論文の概要: Interpretable Rule-Based System for Radar-Based Gesture Sensing: Enhancing Transparency and Personalization in AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.12806v1
• Date: Mon, 30 Sep 2024 16:40:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-27 06:14:40.838489
• Title: Interpretable Rule-Based System for Radar-Based Gesture Sensing: Enhancing Transparency and Personalization in AI
• Title（参考訳）: レーダに基づくジェスチャーセンシングのための解釈可能なルールベースシステム:AIにおける透明性とパーソナライゼーションの促進
• Authors: Sarah Seifi, Tobias Sukianto, Cecilia Carbonelli, Lorenzo Servadei, Robert Wille,
• Abstract要約: 我々は,レーダに基づくジェスチャー検出に適した,透過的かつ解釈可能な多クラスルールベースアルゴリズムであるMIRAを紹介する。 ユーザ中心のAIエクスペリエンスを提供し、個々のユーザの振る舞いを調整するパーソナライズされたルールセットを通じて、システムの適応性を示す。 我々の研究は、MIRAが高い解釈可能性とパフォーマンスの両方を提供する能力を強調し、安全クリティカルなアプリケーションで解釈可能なAIを広く採用する可能性を強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.99664686845172
• License:
• Abstract: The increasing demand in artificial intelligence (AI) for models that are both effective and explainable is critical in domains where safety and trust are paramount. In this study, we introduce MIRA, a transparent and interpretable multi-class rule-based algorithm tailored for radar-based gesture detection. Addressing the critical need for understandable AI, MIRA enhances user trust by providing insight into its decision-making process. We showcase the system's adaptability through personalized rule sets that calibrate to individual user behavior, offering a user-centric AI experience. Alongside presenting a novel multi-class classification architecture, we share an extensive frequency-modulated continuous wave radar gesture dataset and evidence of the superior interpretability of our system through comparative analyses. Our research underscores MIRA's ability to deliver both high interpretability and performance and emphasizes the potential for broader adoption of interpretable AI in safety-critical applications.
• Abstract（参考訳）: 安全と信頼が最重要である領域では、有効かつ説明可能なモデルに対する人工知能(AI)の需要の増加が重要である。 本研究では,レーダに基づくジェスチャー検出に適した,透過的かつ解釈可能な多クラスルールベースアルゴリズムであるMIRAを紹介する。 理解可能なAIに対する重要なニーズに対処するため、MIRAは意思決定プロセスに関する洞察を提供することで、ユーザの信頼を高める。 ユーザ中心のAIエクスペリエンスを提供し、個々のユーザの振る舞いを調整するパーソナライズされたルールセットを通じて、システムの適応性を示す。 新たなマルチクラス分類アーキテクチャの提示とともに、周波数変調連続波レーダジェスチャーデータセットと、比較分析によるシステムの優れた解釈可能性の証明を共用する。 我々の研究は、MIRAが高い解釈可能性とパフォーマンスの両方を提供する能力を強調し、安全クリティカルなアプリケーションで解釈可能なAIを広く採用する可能性を強調している。

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