Tilbake til søkeresultatene

IKTPLUSS-IKT og digital innovasjon

Predictive and Intuitive Robot Companion (PIRC)

Alternativ tittel: Forutseende og intuitiv robotmedhjelper (PIRC)

Tildelt: kr 16,0 mill.

PIRC retter seg mot et psykologinspirert gjennombrudd i databehandling ved forskning som kombinerer innsikt fra kognitiv psykologi med kunstig intelligens for å bygge modeller som spår fremtidige hendelser og reagerer dynamisk. Systemene vil være bevisste og oppmerksomme på hvordan de skal handle best gitt kunnskapen deres om seg selv og deres oppfatning av omgivelsene. Mennesker forutser mange fremtidige hendelser mer effektivt enn datamaskiner. Vi kombinerer sansing på tvers av flere modaliteter med innlært kunnskap for å forutsi utfall og velge de beste handlingene. Kan vi overføre disse ferdighetene til intelligente systemer i menneske-interaktive scenarier? I PIRC vil vi anvende vår kompetanse innen maskinlæring og robotikk, og samarbeide med forskere innen kognitiv nevropsykologi, for å anvende nye modeller av menneskelig prediksjon til persepsjon-handlingssløyfer for fremtidige intelligente robotassistenter. Arbeidet vårt vil gjøre det mulig for roboter å tilpasse seg og handle mer sømløst med omgivelsene sine enn dagens teknologi. Vi vil utstyre robotene med disse nye ferdighetene, og i tillegg gi dem kunnskapen om at brukere de samhandler med, anvender de samme mekanismene. Studier av menneskelig oppfatning og beslutningstaking er av spesiell relevans for å modellere atferd og forutse fremtidige hendelser og handlinger. Dette vil omfatte mekanismer for adaptiv responstid fra raskt og intuitivt til tregere og godt begrunnet. Modellene vil bli brukt i to robotikkapplikasjoner med potensial for meget stor samfunnsnytte: fysisk rehabilitering og robotstøtte for eldre mennesker som bor hjemme.

PIRC targets a psychology-inspired computing breakthrough through research combining insight from cognitive psychology with computational intelligence to build models that forecast future events and respond dynamically. The systems will be aware and alert for how to best act given their knowledge about themselves and perception of their environment. Humans anticipate future events more effectively than computers. We combine sensing across multiple modalities with learned knowledge to predict outcomes and choose the best actions. Can we transfer these skills to intelligent systems in human-interactive scenarios? In PIRC, we will apply our machine learning and robotics expertise, and collaborate with researchers in cognitive psychology, to apply recent models of human prediction to perception-action loops of future intelligent robot companions. Our work will allow such robots to adapt and act more seamlessly with their environment than the current technology. We will equip the robots with these new skills and in addition, provide them with the knowledge that users they are interacting with, apply the same mechanisms. Studies of human perception and decision making are of special relevance to model behaviour and forecast future events and actions. This will include mechanisms for adaptive response time from quick and intuitive to slower and well-reasoned. The models will be applied in two robotics applications with potential for very wide impact: physical rehabilitation and home care robot support for older people. Psychology and biology have inspired several breakthroughs in artificial intelligence, such as the perceptron which underlies deep neural networks. We aim to develop similarly high-impact psychology-inspired predictive models. The unexplored nature of these models offers high potential gains, but significant risk. This is partly mitigated by the two different applications in PIRC, which help to uncover different benefits in the new methods.

Publikasjoner hentet fra Cristin

Ingen publikasjoner funnet

Aktivitet:

IKTPLUSS-IKT og digital innovasjon