論文の概要: Towards Privacy-Aware and Personalised Assistive Robots: A User-Centred Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14528v1
• Date: Thu, 23 May 2024 13:14:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-24 13:07:39.438129
• Title: Towards Privacy-Aware and Personalised Assistive Robots: A User-Centred Approach
• Title（参考訳）: プライバシ・アウェアとパーソナライズされた補助ロボットを目指して--ユーザ中心アプローチ
• Authors: Fernando E. Casado,
• Abstract要約: この研究は、フェデレートラーニング(FL)のようなユーザー中心のプライバシーに配慮した技術のパイオニアである。 FLは機密データを共有せずに協調学習を可能にし、プライバシとスケーラビリティの問題に対処する。 この作業には、スマート車椅子アシストのためのソリューションの開発、ユーザの独立性の向上、幸福感の向上が含まれる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.5769013369398
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: 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.
• Abstract（参考訳）: 高齢者の世界的な増加は、介護負担を軽減しつつ、脆弱な個人の生活の質を向上させるために革新的な長期医療ソリューションを必要としている。 機械学習の進歩を活用する支援ロボットは、有望なパーソナライズされたサポートを提供する。 しかし、彼らの日常生活への統合は、重要なプライバシー上の懸念を引き起こす。 ロボットオペレーティングシステム(ROS)のような広く使われているフレームワークは、歴史的に固有のプライバシーメカニズムを欠き、ロボット工学におけるデータ駆動アプローチを複雑にしている。 この研究は、Federated Learning (FL)のような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者であり、補助ロボティクスを推進している。 FLは機密データを共有せずに協調学習を可能にし、プライバシとスケーラビリティの問題に対処する。 この作業には、スマート車椅子アシストのためのソリューションの開発、ユーザの独立性の向上、幸福感の向上が含まれる。 非定常データや異種環境に関わる課題に対処することで、パーソナライゼーションとユーザエクスペリエンスの向上を目指す。 最終的には、高齢者や介護依存者の生活の質を高めるために、支援ロボットの社会への責任ある統合を導こうとしている。

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