Knowledge representation for a neuro-symbolic network in home care risk identification

Abstract

Abstract-Risk identification in home care is a key issue in ambient assisted living today. This paper introduces a bionic approach to risk identification in home care based on simple, inexpensive and diverse sensors. Neuro-symbolic perception combines characteristics of neural and symbolic information processing. We represent knowledge relevant for home care as an ontology and apply this knowledge in a neuro-symbolic network to identify risks. A top-level ontology about the assisted living of elderly people is proposed as part of a use case for risk identification in home care.

Smart home technologies that support independent living: challenges and opportunities for the building industry – a systematic mapping study

“…Indeed, Suryadevara et al recognized that it is 'extremely difficult to find the correct number of sensors' (2013). Qadeer et al (2009) confirmed the tendency to use 'an immense number of simple, inexpensive and diverse sensors' in buildings, as well as Hallberg et al (2009). Redundancy seems to be favoured; for example, Magherini et al (2013) strongly recommended the use of two cameras in order to reduce instances of object occlusions and to increase field of view within the environment being monitored.…”

Akti̇f Yaşlanma İçi̇n “Ulusal Evde Bakim Si̇stemi̇”

“…alanlardaki sensör uygulamalarını kapsayan teknolojik çözümler (Hori, Nishida, Aizawa, Murakami ve Mizoguchi, 2004;Thiruchelvam ve Teng, 2015) ve yine evde bakım uygulamaları için teknolojik destek sistemleri geliştirilmesi uygulamanın başarısına önemli katkılar sağlar (Boissy, Corriveau, Michaud, Labonté ve Royer, 2007). Çevresel faktörlerin sensörlerle kontrolü yanında, biyolojik verilerin de biyo-sensörlerle kontrolü ve bu verilerden hareketle kurum ve evde bakım uygulamalarını geliştirerek yönetme girişimleri vardır (Qadeer, Velik, Zucker ve Boley, 2009). Teknoloji sistemleri eğitim sürecinde de kullanılabilir ve evde bakım eğitimi alan öğrenciler, çeşitli modellerle uygulamayı teknoloji ürünleri desteğiyle öğrenebilirler (Lagana, Malveira, Melo, Silva, Carvalho ve Cabral, 2013).…”