„RUBYDemenz: Unterstützung der häuslichen Pflege von Menschen mit Demenz durch eine personalisierte Mensch- Roboter-Interaktion
Das Projekt wird gefördert vom BMBF im Rahmen des BMBF-Forschungsprogramms zur Mensch-Technik-Interaktion (MTI) „Technik zum Menschen bringen“ im Themenfeld „Gesundes Leben“.
Ziele und Vorgehen
Das Vorhaben zielt auf die Optimierung einer personalisierten Mensch-Roboter-Interaktion und erprobt dessen Wirksamkeit als Beitrag zur Förderung “guter Pflege” und speziell im Sinne einer zeitlich flexiblen, situationsangepassten, ergänzenden Unterstützung, Stabilisierung und Entlastung in der häuslichen Pflege von MmD und den pflegenden Angehörigen. RUBY umfasst als Gesamtintervention ein robotisches System, das an eine psycho-soziale Begleitung der Nutzer*innen durch speziell geschulte Begleiter*innen gebunden ist. In der Kombination können individualisierte Funktionen Aktivitäten anstoßen, die Selbstwirksamkeit der MmD stärken und die Kommunikation und Teilhabe z. B. durch soziale Kontakte fördern. Die Begleiter*innen fördern zudem das Verständnis und eine gelingende Kommunikation sowohl für die MmD als auch für die pflegenden Angehörigen.
Innovationen und Perspektiven
Als neuartiges Strukturierungs-, Aktivierungs-, Feed- back- und Kommunikationssystem soll RUBY in häuslichen Pflegesituationen eingesetzt werden, um die Verweildauer in der eigenen Häuslichkeit länger zu ermöglichen. In die Entwicklung und Optimierung werden von Beginn an Betroffene maßgeblich einbezogen. Die Berücksichtigung ethischer und daten- schutzrechtlicher Aspekte bildet einen integralen Bestandteil des Projektes.
Aufgabe Kompetenzzentrum FAST
FAST wird in seinem Teilvorhaben „Puppentechnik“ als Hauptaufgabe die Entwicklung des Robotischen Systems Ruby durchführen. Ziel aus technischer/robotischer/informationsverarbeitender Perspektive ist die Umsetzung und Weiterentwicklung eines Systems “ELISA” (vgl. Projekt „OurPuppet“), welches den Ausgangspunkt der technischen Entwicklungen bildet.
Als Weiterentwicklungen werden die Verbesserung der Sprachverständlichkeit/Sprachausgabe, die Erweiterung der Ausdrucksstärke/non-verbale Kommunikation (Mimik, Kopf neigen), die Anbindung multimedialer Systeme (Telefon, TV), die Anbindung weiterer interner und externer Sensorik (z. B. Erfassung und Reaktion auf Berührung), die Verbesserung der Spracherkennung und Verbesserung der auditiven emotionalen Ansprechbarkeit, die Erweiterung der Emotionserkennung um Zustände wie “Lachen”, “Weinen” “Wimmern”, “Erregung” (sowohl positive als auch negative, Valenz), sowie die Leistungssteigerung der Emotionserkennung angestrebt. Letzteres soll durch die Erfassung einer kritischen Masse an Lerndaten, die während der geplanten Praxistests gesammelt werden, erreicht werden.
Durch die Reflexion der emotionalen Aspekte erhält die Puppe einen hohen Aufforderungscharakter, der eine Verbundenheit mit dieser impliziert bzw. das Gefühl des sozialen Eingebundenseins der MmD stärkt. Weiter wird durch die emotionalen Reflexionen der Puppe die Beziehung zum technischen System bzw. zur Puppe gefördert, was die Selbstwirksamkeit der MmD in der Interaktion mit der Puppe und ihr eigenes Kompetenzgefühl erhöht.
Speziell diese Ansätze werden zur deutlichen Leistungssteigerung der emotionalen Ansprechbarkeit von RUBY führen, die weit über vergleichbare Projekte hinausgeht, und welche weithin für anschließende wissenschaftliche und praxisbezogene Projekte, insbesondere mit Fokus auf M-T-I mit der Nutzergruppe MmD, von großer Bedeutung sein wird.
Grundlage für die Leistungssteigerung werden dem System weiterhin durch neue KI-Fähigkeiten des Roboters im Bereich Dateninterpretation, planen, handeln, lernen hinzugefügt: HAR wird basierend auf einer Kombination von Objekterkennung, Skeleton- Based HAR und Hidden Markov Models umgesetzt (zur Erkennung der ausführenden Aktivität).
Der Schwerpunkt der Umsetzung von entsprechenden KI-Arbeiten liegt darauf, bereits existierende KI-Teilkomponenten für kleine Plattformen miteinander zu kombinieren, anzupassen und zu optimieren. Hierbei sind insbesondere die beschränkte Leistungsfähigkeit und Ressourcen des Rechensystems auf der Puppe, ihre geringen Energiereserven sowie die eingeschränkten Ressourcen des Home-Gateways zu berücksichtigen. Grundlage für die Umsetzung bilden frei verfügbare kamerabasierte Lösungen zur HAR-Erkennung, die entsprechend den Anforderungen angepasst und um Informationen aus der Wohnumgebung erweitert werden mit dem Ziel eine zuverlässige und energieeffiziente Aktivitätserkennung zu erzielen. Ergänzend werden Konzepte verfolgt, wie die Puppe durch „Nachfragen“ zweideutige Situationen auflösen kann, um die eigenen Erkennung zu verifizieren und zudem Informationen für die Adaption des Systems an den Nutzer zu gewinnen. Ziel ist es dabei das KI-System mit aus dem Betrieb gewonnenen Daten „nachzutrainieren“ und so an den Anwender anzupassen.
Vorgesehen für die Feldtests ist eine Einsatzdauer von 6-7 Monaten pro Familie. In der ersten Praxisphase werden ca. 15 Familien, in der zweiten Phase ca. 20 Familien einbezogen, sodass zusammen mit dem Pre-Test insgesamt ca. 35 Testungen durchgeführt werden können.
Projektlaufzeit
01.02.2020 bis 31.01.2023
Projektpartner
- Anasoft Technology AG, Bochum - Verbundkoordinator
- Dt. Rotes Kreuz, Kreisverband Bochum e. V.
- Matthies Spielprodukte GmbH & Co. KG, Hamburg
- Hochschule Rhein-Waal, Kleve
- FTK - Forschungsinstitut für Telekommunikation und Kooperation e. V., Dortmund
- Technische Universität Berlin
- Forschungsgesellschaft für Gerontologie e. V., Dortmund
- Hochschule für Gesundheit, Bochum
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