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

Yapay Zeka Kullanmayanlar İşini Kaybedecek

Yapay Zeka Artık Bir Tercih Değil, Zorunluluk Çip teknolojisinin öncüsü Nvidia’nın kurucusu ve CEO’su Jensen…

24 saat ago

Yapay Zeka ile Müşteri Hizmetlerinde Yeni Dönem: Virtual Voice Bridge

Günümüzün hızla dijitalleşen dünyasında müşteri hizmetleri, yalnızca bir destek hattı olmaktan çıkıp markaların en kritik…

2 gün ago

95. TRAI Meet-Up’ta Yapay Zeka Altyapıları Konuşuldu

2017 yılından bu yana her ayın üçüncü çarşamba akşamı düzenlediğimiz TRAI Meet-Up serisinin 95’incisi, 23…

6 gün ago

NTT DATA, SAP Geliştirme Süreçlerini Yapay Zeka ile Yeniden Tanımlıyor

Standart entegrasyonların ötesine geçen, projeye özgü özel SAP geliştirmelerinin diğer sistemlerle entegrasyonu genellikle daha karmaşık…

1 hafta ago

OpenAI, ChatGPT Agent’ı tanıttı

OpenAI, ChatGPT’yi görevleri kullanıcı adına yerine getirebilen bir yapay zeka asistanına dönüştüren yeni nesil bir…

2 hafta ago

2025 Üniversite Tercihleri için Yapay Zeka Bölümleri ve Yeni Açılan Bölümler

Üniversite sınavına giren öğrencilerin tercih dönemi telaşı yaklaştı. Özellikle teknolojiye ilgi duyan ve bu alanda…

3 hafta ago