Human-AI Interaction in Industrial Robotics: Design and Empirical Evaluation of a User Interface for Explainable AI-Based Robot Program Optimization

要約

ディープラーニングの最近の進歩により、その変革の可能性が実証されましたが、現実世界の製造アプリケーションへの採用は依然として限られています。
最先端の深層学習ベースのロボット プログラム オプティマイザーの説明ユーザー インターフェイス (XUI) を紹介します。これは、初心者ユーザーと専門ユーザーの両方にスキル レベルに応じて異なるユーザー エクスペリエンスを提供するとともに、Explainable AI (XAI) を提供します。
現実世界のアプリケーションへの深層学習手法の適用を容易にする機能。
タスクのパフォーマンス、ユーザーの満足度、認知負荷に対する XUI の影響を評価するために、予備的なユーザー調査の結果を提示し、大規模な追跡調査の研究デザインを提案します。

要約(オリジナル)

While recent advances in deep learning have demonstrated its transformative potential, its adoption for real-world manufacturing applications remains limited. We present an Explanation User Interface (XUI) for a state-of-the-art deep learning-based robot program optimizer which provides both naive and expert users with different user experiences depending on their skill level, as well as Explainable AI (XAI) features to facilitate the application of deep learning methods in real-world applications. To evaluate the impact of the XUI on task performance, user satisfaction and cognitive load, we present the results of a preliminary user survey and propose a study design for a large-scale follow-up study.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google