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Socially Pertinent Robots in Gerontological Healthcare

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Humanoide Roboter mit sozialen Kompetenzen könnten die Altenpflege neu definieren

Könnten Roboter eines Tages dabei helfen, Besuch zu empfangen und zu leiten, freie Plätze zu finden, zu erkennen, wenn jemand mit ihnen spricht, oder sich auf natürliche Weise zu unterhalten? EU-finanzierte Forschende haben eine neue Generation humanoider Roboter vorgestellt, die in verschiedenen sozialen Situationen natürlicher reagieren können.

In den vergangenen zehn Jahren wurden soziale Roboter in verschiedenen öffentlichen Räumen wie Museen, Flughäfen, Banken und Krankenhäusern eingesetzt. Neben der grundlegenden Navigation und Objektmanipulation müssen diese Roboter auch natürlich mit Menschen kommunizieren. Es gibt zwar bereits Instrumente der künstlichen Intelligenz, die mit Menschen interagieren, aber sie sind oft nicht ausgereift genug für komplexe soziale Aufgaben, die keine menschliche Aufsicht erfordern. „Wenn ein Roboter beispielsweise einer Diskussionsgruppe beitreten oder jemanden durch ein belebtes Gebäude begleiten soll, muss er die Signale mehrerer Menschen (unter den Sprechenden) genau wahrnehmen und interpretieren können, um angemessen zu reagieren. Dazu sind fortgeschrittene Wahrnehmungs- und Lernfähigkeiten für autonome Entscheidungen erforderlich“, kommentiert Xavier Alameda-Pineda, Koordinator des EU.finanzierten Projekts SPRING. SPRING hat soziale Roboter vorgestellt, die in der Lage sind, in komplexen und unvorhersehbaren öffentlichen Räumen wirksam zu interagieren. Die Roboter wurden in der gerontologischen Tagesklinik Broca erprobt. „Diese Menschen, oft in Begleitung von befreundeten Personen oder Familienangehörigen, verbringen viele Stunden im Krankenhaus, um auf Ergebnisse zu warten oder Termine zu vereinbaren. Unser Ziel war es, ein System anzubieten, das nicht nur praktische Informationen bereitstellt, sondern auch den Stress des Alltags mildert“, erläutert Alameda-Pineda. Bei den Tests mit über 90 Erkrankten und ihren Begleitpersonen sowie 30 medizinischen Fachkräften konnte SPRING während der Versuche kontinuierliche Verbesserungen bei der Übersichtlichkeit und Akzeptanz erzielen. „Die Übersichtlichkeit und die Bewertung wurden in einer Tagesklinik mit einem humanoiden Roboter in voller Größe durchgeführt, was sich von den üblichen Umgebungen in Pflegeeinrichtungen und dem Einsatz kleinerer Roboter in Haustiergröße unterscheidet", fügt Alameda-Pineda hinzu. Die Forschenden entwickelten eine innovative Software-Architektur für den neu konzipierten humanoiden Roboter, die fünf Module für Wahrnehmungsprozesse (Selbstlokalisierung, Lokalisierung des Menschen, Sprachverarbeitung, Analyse des menschlichen Verhaltens, Personalmanagement) und drei Module für Handlungsprozesse (Schnittstelle zum Experimentator, Konversation mit mehreren Personen, Erzeugung nonverbalen Verhaltens) umfasste.

Natürlichere Interaktionen

Soziale Roboterplattformen haben Schwierigkeiten mit natürlichen und reibungslosen Interaktionen, da es schwierig ist, ein System zu schaffen, das soziale Gegebenheiten zuverlässig versteht. Dieses System muss in verschiedenen Szenarien anpassungsfähig sein und sich den Veränderungen der sozialen Interaktionen stellen. Um diese Probleme zu lösen, verwendeten die Forschenden den ROS-Standard für die Mensch-Roboter-Interaktion (ROS4HRI), mit dem Roboter Informationen über Menschen verarbeiten, z. B. ihre Sprache, Mimik, Körperbewegungen und Körperhaltung. Dadurch fiel es den Robotern leichter, sich anzupassen und in verschiedenen sozialen Umgebungen zu reagieren.

Den multimodalen Dialog aufnehmen

Menschen kommunizieren mit einer Mischung aus verschiedenen Signalen, wie Gesten, Sprache, Nicken und sogar Schweigen, um sich auszudrücken und einander zu verstehen. Während in der bisherigen Forschung diese Hinweise einzeln analysiert wurden, ist es immer noch eine Herausforderung, sie auf einem Roboter effektiv zu kombinieren. „SPRING hat in dieser Hinsicht Fortschritte erzielt, indem Robotern geholfen wurde, mithilfe von Tönen und Augen Menschen zu erkennen und Gefühle in gesprochenen Worten zu verstehen. Die Arbeit konzentrierte sich außerdem darauf, Roboter in die Lage zu versetzen, Gesten zu verwenden, die zu dem passen, was sie sagen, um die Interaktion natürlicher zu gestalten“, bemerkt Alameda-Pineda.

Inhaltskontrolle verstärken

Große Sprachmodelle und multimodale generative Modelle könnten Konversationen und Interaktionen in der offenen Welt fördern. Sie funktionieren jedoch oft wie eine „Black Box“ und sind daher schwer zu kontrollieren. Dies ist vor allem in sensiblen Bereichen wie der Gesundheitsfürsorge oder im Umgang mit Kindern sowie beim Umgang mit rassistischen oder sexistischen Äußerungen enorm wichtig. „SPRING ging diese Herausforderungen an, indem es die Modelle mithilfe von Aufforderungen anleitete, doch diese Methode garantiert nicht immer zufriedenstellende Ergebnisse. Es ist wichtig, den Zusammenhang zu verstehen, da dies hilft, die Grenzen akzeptabler Reaktionen zu definieren“, so Alameda-Pineda.

Verbesserte Personalisierung und Anpassung

Eine weitere Herausforderung für soziale Roboter besteht darin, die Fähigkeit zu entwickeln, Interaktionen mit ihrer Umgebung selbstständig anzupassen und zu personalisieren. Dies bedeutet, dass sie keine spezifischen Daten für jede Person, jede Umgebung oder Aufgabe benötigen, wenn sie in neuen Umgebungen eingesetzt werden. SPRING erforschte, wie dies erreichbar sein könnte, und arbeitete an der Technologie, die diese Fortschritte realisiert.

Schlüsselbegriffe

SPRING, humanoider Roboter, sozialer Roboter, Wahrnehmung, Tagesklinik, Altenpflege

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