Venerdi 28 Maggio dalle ore 16.30 alle 18.30, Dimitri Ognibene opsiterà Silvia Rossi dell’Università Di Napoli Federico II (Department of Electrical Engineering and Information Technology) per un talk dal titolo “User Profiling and Behaviour Adaptation for Socially Assistive Robotics“.
Speaker-Bio – La Prof.ssa Silvia Rossi è Professore Associato di Informatica e co-responsabile del laboratorio PRISCA (Intelligent Robotics and Advanced Cognitive System Projects) . Ha ricevuto il M.Sc. in Fisica presso l’Università degli Studi di Napoli Federico II, Italia, nel 2001, e il dottorato di ricerca in Information and Communication Technologies presso l’Università di Trento nel 2006. È Editore Associato di IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L), l’International Journal of Social Robotics e per la rivista Intelligent Service Robotics. È presidente generale di RO-MAN 2020 e RO-MAN 2022, presidente di programma di ICSR 2020, co-presidente di workshop / tutorial di HRI 2019. Il Prof. Rossi è stato coinvolto in diversi progetti UE e non. Attualmente è investigatore principale e coordinatore del MSCA-ITN-2020 PERSEO (European Training Network on Personalized Robotics as Service Oriented applications) e del progetto nazionale BRILLO – Bartending Robot for Interactive Long-Lasting Operations (2019-2022). È stata Principal Investigator di UPA4SAR (User-centered Profiling and Adaptation for Socially Assistive Robotics), fondato dal Ministero dell’Istruzione, dell’Università e della Ricerca (2017-2020); Coordinatore scientifico del progetto nazionale AVATEA – Advanced Virtual Adaptive Technologies for e-hEAlth (2019-2020). I suoi interessi di ricerca includono sistemi multi-agente, interazione uomo-robot, architetture cognitive e robotica basata sul comportamento, profili utente e sistemi di raccomandazione.
Abstract – Il problema di progettare applicazioni robotiche intelligenti è spesso definito come il problema di costruire una connessione intelligente della percezione all’azione. Questo seminario fornirà una panoramica di questo problema nel contesto di un robot che interagisce con un essere umano in diversi contesti sanitari e si focalizzerà su come ottenere informazioni significative dall’osservazione del partner umano e, di conseguenza, su come adattare e modellare il comportamento del robot di conseguenza. In particolare, il progetto UPA4SAR che mirava a progettare un comportamento adattivo di un sistema robotico incaricato di monitorare l’Attività di Vita Quotidiana (ADL) dell’utente nel caso di persone con demenza. A nostro avviso la presenza del robot, per essere efficace e ben accolta dagli utenti, deve essere il meno invasiva possibile. Infatti, un dispositivo robotico interattivo il cui comportamento non è correlato ai bisogni specifici di una persona, alle sue capacità e preferenze può causare disagio. La maggior parte delle applicazioni robotiche si basa su modelli utente statici e sulla specificazione di tutti i possibili contesti di interazione. Ciò rende tali sistemi incapaci di adattarsi in modo indipendente e proattivo ai cambiamenti nelle esigenze e nelle preferenze degli utenti. In questa direzione, il nostro obiettivo è progettare un comportamento adattivo del sistema robotico che sia in grado di regolare i suoi parametri di interazione sociale (ad esempio, le distanze di interazione, la prossemica, la velocità dei movimenti e la stessa modalità di interazione) sulla base di fattori di personalità nonché dello stato cognitivo dell’utente. Il talk fornirà una panoramica del progetto concentrandosi su come ottenere un profilo dell’utente e, di conseguenza, l’adattamento del comportamento del robot considerando diversi livelli di astrazione, partendo dal livello fisico verso l’aspetto più cognitivo e sociale dell’interazione.
Per ulteriori informazioni è possibile contattare direttamente il prof. Ognibene
Virtual meeting:
https://unimib.webex.com/unimib/j.php?MTID=m3070750c841296c7914f94d03917962b
Friday, 28 May, 2021 16:30 | 1 hour | (UTC+02:00) Amsterdam, Berlin, Bern, Rome, Stockholm, Vienna
Meeting number: 121 458 3935
Password: wdPSzvtJ339 (93779885 from phones)
