AoECR: AI-ization of Elderly Care Robot

要約

高齢者ケアロボットの効果的な使用には、自律的な相互作用が重要です。
ただし、ロボット構成の多様性とデータセットの不足により、ユニバーサルAIアーキテクチャの開発は非常に困難です。
AOECRと呼ばれる高齢者ケアロボットのAI化のための普遍的な建築を提案しました。
具体的には、看護ベッドに基づいて、高齢者のケアシナリオ用に合わせた患者看護師の相互作用データセットを開発し、看護操作を実行できるように大きな言語モデルを微調整しました。
さらに、推論プロセスには、制御コマンドのセキュリティを確保するためのセルフチェックチェーンが含まれていました。
専門家の最適化プロセスは、インタラクティブな応答の人間化とパーソナライズをさらに強化しました。
物理的実験は、AOECRが多様なシナリオ全体でゼロショット一般化機能を示し、患者の指示を理解し、安全な制御コマンドを実装し、人間化およびパーソナライズされたインタラクティブな応答を提供することを実証しました。
一般に、私たちの研究は、高齢者ケアロボットに貴重なデータセットリファレンスとAI化ソリューションを提供します。

要約(オリジナル)

Autonomous interaction is crucial for the effective use of elderly care robots. However, developing universal AI architectures is extremely challenging due to the diversity in robot configurations and a lack of dataset. We proposed a universal architecture for the AI-ization of elderly care robots, called AoECR. Specifically, based on a nursing bed, we developed a patient-nurse interaction dataset tailored for elderly care scenarios and fine-tuned a large language model to enable it to perform nursing manipulations. Additionally, the inference process included a self-check chain to ensure the security of control commands. An expert optimization process further enhanced the humanization and personalization of the interactive responses. The physical experiment demonstrated that the AoECR exhibited zero-shot generalization capabilities across diverse scenarios, understood patients’ instructions, implemented secure control commands, and delivered humanized and personalized interactive responses. In general, our research provides a valuable dataset reference and AI-ization solutions for elderly care robots.

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