論文の概要: Outlining the design space of eXplainable swarm (xSwarm): experts
perspective
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.01269v1
- Date: Sun, 3 Sep 2023 20:36:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-06 20:34:32.924850
- Title: Outlining the design space of eXplainable swarm (xSwarm): experts
perspective
- Title（参考訳）: eXplainable Swarm (xSwarm)の設計空間の概要 : 専門家の視点から
- Authors: Mohammad Naiseh, Mohammad D. Soorati, Sarvapali Ramchurn
- Abstract要約: スウォームロボティクスでは、エージェントは局所的な役割を通して相互作用し、個人の能力を超えた複雑なタスクを解決する。
HSI(Human-Swarm Interaction)には、対処がまだ始まっていない新しい課題がある。
説明可能性(Explainability)は、効果的で信頼性の高いHSIを促進し、Human-Swarmチームの全体的なパフォーマンスを改善する要因のひとつだ。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In swarm robotics, agents interact through local roles to solve complex tasks
beyond an individual's ability. Even though swarms are capable of carrying out
some operations without the need for human intervention, many safety-critical
applications still call for human operators to control and monitor the swarm.
There are novel challenges to effective Human-Swarm Interaction (HSI) that are
only beginning to be addressed. Explainability is one factor that can
facilitate effective and trustworthy HSI and improve the overall performance of
Human-Swarm team. Explainability was studied across various Human-AI domains,
such as Human-Robot Interaction and Human-Centered ML. However, it is still
ambiguous whether explanations studied in Human-AI literature would be
beneficial in Human-Swarm research and development. Furthermore, the literature
lacks foundational research on the prerequisites for explainability
requirements in swarm robotics, i.e., what kind of questions an explainable
swarm is expected to answer, and what types of explanations a swarm is expected
to generate. By surveying 26 swarm experts, we seek to answer these questions
and identify challenges experts faced to generate explanations in Human-Swarm
environments. Our work contributes insights into defining a new area of
research of eXplainable Swarm (xSwarm) which looks at how explainability can be
implemented and developed in swarm systems. This paper opens the discussion on
xSwarm and paves the way for more research in the field.
- Abstract（参考訳）: swarm roboticsでは、エージェントがローカルの役割を通して相互作用し、個人の能力を超えた複雑なタスクを解決します。
Swarmは人間の介入を必要とせずにいくつかの操作を実行できるが、安全に重要なアプリケーションの多くは、Swarmの制御と監視を人間オペレーターに要求している。
HSI(Human-Swarm Interaction)には、対処がまだ始まっていない新しい課題がある。
説明可能性(Explainability)は、効果的で信頼性の高いHSIを促進し、Human-Swarmチームの全体的なパフォーマンスを改善する要因のひとつだ。
人間-ロボットインタラクションや人間中心mlなど、さまざまな人間-aiドメインで説明可能性を検討した。
しかし、人間-AI文学で研究された説明が人間-スウォームの研究・発展に有用かどうかはまだはっきりしない。
さらに、swarm roboticsにおける説明可能性要件の前提条件、すなわち、説明可能なswarmが答えるであろう質問の種類、そして、swarmが生み出す説明の種類についての基礎的な研究が欠如している。
26人のSwarmのエキスパートを調査し、これらの疑問に答え、専門家が直面する課題を特定し、ヒューマン・スウォーム環境における説明を生み出す。
私たちの研究は、swarmシステムで説明可能性がどのように実装され開発されるかを検討する、説明可能なswarm(xswarm)の新たな研究領域の定義に寄与しています。
本稿では、xSwarmに関する議論を開き、この分野におけるさらなる研究の道を開く。
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