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FEAST : un système flexible d'aide aux repas pour une personnalisation en milieu naturel

Created by
  • Haebom

Auteur

Rajat Kumar Jenamani, Tom Silver, Ben Dodson, Shiqin Tong, Anthony Song, Yuting Yang, Ziang Liu, Benjamin Howe, Aimee Whitneck, Tapomayukh Bhattacharjee

Contour

Dans cet article, nous proposons FEAST, un système robotisé d'assistance aux repas, personnalisable en toute flexibilité selon les situations et les préférences des utilisateurs. FEAST est conçu selon trois principes fondamentaux : adaptabilité, transparence et sécurité. Il permet la personnalisation grâce à un matériel modulaire, divers modes d'interaction (interface web, gestes de la tête, boutons physiques) et des arbres de comportement paramétrés utilisant des modèles de langage à grande échelle. Développé en collaboration avec deux chercheurs communautaires, il s'appuie sur les résultats préliminaires de divers bénéficiaires. Grâce à des études utilisateurs en environnements domestiques réels, nous vérifions la praticité de FEAST et démontrons ses performances supérieures aux systèmes existants.

Takeaways, Limitations

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Takeaways:
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Présenter la possibilité de développer un système de robot d'assistance aux repas flexible et personnalisé qui répond à diverses situations et exigences des utilisateurs.
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Nous présentons une stratégie de personnalisation efficace exploitant du matériel modulaire, plusieurs modes d'interaction et des arbres de comportement paramétrés basés sur des modèles linguistiques à grande échelle.
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Vérification de la praticité et de l’efficacité du système par des études d’utilisateurs dans des environnements domestiques réels.
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Présente des principes de conception qui mettent l’accent sur l’adaptabilité, la transparence et la sécurité.
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Limitations:
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Le nombre de participants à l’étude des utilisateurs était limité (2).
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Des recherches supplémentaires sont nécessaires pour déterminer la généralisabilité aux utilisateurs d’âges et d’états pathologiques différents.
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Des recherches supplémentaires sont nécessaires sur la stabilité et la durabilité du système pour une utilisation à long terme.
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Des recherches supplémentaires sont nécessaires sur la possibilité que des erreurs se produisent en raison d’une dépendance à grande échelle du modèle linguistique et sur les mesures visant à garantir la sécurité.
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