Kinder mit Autismus-Spektrum-Störungen erkennen oft nur schwer emotionale Ausdrücke bei anderen Menschen – etwa ob jemand glücklich oder traurig ist. Forscher des MIT haben nun eine innovative Methode auf Basis von Deep Learning entwickelt. Sie lehrt betroffene Kinder gezielt, Emotionen zu lesen, indem sie hochpersonalisierte Daten jedes einzelnen Kindes nutzt.
Im Einsatz: Der humanoide Roboter NAO von SoftBank Robotics, etwa 60 cm groß. Er drückt Emotionen durch Augenfarbe, Armbewegungen und Stimmtonfall aus. In einer Studie interagierte NAO mit 35 Kindern zwischen 3 und 13 Jahren und testete deren Reaktionen auf Gefühle wie Freude, Wut oder Angst.
Das Forscherteam zeichnete Videos von Gesichtsausdrücken, Kopf- und Körperbewegungen sowie Gesten auf. Ergänzt wurden diese durch Messungen von Herzfrequenz und Körpertemperatur. Ein Deep-Learning-System analysierte das Verhalten und Engagement der Kinder präzise.
Das Ergebnis: Das KI-System stimmte in 60 Prozent der Fälle mit Bewertungen von fünf menschlichen Experten überein – deutlich besser als die übliche Expertenübereinstimmung von rund 50 Prozent.
„Unser langfristiges Ziel sind keine Roboter, die Therapeuten ersetzen, sondern solche, die diese mit wertvollen Daten versorgen. So können Therapien personalisiert werden und Interaktionen natürlicher und ansprechender gestaltet werden“, erklärt Studienleiterin Dr. Ognjen Rudovic.
Was ist Deep Learning?
Deep Learning simuliert neuronale Netzwerke ähnlich wie im menschlichen Gehirn. Vereinfacht, aber hoch effektiv, ermöglicht es Computern, aus Daten zu lernen und komplexe Muster zu erkennen.
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