Como muchos libros de relaciones pueden decirle, comprender las emociones de otra persona puede ser una tarea difícil. Las expresiones faciales no siempre son confiables: una sonrisa puede ocultar la frustración, mientras que una cara de póquer puede enmascarar una mano ganadora.
¿Pero qué pasaría si la tecnología pudiera decirnos cómo se siente realmente alguien?
Investigadores del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial CSAIL del MIT han desarrollado "EQ-Radio", un dispositivo que puede detectar las emociones de una persona mediante señales inalámbricas. Al medir cambios sutiles en la respiración y los ritmos cardíacos, EQ-Radio es 87 por cientoprecisa para detectar si una persona está emocionada, feliz, enojada o triste, y puede hacerlo sin sensores en el cuerpo.
La profesora del MIT y líder del proyecto, Dina Katabi, imagina que el sistema se utilizará en entretenimiento, comportamiento del consumidor y atención médica. Los estudios de cine y las agencias de publicidad podrían evaluar las reacciones de los espectadores en tiempo real, mientras que las casas inteligentes podrían usar información sobre su estado de ánimo para adaptarsela calefacción o sugiera que tome un poco de aire fresco.
"Nuestro trabajo muestra que las señales inalámbricas pueden capturar información sobre el comportamiento humano que no siempre es visible a simple vista", dice Katabi, quien co-escribió un artículo sobre el tema con los estudiantes de doctorado Mingmin Zhao y Fadel Adib ". Creemosque nuestros resultados podrían allanar el camino para futuras tecnologías que podrían ayudar a monitorear y diagnosticar afecciones como la depresión y la ansiedad ".
EQ-Radio se basa en los continuos esfuerzos de Katabi para usar tecnología inalámbrica para medir comportamientos humanos como respirar y caer. Ella dice que incorporará la detección de emociones en su empresa derivada Emerald, que fabrica un dispositivo que tiene como objetivo detectar y predecircae entre los ancianos.
Usando señales inalámbricas reflejadas en los cuerpos de las personas, el dispositivo mide los latidos del corazón con la misma precisión que un monitor de ECG, con un margen de error de aproximadamente 0.3 por ciento. Luego, estudia las formas de onda dentro de cada latido para adaptar el comportamiento de una persona a cómo actuaron previamenteuno de los cuatro estados emocionales.
El equipo presentará el trabajo el próximo mes en la Conferencia Internacional de la Asociación de Maquinaria de Computación sobre Computación y Redes Móviles MobiCom.
Cómo funciona
Los métodos existentes de detección de emociones se basan en señales audiovisuales o sensores corporales, pero ambas técnicas tienen inconvenientes. Las expresiones faciales son poco confiables, mientras que los sensores corporales, como las bandas para el pecho y los monitores de ECG, son inconvenientes de usar y se vuelven inexactossi cambian de posición con el tiempo
EQ-Radio en su lugar envía señales inalámbricas que se reflejan del cuerpo de una persona y de regreso al dispositivo. Sus algoritmos de extracción de latidos rompen los reflejos en latidos individuales y analizan las pequeñas variaciones en los intervalos de latidos para determinar sus niveles de excitación y afecto positivo.
Estas medidas son las que permiten que EQ-Radio detecte emociones. Por ejemplo, una persona cuyas señales se correlacionan con una baja excitación y un afecto negativo es más probable que se etiquete como triste, mientras que alguien cuyas señales se correlacionan con una alta excitación y un afecto positivo probablemente seaetiquetado como emocionado
Las correlaciones exactas varían de persona a persona, pero son lo suficientemente consistentes como para que EQ-Radio pueda detectar emociones con una precisión del 70 por ciento, incluso cuando no había medido previamente los latidos del corazón de la persona objetivo.
"Simplemente sabiendo cómo respira la gente y cómo late su corazón en diferentes estados emocionales, podemos observar los latidos del corazón de una persona al azar y detectar de manera confiable sus emociones", dice Zhao. Para los experimentos, los sujetos usaron videos o música para recordar una seriede recuerdos que cada uno evocó una de las cuatro emociones, así como una línea de base sin emociones.Entrenada solo en esos cinco conjuntos de videos de dos minutos, EQ-Radio podría clasificar con precisión el comportamiento de la persona entre las cuatro emociones el 87 por ciento del tiempo.
En comparación con la "Emotion API" basada en la visión de Microsoft, que se centra en las expresiones faciales, se descubrió que EQ-Radio es significativamente más preciso para detectar la alegría, la tristeza y la ira. Los dos sistemas funcionaron de manera similar con las emociones neutrales, ya quela ausencia de emoción es generalmente más fácil de detectar que su presencia.
Uno de los desafíos más difíciles del equipo CSAIL fue desconectar datos irrelevantes. Por ejemplo, para obtener latidos individuales, el equipo tuvo que amortiguar la respiración, ya que la distancia que el pecho de una persona se mueve de la respiración es mucho mayor que la distanciaque su corazón se mueve para latir
Para hacerlo, el equipo se centró en las señales inalámbricas que se basan en la aceleración en lugar de la distancia recorrida, ya que el ascenso y la caída del cofre con cada respiración tienden a ser mucho más consistentes y, por lo tanto, tienen una aceleración más baja- que el movimiento del latido del corazón
Aunque centrarse en la detección de emociones significaba analizar el tiempo entre latidos, el equipo dice que la capacidad del algoritmo para capturar toda la forma de onda del latido significa que en el futuro podría usarse para configuraciones de diagnóstico y monitoreo de salud no invasivas.
"Al recuperar las mediciones de las válvulas cardíacas que realmente se abren y cierran en una escala de tiempo de milisegundos, este sistema puede detectar literalmente si el corazón de alguien se salta un latido", dice Adib. "Esto abre la posibilidad de aprender más sobre afecciones como la arritmiay, potencialmente, explorar otras aplicaciones médicas en las que ni siquiera hemos pensado ".
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Instituto de Tecnología de Massachusetts . Original escrito por Adam Conner-Simons y Rachel Gordon, CSAIL. Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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