Robotern den Umgang mit autistischen Kindern beibringen
Menschen mit Autismus sehen, hören und fühlen die Welt anders als die Anderen, was die Art und Weise ihrer Interaktionen mit anderen Leuten beeinflusst. So werden kommunikationsorientierte Aktivitäten für Kinder mit Autismus-Spektrum-Störungen zu einer wahren Herausforderung. Für Therapeuten ist es daher schwer, sie im Rahmen einer Lerntherapie in diese Aktivitäten einzubeziehen. Zur Lösung dieses Problems setzen die Therapeuten in letzter Zeit in den Therapiesitzungen humanoide Roboter ein. Den existierenden Robotern mangelt es jedoch an der Fähigkeit, sich selbstständig mit den Kindern beschäftigen zu können, was zur Verbesserung der Therapie unbedingt notwendig ist. Die Tatsache, dass Menschen mit Autismus-Spektrum-Störung untypische und unterschiedliche Arten haben, ihre Gedanken und Gefühle auszudrücken, gestaltet den Einsatz solcher Roboter noch schwieriger. Die Forscherinnen und Forscher des EU-finanzierten Projekts EngageME haben nun ein personalisiertes Framework für Maschinenlernen für Roboter entwickelt, die in der Autismustherapie eingesetzt werden. Wie sie es in ihrer in „Science Robotics“ veröffentlichten wissenschaftlichen Arbeit beschreiben, unterstützt dieses Framework die Roboter dabei, auf automatische Weise die Emotionen, also Gesichtsausdrücke, Tonlagen und Gestik sowie das Engagement der Kinder im Umgang mit ihnen wahrzunehmen. Ein personalisierter Ansatz Auf dem Weg zur Realisierung dieses aufregenden Fortschritts hatten die Projektpartner erkannt, dass es bei Kindern mit Autismus-Spektrum-Störung nicht die eine Herangehensweise gibt, die für alle geeignet ist. Infolgedessen personalisierte man das Framework für jedes Kind mit Hilfe von demografischen Daten, Verhaltensbewertungsergebnissen und weiteren für genau dieses Kind einzigartigen Merkmalen. Das neuartige Framework versetzte die Roboter in die Lage, ihre Deutungen der Reaktionen der Kinder automatisch anzupassen, indem kulturelle und individuelle Unterschiede zwischen ihnen berücksichtigt werden. „Die Herausforderung, Strategien für maschinelles Lernen und KI [künstliche Intelligenz] zu kreieren, die bei Autismus funktionieren, ist besonders verzwickt, da die üblichen KI-Methoden viele Daten erfordern, die für jede Kategorie, die zu erlernen ist, ähnlich sind. Autismus bedeutet Heterogenität und so scheitern die normalen KI-Ansätze“, erklärte Mitverfasserin Prof. Rosalind Picard in einem auf „MIT News“ geposteten Artikel. Roboterunterstützte Therapie Die Forscher erprobten ihr Modell an 35 Kindern aus Japan und Serbien. Die Kinder im Alter von drei bis 13 Jahren interagierten in 35-minütigen Sitzungen mit den Robotern. Die humanoiden Roboter vermittelten verschiedene Gefühle wie etwa Wut, Angst, Glücklichsein und Traurigkeit, indem sie die Farbe ihrer Augen, den Ton ihrer Stimme und die Haltung ihrer Gliedmaßen veränderten. Während der Roboter mit dem Kind interagierte, nahm er Videoaufnahmen der Gesichtsausdrücke, Bewegungen und Kopfhaltung sowie Tonaufnahmen des Tonfalls und von Lautäußerungen der Kinder auf. Ein Monitor am Handgelenk des Kindes lieferte dem Roboter außerdem Daten über Körpertemperatur, Herzfrequenz und Hautschweißreaktion. Die Daten nutzte man, um die verschiedenen Verhaltenssignale des Kindes zu extrahieren, und sie wurden anschließend in das Wahrnehmungsmodul des Roboters eingespeist. Anhand von Modellen für tiefes Lernen schätzte der Roboter dann auf Grundlage der gewonnenen Verhaltenshinweise die Gemütsbewegungen und das Engagement des Kindes ein. Die Ergebnisse dienten in nachfolgenden Therapiesitzungen der Modulation der Kind-Roboter-Interaktion. Auch Fachleute sahen sich audiovisuelle Aufzeichnungen der Therapiesitzungen an. Deren Bewertung der Reaktionen der Kinder ergab eine Korrelation von 60 % mit den Wahrnehmungen der Roboter. Das entsprach einem höheren Maß an Übereinstimmung als es sonst zwischen menschlichen Fachleuten üblich ist. Die Studienergebnisse deuten darauf hin, dass zukünftig trainierte Roboter eine wichtige Rolle in der Autismustherapie spielen könnten. EngageME (Automated Measurement of Engagement Level of Children with Autism Spectrum Conditions during Human-robot Interaction) arbeitet daran, den Robotern weitere Schlüsselinformationen zugänglich zu machen, welche die Therapeuten bei der Personalisierung von Therapien sowie dabei unterstützen werden, die Mensch-Roboter-Interaktion ansprechender und natürlicher zu gestalten. Weitere Informationen: CORDIS-Website
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