要約
高齢者人口の世界的な増加により、介護者の負担を軽減しながら弱い立場にある人々の生活の質を向上させるための革新的な長期介護ソリューションが必要となっています。
機械学習の進歩を活用した支援ロボットは、有望なパーソナライズされたサポートを提供します。
ただし、それらが日常生活に組み込まれると、プライバシーに関する重大な懸念が生じます。
ロボット オペレーティング システム (ROS) などの広く使用されているフレームワークには、歴史的に固有のプライバシー メカニズムが欠如しており、ロボット工学におけるデータ駆動型のアプローチが複雑になっています。
この研究は、支援ロボット工学を進歩させるために、Federated Learning (FL) などのユーザー中心のプライバシーを意識したテクノロジーの先駆けとなります。
FL は機密データを共有せずに共同学習を可能にし、プライバシーとスケーラビリティの問題に対処します。
この取り組みには、スマートな車椅子支援のためのソリューションの開発、ユーザーの自立性と幸福度の向上が含まれます。
この研究は、非定常データと異種環境に関連する課題に取り組むことで、パーソナライゼーションとユーザー エクスペリエンスを向上させることを目的としています。
最終的には、支援ロボットの社会への責任ある統合を主導し、高齢者や介護が必要な個人の生活の質を向上させることを目指しています。
要約(オリジナル)
The global increase in the elderly population necessitates innovative long-term care solutions to improve the quality of life for vulnerable individuals while reducing caregiver burdens. Assistive robots, leveraging advancements in Machine Learning, offer promising personalised support. However, their integration into daily life raises significant privacy concerns. Widely used frameworks like the Robot Operating System (ROS) historically lack inherent privacy mechanisms, complicating data-driven approaches in robotics. This research pioneers user-centric, privacy-aware technologies such as Federated Learning (FL) to advance assistive robotics. FL enables collaborative learning without sharing sensitive data, addressing privacy and scalability issues. This work includes developing solutions for smart wheelchair assistance, enhancing user independence and well-being. By tackling challenges related to non-stationary data and heterogeneous environments, the research aims to improve personalisation and user experience. Ultimately, it seeks to lead the responsible integration of assistive robots into society, enhancing the quality of life for elderly and care-dependent individuals.
arxiv情報
| 著者 | Fernando E. Casado |
| 発行日 | 2024-05-23 13:14:08+00:00 |
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