자율 시스템의 신뢰성과 효율성을 위해 효과적인 오류 처리 전략이 필수적입니다. 기존의 오류 발생 시 자동화 프로세스를 중단하는 전통적인 제어 전환(ToC) 방법은 비 중요 상황에서 불필요하게 작동되는 경우가 많습니다. 본 논문에서는 인간 상호 작용 데이터를 사용하여 AI 모델을 학습시켜 문제를 예측하고 해결하거나 사용자의 해결을 지원하는 데이터 기반 방법을 제안합니다. 산업용 진공 청소기를 시뮬레이션하는 대화형 도구를 사용하여 데이터를 수집하고 LSTM 기반 모델을 개발하여 사용자 행동을 예측했습니다. 비전문가의 데이터조차도 불필요한 ToC 이벤트를 줄이고 시스템의 강력성을 향상시키는 모델을 효과적으로 학습시킬 수 있음을 발견했습니다. 이 방법은 AI가 인간의 문제 해결 행동으로부터 직접 학습하여 센서 데이터를 보완하여 산업 자동화와 인간-AI 협업을 향상시킬 수 있는 잠재력을 강조합니다.
