Developing a Human-centred AI-based System to Assist Sorting Laundry
Authors: Rabethge Nico , Kummert Franz 
Published: April 2024

ZusammenfassungThis paper presents the development of a human-centred AI system for the classification of laundry according to washing categories such as color and type. The system aims to provide a solution that is both accurate and easy to use for individuals with varying levels of technical expertise. The development process involved a human-centred approach, including user research and testing, to ensure that the system meets the needs and expectations of its users. The system uses a combination of computer vision techniques and machine learning algorithms to analyze images of dirty laundry and provide recommendations for the appropriate washing category.In addition to the development of the system itself, this paper also focuses on the explanation of the AI. The aim is to increase transparency and promote understanding of how the system makes its decisions. This is achieved through the use of visualizations and explanations that make the inner workings of the AI more accessible to users.The results of testing demonstrate that the system is effective in accurately classifying dirty laundry. The explanation of the AI has yet to receive more feedback, whether users report that it increased their trust in the system and find it easy to use. The development of a human-centered AI system for laundry classification has the potential to improve the efficiency and accuracy of laundry sorting while also promoting understanding and trust in AI systems.Zusammenfassung. In diesem Beitrag wird die Entwicklung eines menschenzentrierten KI-Systems für die Klassifizierung von Wäsche nach Waschkategorien wie Farbe und Typ vorgestellt. Das System zielt darauf ab, eine Lösung zu bieten, die sowohl einfach wie auch möglichst genau für Personen mit unterschiedlichem technischem Fachwissen zu bedienen sein soll.Das System nutzt eine Kombination aus Computer-Vision-Techniken und Algorithmen des Deep Learning, um Bilder von schmutziger Wäsche zu analysieren und Empfehlungen für die richtige Waschkategorie zu geben. Neben der Entwicklung des Systems selbst geht es in diesem Beitrag auch um die Erklärung der KI und das Aktive Lernen. Ziel ist es, die Transparenz zu erhöhen und das Verständnis dafür zu fördern, wie das System seine Entscheidungen trifft. Dies wird durch den Einsatz von Visualisierungen und Erklärungen erreicht, die den Nutzern die Funktionsweise der KI näher bringen. Durch das Aktive Lernen wird der Aufwand für das Annotierten der Daten verringert, welches für jede Wäscherei aufgrund unterschiedlicher Bedürfnisse erneut durchgeführt werden müsste.Die Testergebnisse zeigen, dass das System in der Lage ist, bestimmte Attribute schmutziger Wäsche zuverlässig zu klassifizieren. Es sind zukünftig Nutzerstudien notwendig, welche überprüfen, ob das Sytem tatsächlich das Vertrauen in das System stärkt und es einfach zu bedienen ist. Die Entwicklung eines menschenzentrierten KI-Systems zur Wäscheklassifizierung hat das Potenzial, die Effizienz und Genauigkeit der Wäschesortierung zu verbessern und gleichzeitig das Verständnis und Vertrauen in KI-Systeme zu fördern.