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Os pesquisadores desenvolveram uma nova estrutura de inteligência artificial (IA) que é melhor do que as tecnologias anteriores para analisar e categorizar o diálogo entre indivíduos, com o objetivo de melhorar as tecnologias de treinamento de equipes. A estrutura permitirá que as tecnologias de treinamento entendam melhor o quão bem os indivíduos estão coordenando uns com os outros e trabalhando como parte de uma equipe.
“Há um grande interesse no desenvolvimento de tecnologias de treinamento baseadas em IA que possam entender a dinâmica do trabalho em equipe e modificar seu treinamento para promover uma melhor colaboração entre os membros da equipe”, diz Wookhee Min, coautor de um artigo sobre o trabalho e cientista pesquisador. na Universidade Estadual da Carolina do Norte. “No entanto, as arquiteturas de IA anteriores tiveram dificuldades para avaliar com precisão o conteúdo do que os membros da equipe estão compartilhando uns com os outros quando se comunicam”.
“Desenvolvemos uma nova estrutura que melhora significativamente a capacidade da IA de analisar a comunicação entre os membros da equipe”, diz Jay Pande, primeiro autor do artigo e Ph.D. estudante na NC State. “Este é um passo significativo para o desenvolvimento de tecnologias de treinamento adaptativo que visam facilitar a comunicação e colaboração eficazes da equipe.”
A nova estrutura de IA se baseia em um poderoso modelo de aprendizado profundo que foi treinado em um grande conjunto de dados de linguagem baseado em texto. Esse modelo, chamado Transformador de transferência de texto para texto (T5), foi personalizado usando dados coletados durante exercícios de treinamento em nível de esquadrão conduzidos pelo Exército dos EUA.
“Modificamos o modelo T5 para usar recursos contextuais da equipe – como a função do orador – para analisar com mais precisão a comunicação da equipe”, diz Min. “Esse contexto pode ser importante. Por exemplo, algo que um líder de equipe diz pode precisar ser visto de forma diferente de algo que outro membro da equipe diz.”
Para testar o desempenho da nova estrutura, os pesquisadores a compararam com duas tecnologias anteriores de IA. Especificamente, os pesquisadores testaram a capacidade de todas as três tecnologias de IA de entender o diálogo dentro de um esquadrão de seis soldados durante um exercício de treinamento.
A estrutura de IA foi encarregada de duas coisas: classificar que tipo de diálogo estava ocorrendo e acompanhar o fluxo de informações dentro do esquadrão. Classificar o diálogo refere-se a determinar o propósito do que estava sendo dito. Por exemplo, alguém estava solicitando informações, fornecendo informações ou emitindo um comando? Seguir o fluxo de informações refere-se a como as informações estavam sendo compartilhadas dentro da equipe. Por exemplo, as informações estavam sendo passadas para cima ou para baixo na cadeia de comando?
“Descobrimos que a nova estrutura teve um desempenho substancialmente melhor do que as tecnologias de IA anteriores”, diz Pande.
“Uma das coisas particularmente promissoras foi que treinamos nossa estrutura usando dados de uma missão de treinamento, mas testamos o desempenho do modelo usando dados de uma missão de treinamento diferente”, diz Min. “E o aumento no desempenho em relação aos modelos de IA anteriores foi notável – mesmo que estivéssemos testando o modelo em um novo conjunto de circunstâncias”.
Os pesquisadores também observaram que conseguiram alcançar esses resultados usando uma versão relativamente pequena do modelo T5. Isso é importante porque significa que eles podem obter análises em frações de segundo sem um supercomputador.
“Um próximo passo para este trabalho inclui explorar até que ponto a nova estrutura pode ser aplicada a uma variedade de outros cenários de treinamento”, diz Pande.
“Testamos a nova estrutura com dados de treinamento que foram transcritos de arquivos de áudio para texto por humanos”, diz Min. “Outro próximo passo envolverá a integração da estrutura com um modelo de IA que transcreve dados de áudio em texto, para que possamos avaliar a capacidade dessa tecnologia de analisar os dados de comunicação da equipe em tempo real. Isso provavelmente envolverá a melhoria da capacidade da estrutura de lidar com ruídos e erros conforme a IA transcreve os dados de áudio.”
O artigo, “Robust Team Communication Analytics with Transformer-Based Dialogue Modeling”, será apresentado na 24ª Conferência Internacional sobre Inteligência Artificial na Educação (AIED 2023), que será realizada de 3 a 7 de julho em Tóquio, Japão. O papel foi co-autoria de Jason Saville, um ex-aluno de pós-graduação em NC State; James Lester, professor da Goodnight Distinguished University em Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina na Carolina do Norte; e Randall Spain do Comando de Desenvolvimento de Capacidades de Combate do Exército dos EUA (DEVCOM). Centro do Soldado.
Esta pesquisa foi patrocinada pelo DEVCOM do Exército dos EUA, Centro de Soldados sob o acordo cooperativo W912CG-19-2-0001.
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