V laboratoriju LUCAMI razvijajo podporne tehnologije, ki prispevajo k večji socialni vključenosti

Ena od pomembnih nalog sodobne družbe je zagotoviti, da tehnološki razvoj ne poglablja razlik med ljudmi, temveč ustvarja priložnosti za vse. V Laboratoriju za uporabniku prilagojeno komunikacijo in ambientno inteligenco (LUCAMI) na Fakulteti za elektrotehniko Univerze v Ljubljani se zato med drugim posvečajo raziskavam in razvoju podpornih tehnologij, ki prispevajo k večji socialni vključenosti starejših, odraslih s posebnimi potrebami ter otrok in mladostnikov. Njihove rešitve krepijo samostojnost, omogočajo enakovredno sodelovanje v družbi in izboljšujejo kakovost življenja ranljivih skupin. Od pametnih domov, ki starejšim omogočajo daljše in varnejše bivanje doma, do socialno inteligentnih robotov za podporo odraslim z razvojnimi primanjkljaji ter sistemov, ki pomagajo otrokom in mladostnikom pri premagovanju učnih težav.

Skrb za starejše in za odrasle z razvojnimi primanjkljaji postaja eden od centralnih izzivov sodobne družbe, zato je eno izmed področij, na katerem so v laboratoriju aktivni, tudi razvoj podpornih tehnologij za odrasle s posebnimi potrebami. Tehnološka podpora tej oskrbi ni namenjena nadomeščanju človeške oskrbe, ampak omogoča večjo učinkovitost ob pomanjkanju kadra.

Pametni dom za starejše in odrasle s posebnimi potrebami

V laboratoriju Lucami v okviru raziskovalnih projektov in poučevanja (magistrske in doktorske naloge) razvijajo elemente tehnološke podpore. V sodelovanju z gerontološkim institutom Antona Trstenjaka so razvili kontekstualiziran in personaliziran priporočilni sistem, ki starejšim priporoča njim ustrezne fizične in socialne aktivnosti in jih tudi pojasni. To pomeni, da se sistem zaveda realnega okolja (na primer, kakšno vreme je zunaj, koliko je ura …), ter ima že nekaj relevantnih informacij o uporabniku (npr. koliko je samostojen, ima kakšne omejitve …), ki so pomembne za podajanje ustreznih priporočil.

Zadnji razvoj velikih jezikovnih modelov in pojasnjevalne umetne inteligence (Shaply values) nam namreč omogoča, da sistem priporočila tudi pojasnjuje. V tem okviru so v laboratoriju razvili prvi model strojnega učenja za oceno zdravega staranja. V sodelovanju s Telekom Slovenije so v odprto platformo pametnega doma Home Assistant integrirali storitvi e-oskrba in NEO ter dodali omenjeni priporočilni sistem za aktivnosti in slovensko govoreči pogovorni sistem. Tako je nastalo demonstracijsko in učno okolje, ki se uporablja tudi pri pedagoškem delu pri več predmetih na fakulteti in omogoča študentom neposreden stik z razvojem naprednih podpornih tehnologij.

Socialno inteligentni robot za podporo odraslim z razvojnimi primanjkljaji

Še en pomemben projekt na tem področju, na katerem so aktivni v laboratoriju, je razvoj socialno inteligentnega robota za motivacijo in izvajanje kognitivnih treningov z osebami z motnjo v razvoju, ki poteka v sodelovanju z Varstveno delovnim centrom in Oddelkom za psihologijo Filozofske fakultete. Gre za robota, ki z uporabo zaslona na dotik in glasovnega vmesnika uporabnikom omogoča dostop do digitalnih vsebin, kot so glasba, igre in video vsebine, ter komunikacijo s svojci in skupnostjo. V praksi se je namreč izkazalo, da so obstoječi komercialni roboti za takšne naloge sicer že razviti, vendar so v svoji komunikaciji zelo pasivni in jim primanjkuje socialne in čustvene inteligence. Ključni raziskovalni izziv tako predstavlja generiranje konteksta v realnem času in učinkovita implementacija teorije govornih dejanj (angl. speech act theory) v robotovo komunikacijo. V praksi to pomeni, da bo robot iz vhodnih podatkov znal prepoznati, kdaj mora nekaj storiti ali povedati, da bi komunikacija nemoteno potekala. Na podlagi teh signalov bo mogoče razviti modele strojnega učenja, ki bodo robota spodbujali k bolj aktivnemu odzivanju. Tako bo na primer robot lahko sam posegel v pogovor, če bo opazil, da je sogovornik tiho več kot pet sekund, ter s tem ohranjal tekočo in naravno interakcijo.

Projekt odpira nova raziskovalna vprašanja na področju razložljive umetne inteligence (strojnega učenja) – s tega področja v laboratoriju začenjajo dva doktorska študija in razpisujejo več magistrskih nalog. Obenem pa pri razvoju tega področja sodelujejo tudi z raziskovalno skupino za afektivno računanje na Inštitutu za eksperimentalno psihologijo v Düsseldorfu.

Razvoj tehnologij za učenje in poučevanje

Pomemben del raziskovalnega dela v laboratoriju LUCAMI je namenjen tudi razvoju tehnologij za učenje in poučevanje, kjer s pomočjo umetne inteligence in senzornih sistemov raziskovalci ustvarjajo orodja, ki učiteljem, svetovalcem in učencem pomagajo bolje razumeti učne procese ter jih prilagoditi posamezniku.

Eden izmed projektov na tem področju je razvoj sistema za merjenje in modeliranje matematične anksioznosti pri otrocih in mladostnikih, ki je nastal v sodelovanju s Svetovalnim centrom SCOMS v okviru Ciljnega raziskovalnega programa ARIS. Sistem s pomočjo fizioloških senzorjev – kot so merjenje velikosti zenice, zaznavanje gibanja zgornjega dela telesa, spremljanje srčnega utripa ter elektrodermalne aktivnosti kože – blizu realnega časa ocenjuje stopnjo(matematične) tesnobnosti, ki jo otrok doživlja ob reševanju matematičnih nalog. Na podlagi sprotnih ocen imajo terapevti boljši vpogled v otrokovo čustveno stanje, kar jim omogoča, da lažje prilagodijo obravnavo. Po koncu srečanja pa lahko pripravijo tudi bolj natančna, individualizirana priporočila za učence, starše in učitelje.

Nadgradnja tega je projekt CoolKids (Program za premagovanje anksioznosti), v okviru katerega so s Svetovalnim centrom za otroke in mladostnike razvili in implementirali merjenje in modeliranje matematične anksioznosti otrok v realnem času. Gre za kombinacijo fizioloških meritev v realnem času in strojnega modeliranja matematične anksioznosti. Namen sistema je podpora srečanj otrok in terapevtov v okviru programa Cool Kids, ki uspešno rešuje težavo matematične anksioznosti in ga izvajajo na svetovalnem centru. Trenutno v laboratoriju razvijajo različice sistema, ki omogočajo tudi merjenje matematične anksioznosti izven realnega časa – to pomeni, da otrok oceni stopnjo svoje anksioznosti za nazaj, torej v trenutku, ko anksioznosti ne doživlja več –, kar še dodatno širi možnosti uporabe v šolskem in svetovalnem okolju.