論文の概要: Human-AI Interaction in Industrial Robotics: Design and Empirical Evaluation of a User Interface for Explainable AI-Based Robot Program Optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.19349v1
- Date: Tue, 30 Apr 2024 08:20:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-01 14:54:33.966382
- Title: Human-AI Interaction in Industrial Robotics: Design and Empirical Evaluation of a User Interface for Explainable AI-Based Robot Program Optimization
- Title（参考訳）: 産業ロボットにおけるヒューマンAIインタラクション:説明可能なAIに基づくロボットプログラム最適化のためのユーザインタフェースの設計と実証評価
- Authors: Benjamin Alt, Johannes Zahn, Claudius Kienle, Julia Dvorak, Marvin May, Darko Katic, Rainer Jäkel, Tobias Kopp, Michael Beetz, Gisela Lanza,
- Abstract要約: 本稿では,最先端の深層学習型ロボットプログラムのための説明ユーザインタフェース(XUI)を提案する。
XUIは、スキルレベルによって異なるユーザエクスペリエンスを持つ、ナイーブなユーザとエキスパートなユーザの両方を提供します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.537321488131869
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: While recent advances in deep learning have demonstrated its transformative potential, its adoption for real-world manufacturing applications remains limited. We present an Explanation User Interface (XUI) for a state-of-the-art deep learning-based robot program optimizer which provides both naive and expert users with different user experiences depending on their skill level, as well as Explainable AI (XAI) features to facilitate the application of deep learning methods in real-world applications. To evaluate the impact of the XUI on task performance, user satisfaction and cognitive load, we present the results of a preliminary user survey and propose a study design for a large-scale follow-up study.
- Abstract（参考訳）: 近年のディープラーニングの進歩は、その変革の可能性を示しているが、実際の製造アプリケーションへの採用は限られている。
我々は,最先端のディープラーニングベースのロボットプログラムオプティマイザのための説明型ユーザインタフェース(XUI)を提案し,そのスキルレベルに応じたユーザエクスペリエンスを提供するとともに,現実世界のアプリケーションにディープラーニング手法を適用するための説明可能なAI(XAI)機能も提供する。
タスクパフォーマンス,ユーザ満足度,認知負荷に対するXUIの影響を評価するため,予備調査の結果を提示し,大規模フォローアップ研究のための研究設計を提案する。
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