한 로봇을 사용하여 그 감정을 설명하고 아이들이 감정을 모방하고 적절한 방식으로 반응하도록 유도한다.

맞춤형 자폐증 치료

MIT의 연구팀의 사이언스 로보틱스지 발표에 따르면, 치료 로봇이 딥러닝으로 아이들의 행동을 보다 자연스럽게 인식한다는 점을 알았다.

개별 맞춤 치료는 특히 자폐증 치료에 중요한 요소로 MIT의 교수인 로사린드 피카드 (Rosalind Picard) 박사는 감정 컴퓨팅 연구 중이다. "자폐증으로 한 사람을 만났을 때 자폐증 환자 한 명을 만났습니다. "그녀는 유명한 격언을 인용하면서 말했다.

"컴퓨터2029 년까지 감성 지능을 갖추게 될 것이다."... 시간에 따라 기계는 "우스꽝스럽고 농담을하고 인간의 감정을 이해할 것이다."- 레이 커즈와일

"일반적인 인공 지능 방법은 습득한 각 범주 안의 비슷한 종류의 많은 데이터를 필요로 하기 때문에 예외의 상황이 많은 자폐증에 작동하는 AI(인공 지능)는 특히 까다로운 부분이다."심층적 학습의 필요성을 설명하는 피카드의 설명에 따르면. "이질성이 지배하는 자폐증에서 일반적인 AI 접근은 실패한다."

자폐증을 위한 개별 맞춤형 로봇 보조 요법은 어떻게 작동할까?

로봇 보조 요법 **은 자폐증에 대해 다음과 같이 작동한다. 인간 치료사는 서로 다른 감정을 표현하기 위해 서로 다른 얼굴의 아동용 사진 또는 플래시 카드를 보여 주며 두려움, 슬픔 또는 기쁨의 표현을 인식하는 방법을 가르친다. 그런 다음 치료사는 로봇에게 이러한 동일한 감정을 보여주기 위해 프로그램하고, 그 아이가 로봇과 교전하는 모습을 관찰한다. 아동의 행동은 로봇과 치료사가 수업을 진행하는 데 필요한 중요한 피드백을 제공하게 된다.

MIT Media Lab의 연구원인 루보빅(Ognjen Rudovic) 박사는 "치료사는 아이를 몇 초 동안 참여시키는 것이 큰 도전이 될 수 있다고 말하지만, 로봇은 어린이의 관심을 끌고 있다."라고 말했다. "인간은 다양한 방식으로 표정을 바꾸지만, 로봇은 항상 같은 방식으로 표정을 짓고, 표정이 어떻게 표시되는지 매우 체계적인 방식으로 학습하기 때문에 아이에게 덜 좌절감을 준다."



소프트뱅크 로보틱스
| 연구자들은 이 연구에서 NAO 휴머노이드 로봇을 사용했다. 거의 2피트 높이의 기갑된 수퍼 히어로나 드로이드와 흡사 한 NAO는 눈의 색깔, 팔다리의 움직임 및 목소리의 톤을 변화시킴으로써 다른 감정을 전달했다.

그러나 연구진은 이 유형의 치료법은 치료 중에 흥분하거나 주의를 기울이는 것과 같은 아동 자신의 행동을 로봇이 부드럽게 해석 할 수 있다면 가장 효과적 일 것이라고 전했다. 이 주장을 테스트하기 위해 MIT 미디어 랩과 중부 대학교의 연구원은 로봇이 이러한 상호 작용 동안 각 어린이의 참여와 흥미를 평가하는 데 도움이 되는 개별화 된 심층 학습 네트워크를 개발했다고 보고했다. **

연구원은 개인별로 수집 된 데이터로부터 배울 수 있는 개인화 된 프레임 워크를 구축했다. 아이들의 얼굴 표정, 머리 및 몸의 움직임, 포즈 및 제스처, 오디오 녹음 및 심박수, 체온 및 아동의 손목에 있는 모니터의 피부 땀 응답에 대한 데이터를 캡처했다.

특히 치료사가 아이들이 아이스크림을 사주기 위해 로봇을 데려갔다면 NAO가 어떻게 느끼는지 물었던 이야기를 하는 동안, 연구에 참여한 대부분의 어린이들은 로봇을 장난감과 같은 것이 아니라 NAO와 관련하여 마치 실제 사람을 대사듯 로봇에 반응을 보였다.

이 연구에서 연구자들은 아이들의 반응에 대한 로봇의 인식이 60 %의 높은 상관 계수를 가진 인간 전문가의 평가에 동의했다고 과학자들은 보고했다. *** (인간 관찰자가 높은 수준에 도달하는 것은 어려울 수 있다. 연구자들은 자녀의 참여와 행동에 대한 동의를 얻었으며 상관 관계 점수는 보통 50 ~ 55 %라고 밝혔다.)

참조 : 사이언스 로보틱스 (개방형 액세스). 출처 : MIT

*이 연구는 일본 교육 문화 체육부의 연구비 지원으로 이루어졌다. 중부 대학; 유럽 ​​연합 (EU)HORIZON 2020 교부금 (EngageME).

** 딥러닝 시스템은 계층적이며 여러 계층의 데이터 처리를 사용하여 작업을 개선하고 각각의 연속적인 계층은 원래의 원시 데이터를 약간 더 추상적으로 표현하고 있다. 딥러닝은 자동 음성 및 물체 인식 프로그램에 사용되어 아동의 약속과 같은 더 추상적인 개념을 이해하는 얼굴 표정, , 목소리를 인식하는 문제에 더 적합하게 만들어졌다.

기사본문 이미지

로봇 보조 자폐증 치료 중 주요 단계 (감지, 인식 및 상호 작용) 개요. 어린이의 심장 박동, 피부 전도도 (EDA), 체온 및 가속도계 데이터를 제공하는 눈에 띄지 않는 시청각 센서와 센서를 사용하여 세 가지 방식 (오디오, 시각 및 자율 생리학)의 데이터를 기록했다. 이 연구의 초점은 로봇의 인식이며, 이를 위해 아동의 정서적인 상태와 참여의 수준을 자동으로 추정 할 수 있는 개별화 된 심층 학습 프레임 워크를 설계하고, 그런 다음 이들을 사용하여 아동 - 로봇 상호 작용을 최적화하고 치료 경과를 모니터링 할 수 있었다. (통역 및 유틸리티 참조). 이미지는 NAO 로봇에 소프트뱅크 로보틱스(Softbank Robotics) 소프트웨어를 사용하여 얻은 것입니다. (출처 : Ognjen Rudovic 외. / 과학 로봇 공학)


루도비치는 "얼굴 표정의 경우, 예를 들어, 얼굴의 어떤 부분이 약혼의 추정에 가장 중요합니까?"라고 묻자 "딥러닝을 통해 로봇은 인간이 수동으로 이러한 기능을 제작할 필요없이 해당 데이터에서 가장 중요한 정보를 직접 추출 할 수 있었다."고 말했다.

로봇의 개별 맞춤형 딥러닝 네트워크는 이러한 비디오, 오디오 및 생리 데이터의 수준, 아동의 자폐증 진단 및 능력, 문화 및 성별에 대한 정보로 구축되었다. 연구자들은 아이들의 행동에 대한 추정치를 아이들의 비디오 및 오디오 녹음을 연속적으로 코딩하여 얼마나 기쁘거나 화가 났는지, 얼마나 관심이 있었는지, 그리고 그 아이가 세션 중에 어떻게 보였는지를 결정한 다섯 명의 전문가의 견적과 비교했다.

*** 인간에 의해 코딩 된 이러한 개별화 된 데이터에 대해 교육하고 모델 교육 또는 튜닝에 사용되지 않은 데이터를 테스트 한 결과, 네트워크는 학습 대부분의 아동에 대한 로봇의 자동 동작 평가를 크게 향상 시켰다. 네트워크가 모든 아동 데이터를 "일률적인 (one-size-fits-all)"접근 방식으로 결합했다면 평가할 수 있다고 연구진은 밝혔다. 루도 비치 (Rudovic)와 동료들은 또한 딥러닝 네트워크가 아이들 사이의 흥미로운 문화적 차이를 밝혀낸 평가 방법을 조사 할 수 있었다. "예를 들어, 일본인 아동은 잦은 신체 움직임이 더 많이 나타났으며 세르비아 아동은 큰 신체 움직임이 에피소드와 관련 되어 있었습니다."라고 Rudovic은 말했다.


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