論文の概要: Integrating Reinforcement Learning and AI Agents for Adaptive Robotic Interaction and Assistance in Dementia Care

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.17206v1
• Date: Tue, 28 Jan 2025 06:38:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-30 15:53:31.680606
• Title: Integrating Reinforcement Learning and AI Agents for Adaptive Robotic Interaction and Assistance in Dementia Care
• Title（参考訳）: 認知症ケアにおける適応型ロボットインタラクションと支援のための強化学習とAIエージェントの統合
• Authors: Fengpei Yuan, Nehal Hasnaeen, Ran Zhang, Bryce Bible, Joseph Riley Taylor, Hairong Qi, Fenghui Yao, Xiaopeng Zhao,
• Abstract要約: 本研究では,社会的支援型ロボット,強化学習(RL),大規模言語モデル(LLM),臨床領域の専門知識をシミュレートされた環境に組み込むことにより,認知症ケアの進歩に向けた新たなアプローチを探求する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.749791442522375
• License:
• Abstract: This study explores a novel approach to advancing dementia care by integrating socially assistive robotics, reinforcement learning (RL), large language models (LLMs), and clinical domain expertise within a simulated environment. This integration addresses the critical challenge of limited experimental data in socially assistive robotics for dementia care, providing a dynamic simulation environment that realistically models interactions between persons living with dementia (PLWDs) and robotic caregivers. The proposed framework introduces a probabilistic model to represent the cognitive and emotional states of PLWDs, combined with an LLM-based behavior simulation to emulate their responses. We further develop and train an adaptive RL system enabling humanoid robots, such as Pepper, to deliver context-aware and personalized interactions and assistance based on PLWDs' cognitive and emotional states. The framework also generalizes to computer-based agents, highlighting its versatility. Results demonstrate that the RL system, enhanced by LLMs, effectively interprets and responds to the complex needs of PLWDs, providing tailored caregiving strategies. This research contributes to human-computer and human-robot interaction by offering a customizable AI-driven caregiving platform, advancing understanding of dementia-related challenges, and fostering collaborative innovation in assistive technologies. The proposed approach has the potential to enhance the independence and quality of life for PLWDs while alleviating caregiver burden, underscoring the transformative role of interaction-focused AI systems in dementia care.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,社会的支援型ロボット,強化学習(RL),大規模言語モデル(LLM),臨床領域の専門知識をシミュレートされた環境に組み込むことにより,認知症ケアの進歩に向けた新たなアプローチを探求する。 この統合は、認知症(PLWD)とロボット介護者との相互作用を現実的にモデル化する動的シミュレーション環境を提供する、認知症治療のための社会支援ロボットにおける限られた実験データに対する重要な課題に対処する。 提案フレームワークでは,PLWDの認知的・感情的状態を表現する確率モデルと,その反応をエミュレートするLLMに基づく行動シミュレーションを導入する。 我々はさらに、PepperのようなヒューマノイドロボットがPLWDの認知的・感情的状態に基づいて、コンテキスト認識とパーソナライズされたインタラクションと支援を提供するための適応的なRLシステムを開発し、訓練する。 このフレームワークはコンピュータベースのエージェントにも一般化されており、その汎用性を強調している。 以上の結果から,LPMによって強化されたRLシステムはPLWDの複雑なニーズを効果的に解釈し,対応し,適切なケア戦略を提供することが示された。 この研究は、カスタマイズ可能なAI駆動ケアプラットフォームを提供し、認知症に関連する課題の理解を深め、補助技術における協調的イノベーションを促進することによって、人間とコンピュータとロボットの相互作用に寄与する。 提案手法は介護者の負担を軽減しつつ、PLWDの自立性と生活の質を高める可能性を秘めており、認知症ケアにおける対話型AIシステムの変革的役割を浮き彫りにしている。

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