Mithilfe der auf dem Tisch aufgebauten Kamera für die Mimik- und Gestikanalyse sowie Mikrofon und Lautsprecher zur Stimmanalyse soll der soziale Roboter Misa im Labor lernen die Emotionen einer ihm im Sessel gegenübersitzenden Person zu identifizieren.
Der Pflegenotstand weitet sich nicht nur aufgrund von Covid19 aus: Auch ansonsten müssen immer weniger Pflegekräfte unter Zeitdruck immer mehr Kranke versorgen. Eine Entlastung könnte der Einsatz von Pflegerobotern im Gesundheitsbereich bringen. Jedoch sind die aktuell verfügbaren Lösungen technisch noch nicht in der Lage, insbesondere die Emotionen der Patientinnen und Patienten adäquat zu erkennen. Damit sozial kompetente Robotiksysteme in Zukunft eine zentrale Rolle in der Pflege spielen können, forscht das Team des Customer Experience Tracking Labors der Hochschule Offenburg derzeit in Kooperation mit dem Softwarehaus Dr. Hornecker aus Freiburg im Rahmen der Trinationalen Metropolregion Oberrhein zum Thema „Emotionserkennung und -verarbeitung durch soziale Robotiksysteme in der Pflege“.
Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler der Hochschule Offenburg und des Projektpartners entwickeln im Rahmen des vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) im Zentralen Innovationsprogramm Mittelstand (ZIM) geförderten Projekts EmoCare ein Robotiksystem, das die automatisierte Erkennung und Klassifizierung von mentalen Zuständen und Emotionen für den Pflegebereich ermöglicht. Ziel ist die Entwicklung eines Prototyps, dessen Funktionen und Aussehen sich eng an den jeweiligen Anforderungen und Bedürfnissen der Nutzerinnen und Nutzer orientieren. Die Forscherinnen und Forscher führen derzeit bereits erste praktische Untersuchungen in einer assoziierten Pflegeeinrichtung in Freiburg durch.
„Das Robotiksystem EmoCare wird menschliche Pflegekräfte in ihrem Alltag durch eine sensorbasierte Erkennung von emotionalen Problemen der zu pflegenden Personen unterstützen,“ erklärt Prof.in Dr. Andrea Müller von der Hochschule Offenburg. Die spezifischen Sensoren erfassen automatisiert Mimik, Stimme und Gestik der Patientinnen und Patienten. Anhand dieser Messdaten werden der aktuelle Gemütszustand und die entsprechenden Emotionen, wie Angst, Trauer oder Ärger, identifiziert und eine angepasste Reaktion des Robotiksystems initiiert. Den Pflegekräften wird über das Robotiksystem darüber hinaus sofort signalisiert, sobald akuter Handlungsbedarf durch das Fachpersonal besteht. Dank der Methoden des maschinellen Lernens erfolgt die Auswertung der Daten in Echtzeit.
Neben einem Dissertationsvorhaben zum Thema „Stimmbasierte Emotionsmessung“ werden im Rahmen des Projekts EmoCare zusätzlich zahlreiche Projekt- und Abschlussarbeiten durch Studierende aus den verschiedenen Bachelor- und Master-Studiengängen der Hochschule Offenburg erstellt. Die Gewinnung und Auswertung von Daten aus dem Pflegealltag und Erkenntnisse zur Akzeptanz und Interaktion mit sozialen Robotiksystemen stehen dabei im Vordergrund des Interesses. Das Projekt endet im Winter 2022.
