Edge Computing based Human-Robot Cognitive Fusion: A Medical Case Study in the Autism Spectrum Disorder Therapy

要約

近年、エッジ コンピューティングは、クラウド コンピューティングの設備やサービスをエンド ユーザーに接続することで、AI、ロボティクス、IoT、高速無線センサー ネットワーク (5G など) などの多くの将来テクノロジーを可能にするパラダイムとして機能しています。
特に医療およびヘルスケア用途では、遠隔患者監視を提供し、大量のマルチメディアを増加させます。
ロボット工学の観点から見ると、ロボット支援療法 (RAT) はリハビリテーションロボット工学における能動的支援ロボット技術であり、自閉症スペクトラム障害 (ASD) の子供のような障害のある人々の研究と利益のために多くの研究者を惹きつけています。
しかし、RAT の主な課題は、ASD の人々の感情状態を検出でき、個人の好みを思い出せるモデルが存在することです。
さらに、さまざまな状態やシナリオに適応するためにロボットが治療アプローチを更新できるように、専門家の診断と推奨事項を組み込むことは、ASD 治療プロセスの重要な部分です。
この論文では、人間の専門家と支援ロボットを同じフレームワークで組み合わせて、ASD 患者の長期サポートを支援するエッジ コグニティブ コンピューティングのアーキテクチャを提案します。
ASD治療のための新しい認知ロボットモデルのリアルタイムコンピューティングと分析を統合することにより、提案されたアーキテクチャは、シームレスな遠隔診断、24時間体制の症状モニタリング、緊急警告、治療変更、および高度な支援を実現できます。

要約(オリジナル)

In recent years, edge computing has served as a paradigm that enables many future technologies like AI, Robotics, IoT, and high-speed wireless sensor networks (like 5G) by connecting cloud computing facilities and services to the end users. Especially in medical and healthcare applications, it provides remote patient monitoring and increases voluminous multimedia. From the robotics angle, robot-assisted therapy (RAT) is an active-assistive robotic technology in rehabilitation robotics, attracting many researchers to study and benefit people with disability like autism spectrum disorder (ASD) children. However, the main challenge of RAT is that the model capable of detecting the affective states of ASD people exists and can recall individual preferences. Moreover, involving expert diagnosis and recommendations to guide robots in updating the therapy approach to adapt to different statuses and scenarios is a crucial part of the ASD therapy process. This paper proposes the architecture of edge cognitive computing by combining human experts and assisted robots collaborating in the same framework to help ASD patients with long-term support. By integrating the real-time computing and analysis of a new cognitive robotic model for ASD therapy, the proposed architecture can achieve a seamless remote diagnosis, round-the-clock symptom monitoring, emergency warning, therapy alteration, and advanced assistance.

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