EngageME: Otizm Terapisi için Kişiselleştirilmiş Makine Öğrenmesi

Otizm Spektrum Bozukluğu (OSB), bugün dünya genelinde her 160 çocuktan birini etkilemektedir. OSB’li çocuklar, sosyal iletişim ve etkileşimlerde, kısıtlı ve tekrarlayıcı davranışlarda sürekli sorunlar yaşamaktadır. Bu sorunlar, kendi sosyo-duygusal yaşamları ve ailelerinin yaşamları için de ciddi zorluklar oluşturmakta. OSB’li çocukların sosyal becerilerini geliştirmelerine yardımcı olan, farklı tipte birçok otizm terapisi var.

Son zamanlarda, sosyal robotlar tedavi sırasında oynanan interaktif oyunlarda kullanılmakta. Bunun sebebi belki de, OSB’li çocukların onları, insan benzeri oldukları halde öngörülebilirlikleri ve tehditkar olmayan doğaları nedeniyle eğlenceli ve ilgi çekici bulmalarındandır. Bununla birlikte, bir sosyal robot ve bir çocuk arasında doğala yakın etkileşimi mümkün kılmak için, bu robotların, çocuğun davranışsal ipuçlarını öğrenmelerine ve tanımalarına, daha doğal ve ilgi çekici bir şekilde yanıt vermelerine olanak tanıyan bir tür sosyo-duygusal zeka ile donatılmış olmaları gerekir.

EngageME, OSB’li çocuklar için otizm tedavisinde insansı robotların (örneğin NAO) kullanımını araştırmaktadır. Bu teknoloji, derin öğrenmeyi temel alarak, etki ve katılımın otomatik ölçümü için kişiselleştirilmiş ve kültüre uyarlanmış modeller getiriyor. EngageMe’de, her çocuğun gerçek dünya terapi seansları sırasında kaydedilmiş çok modlu davranışsal ipuçlarını (yüz ifadeleri, baş pozisyonu, ses tonu, vokalizasyonlar, vücut ısısı, kalp atışı ve cilt iletimi dahil biyo-işaretler) analiz etmek için en gelişmiş veri işleme araçları kullanıldı. Bunlar, insan uzmanları tarafından sağlanan etki ve etkileşim puanlarıyla eşleştirildi ve robot algısı için kişiselleştirilmiş derin modelleri eğitmek için kullanıldı. Son olarak, bu modeller terapi seanslarından elde edilen yeni veriler üzerinde test edildi.

EngageME, otizm terapisi bağlamında, otizmli çocuklar arasındaki kültürel ve bireysel farklılıkları hesaba katarak, çocukların duygulanımlarını ve etkileşimlerini otomatik olarak yorumlayabilen bir robot algılama modülünün tasarlanması için, veri odaklı makine öğreniminin kullanıldığı ilk çalışmadır.

Bu çalışma Haziran 2018’de Science Robotics‘te yayınlandı.

Kaynak: MIT Media Lab

TRAI

Recent Posts

Türkiye Yapay Zeka Zirvesi’nde Katılım Rekoru

Bu yıl sekizincisini düzenlediğimiz Türkiye Yapay Zeka Zirvesi, ülkemizdeki yapay zeka ekosisteminin önde gelen isimlerini,…

5 saat ago

TRAI Yapay Zeka Araştırması Yayında!

Yapay zeka artık yalnızca bir teknoloji değil; ekonomilerin motoru, rekabetin yeni ölçüsü. Türkiye Yapay Zeka…

3 gün ago

98. TRAI Meet-Up’ta “Hukuk, Etik ve Felsefe Perspektifinden Yapay Zeka” Konuşuldu

2017 yılından bu yana her ayın üçüncü çarşambası düzenlediğimiz TRAI Meet-Up serisinin 98’incisini 15 Ekim…

2 hafta ago

Türkiye’deki Yapay Zeka Girişimleri 419’a Ulaştı!

Türkiye Yapay Zeka İnisiyatifi (TRAI) olarak 2017’den bu yana yürüttüğümüz haritalama çalışmasıyla Türkiye’de yapay zeka…

4 hafta ago

97. TRAI Meet-Up’ta Akıllı Şehirler ve Otonom Araçlar Konuşuldu

2017 yılından bu yana her ayın üçüncü çarşambası düzenlenen TRAI Meet-Up serisinin 97’ncisini 17 Eylül…

1 ay ago

Üyemiz Etiya, Gartner Magic Quadrant’ta

Türkiye merkezli küresel yazılım şirketi Etiya, yapay zeka alanında dikkat çekici bir başarıya imza attı.…

2 ay ago