Daily Arxiv

世界中で発行される人工知能関連の論文をまとめるページです。
このページはGoogle Geminiを活用して要約し、非営利で運営しています。
論文の著作権は著者および関連機関にあり、共有する際は出典を明記してください。

ERR@HRI 2.0 Challenge: Multimodal Detection of Errors and Failures in Human-Robot Conversations

Created by
  • Haebom

作者

Shiye Cao, Maia Stiber, Amama Mahmood, Maria Teresa Parreira, Wendy Ju, Micol Spitale, Hatice Gunes, Chien-Ming Huang

概要

大規模言語モデル(LLM)を活用した対話型ロボットは、人間とロボットの対話をより動的にしましたが、依然としてエラーが発生する可能性が高いです。 ERR @ HRI 2.0チャレンジは、この問題を解決するために、LLMベースの対話型ロボットの障害を検出する機械学習モデルをベンチマークすることを奨励し、16時間の人間 - ロボット相互作用データセットを提供します。このデータセットには、顔、音声、頭の動きなどのマルチモーダルデータが含まれており、ロボットのエラーの有無やユーザーの意図を含む注釈付きです。参加者はこのデータセットを使用してロボットの故障を検出する機械学習モデルを開発し、精度と誤検出率などの性能指標として評価されます。

Takeaways、Limitations

Takeaways:
人間とロボットの相互作用でロボット障害を検出するためのマルチモーダルデータセットの構築とチャレンジを開催します。
ロボットのエラー検出のための機械学習モデルの開発とベンチマークの機会を提供します。
社会的信号分析による人間とロボットの相互作用の改善に貢献
Limitations:
提供されたデータセットの規模が制限される可能性があります。
特定の環境およびロボットシステムに限定された結果が生じる可能性があります。
機械学習モデルの一般化性能検証が必要
👍