論文の概要: An Edge-Host-Cloud Architecture for Robot-Agnostic, Caregiver-in-the-Loop Personalized Cognitive Exercise: Multi-Site Deployment in Dementia Care

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.16408v1
• Date: Wed, 01 Apr 2026 00:41:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-11 07:04:33.092149
• Title: An Edge-Host-Cloud Architecture for Robot-Agnostic, Caregiver-in-the-Loop Personalized Cognitive Exercise: Multi-Site Deployment in Dementia Care
• Title（参考訳）: ロボット非依存・介護者の個人化認知運動のためのエッジホットクラウドアーキテクチャ:認知症ケアにおけるマルチサイト展開
• Authors: Wenzheng Zhao, Ruth Palan Lopez, Shu Fen Wung, Fengpei Yuan,
• Abstract要約: 我々は,個人化された認知運動支援のためのロボットインタラクションプラットフォームであるMemoriesを紹介した。 このプラットフォームは、聴覚、視覚、およびテキストの信号を融合して、感情に敏感でパーソナライズされた対話を可能にする。 実世界の展開、エンドツーエンドのレイテンシ、対話コヒーレンス、インタラクションの安定性、ステークホルダが報告したユーザビリティとエンゲージメントなどを通じて、プラットフォームを評価します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4582793306013617
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present Speaking Memories, a distributed, stakeholder-in-the-loop robotic interaction platform for personalized cognitive exercise support. Rather than a single robot-centric system, Speaking Memories is designed as a generalizable robotics architecture that integrates caregiver-authored knowledge, local edge intelligence, and embodied robotic agents into a unified socio-technical loop. The platform fuses auditory, visual, and textual signals to enable emotion-aware, personalized dialogue, while decoupling multimodal perception and reasoning from robot-specific hardware through a local edge interaction server. This design achieves low-latency, privacy-preserving operation and supports scalable deployment across heterogeneous robotic embodiments. Caregivers and family members contribute structured biographical knowledge via a secure cloud portal, which conditions downstream dialogue policies and enables longitudinal personalization across interaction sessions. Beyond real-time interaction, the system incorporates an automated multimodal evaluation layer that continuously analyzes user responses, affective cues, and engagement patterns, producing structured interaction metrics at scale. These metrics support systematic assessment of interaction quality, enable data-driven model fine-tuning, and lay the foundation for future clinician- and caregiver-informed personalization and intervention planning. We evaluate the platform through real-world deployments, measuring end-to-end latency, dialogue coherence, interaction stability, and stakeholder-reported usability and engagement. Results demonstrate sub-6-second response latency, robust multimodal synchronization, and consistently positive feedback from both participants and caregivers. Furthermore, subsets of the dataset can be shared upon request, subject to participant consent and IRB constraints.
• Abstract（参考訳）: 我々は,個人化された認知運動支援のためのロボットインタラクションプラットフォームであるMemoriesを紹介した。 単一のロボット中心のシステムではなく、Speech Memoriesは、介護者による知識、ローカルエッジインテリジェンス、エンボディされたロボットエージェントを統合社会技術ループに統合する、汎用的なロボットアーキテクチャとして設計されている。 このプラットフォームは、音声、視覚、テキストの信号を融合して、感情認識、パーソナライズされた対話を可能にし、マルチモーダルな認識と推論を、ローカルエッジインタラクションサーバを通じてロボット固有のハードウェアから切り離す。 この設計は低レイテンシでプライバシ保護の操作を実現し、異種ロボットエボディメント間のスケーラブルなデプロイメントをサポートする。 キャリアと家族は、セキュアなクラウドポータルを通じて構造化された伝記知識を提供し、下流の対話ポリシーを条件にし、対話セッション間の縦断的なパーソナライズを可能にする。 リアルタイムインタラクション以外にも、ユーザ応答、感情的手がかり、エンゲージメントパターンを継続的に分析し、大規模に構造化されたインタラクションメトリクスを生成する、自動マルチモーダル評価層が組み込まれている。 これらの指標は、相互作用品質の体系的評価をサポートし、データ駆動型モデル微調整を可能にし、将来の臨床医および介護者のインフォームドパーソナライゼーションと介入計画の基礎を築いた。 実世界の展開、エンドツーエンドのレイテンシ、対話コヒーレンス、インタラクションの安定性、ステークホルダが報告したユーザビリティとエンゲージメントなどを通じて、プラットフォームを評価します。 その結果, 6秒以下の応答遅延, 堅牢なマルチモーダル同期, 参加者と介護者の双方からの肯定的なフィードバックが得られた。 さらに、データセットのサブセットは、参加者の同意とIRB制約の下で、要求に応じて共有することができる。

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