論文の概要: PrISM-Observer: Intervention Agent to Help Users Perform Everyday Procedures Sensed using a Smartwatch
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.16785v1
- Date: Tue, 23 Jul 2024 18:38:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-25 15:44:18.282806
- Title: PrISM-Observer: Intervention Agent to Help Users Perform Everyday Procedures Sensed using a Smartwatch
- Title(参考訳): PrISM-Observer:スマートウォッチを使って毎日のプロシージャの実行を支援するインターベンションエージェント
- Authors: Riku Arakawa, Hiromu Yakura, Mayank Goel,
- Abstract要約: PrISM-Observerはスマートウォッチベースのコンテキスト対応リアルタイム介入システムで、エラーを防止して日常的なタスクをサポートする。
情報を探さなければならない従来のシステムとは異なり、エージェントはユーザーの行動を観察し、積極的に介入する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 43.41204564594764
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We routinely perform procedures (such as cooking) that include a set of atomic steps. Often, inadvertent omission or misordering of a single step can lead to serious consequences, especially for those experiencing cognitive challenges such as dementia. This paper introduces PrISM-Observer, a smartwatch-based, context-aware, real-time intervention system designed to support daily tasks by preventing errors. Unlike traditional systems that require users to seek out information, the agent observes user actions and intervenes proactively. This capability is enabled by the agent's ability to continuously update its belief in the user's behavior in real-time through multimodal sensing and forecast optimal intervention moments and methods. We first validated the steps-tracking performance of our framework through evaluations across three datasets with different complexities. Then, we implemented a real-time agent system using a smartwatch and conducted a user study in a cooking task scenario. The system generated helpful interventions, and we gained positive feedback from the participants. The general applicability of PrISM-Observer to daily tasks promises broad applications, for instance, including support for users requiring more involved interventions, such as people with dementia or post-surgical patients.
- Abstract(参考訳): 私たちは定期的に、一連のアトミックステップを含む手順(調理など)を実行します。
特に認知症のような認知障害を経験する人には、しばしば、不注意な欠席や1つのステップの誤った順序付けが深刻な結果をもたらすことがある。
本稿では,スマートウォッチをベースとしたコンテキスト対応リアルタイム介入システムPrISM-Observerについて紹介する。
情報を探さなければならない従来のシステムとは異なり、エージェントはユーザーの行動を観察し、積極的に介入する。
この機能は、マルチモーダルセンシングと最適な介入モーメントや方法の予測を通じて、エージェントがリアルタイムでユーザの行動に対する信念を継続的に更新する能力によって実現される。
まず、異なる複雑さを持つ3つのデータセットに対する評価を通じて、フレームワークのステップトラッキング性能を検証した。
そして,スマートウォッチを用いたリアルタイムエージェントシステムを実装し,調理作業シナリオにおけるユーザスタディを行った。
システムは有用な介入を発生させ,参加者から肯定的なフィードバックを得た。
PrISM-Observerの日常業務への適用性は、例えば認知症や術後患者など、より関連する介入を必要とするユーザのサポートなど、幅広い応用を約束する。
関連論文リスト
- WorkArena: How Capable Are Web Agents at Solving Common Knowledge Work Tasks? [83.19032025950986]
本稿では,Webブラウザを介してソフトウェアと対話する大規模言語モデルベースエージェントについて検討する。
WorkArenaは、広く使用されているServiceNowプラットフォームに基づく33のタスクのベンチマークである。
BrowserGymは、そのようなエージェントの設計と評価のための環境である。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-12T14:58:45Z) - Analyzing Operator States and the Impact of AI-Enhanced Decision Support
in Control Rooms: A Human-in-the-Loop Specialized Reinforcement Learning
Framework for Intervention Strategies [0.9378955659006951]
複雑な産業・化学プロセス制御室では、安全性と効率性に効果的な意思決定が不可欠である。
本稿では,AIに基づく意思決定支援システムが人間と機械のインタフェース改善に取り入れた影響と応用について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-20T18:31:27Z) - Tell Me More! Towards Implicit User Intention Understanding of Language
Model Driven Agents [110.25679611755962]
現在の言語モデル駆動エージェントは、しばしば効果的なユーザ参加のメカニズムを欠いている。
Intention-in-Interaction (IN3) は明示的なクエリを通してユーザの暗黙の意図を検査するための新しいベンチマークである。
私たちは、タスクの曖昧さを積極的に評価し、ユーザの意図を問う強力なモデルであるMistral-Interactを経験的に訓練し、それらを実行可能な目標へと洗練させます。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-14T14:36:30Z) - MobileAgent: enhancing mobile control via human-machine interaction and
SOP integration [0.0]
大規模言語モデル(LLM)は、ユーザのためのモバイルデバイス操作を自動化できるようになった。
パーソナライズされたユーザデータに関するプライバシー上の懸念は、モバイル操作中に発生し、ユーザ確認が必要になる。
エージェントと人間間の対話的なタスクを設計し、機密情報を識別し、パーソナライズされたユーザニーズに合わせる。
提案手法は,複数ステップのタスクにまたがる30Kのユニークな命令を含む新しいデバイス制御ベンチマークであるAitWで評価される。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-04T03:44:42Z) - Online Decision Mediation [72.80902932543474]
意思決定支援アシスタントを学習し、(好奇心)専門家の行動と(不完全)人間の行動の仲介役として機能することを検討する。
臨床診断では、完全に自律的な機械行動は倫理的余裕を超えることが多い。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-28T05:59:43Z) - Conveying Autonomous Robot Capabilities through Contrasting Behaviour
Summaries [8.413049356622201]
比較行動要約を効率的に生成する適応探索法を提案する。
この結果から,適応探索により,人間がより優れたエージェントを正確に選択できる情報コントラストのシナリオを効果的に特定できることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-01T18:20:59Z) - When to Ask for Help: Proactive Interventions in Autonomous
Reinforcement Learning [57.53138994155612]
強化学習の長期的な目標は、世界で自律的に対話し学習できるエージェントを設計することである。
重要な課題は、ロボットアームが物体をテーブルから押し出したときなど、外部からの援助を必要とする不可逆状態の存在である。
本研究では,非可逆状態の検出と回避を効率よく学習し,エージェントが侵入した場合に積極的に支援を求めるアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-19T17:57:24Z) - One-shot action recognition towards novel assistive therapies [63.23654147345168]
この作業は、アクション模倣ゲームを含む医療療法の自動分析によって動機づけられます。
提案手法は、異種運動データ条件を標準化する前処理ステップを組み込んだものである。
自閉症者に対するセラピー支援のための自動ビデオ分析の実際の利用事例について検討した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-17T19:41:37Z) - Customized Handling of Unintended Interface Operation in Assistive
Robots [7.657378889055477]
本研究では,ロボット遠隔操作における人間の意図した動作を理由として,意図しない動作の適切な修正を行う支援システムを提案する。
我々は,ロボット遠隔操作中の制御インタフェースと人間の身体的相互作用をモデル化し,意図的および測定された身体行動を明確に区別する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-04T13:23:22Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。