Jueves, 28 de Enero de 2021

IA sabe cuando estás triste o entusiasmado

Un nuevo desarrollo en el campo de la inteligencia artificial y el aprendizaje automatizado intenta identificar las emociones humanas utilizando un esquema sencillo de dos ejes. ¡Comparte esta noticia!

Investigadores de la división de inteligencia artificial de Samsung y el Colegio Imperial de Londres han desarrollado un sistema basado en un esquema de red neural profunda que es capaz de estimar las emociones humanas según dos parámetros sencillos:

Valencia: que tan positiva o negativa es la reacción a un situación o estímulo.

Excitación: El nivel de entusiasmo o calma que experimenta la persona.

Esto ha permitido desarrollar un esquema con dos ejes.

Más allá de las categorías

El modelo es simple y generalista, tiene como objetivo poder detectar y clasificar pequeñas variaciones en las emociones de los seres humanos. Según los investigadores las categorías discretas, como puede ser enojado, triste, feliz, son demasiado limitadas para el análisis.

El objetivo es entrenar a las IA para el reconocimiento de las emociones humanas. La estimación de la valencia y la excitación se realizará en tiempo real.

Entrenamiento

El entrenamiento del sistema se realizó a través de imágenes anotadas con valores para los dos aspectos señalados.

También se creo un esquema con puntos clave centrado en los labios, la nariz y los ojos. La idea es que la IA se concentre en las áreas más relevantes para determinar los valores.

Resultados preliminares

Los primeros resultados han demostrado que las IA entrenadas son capaces de clasificar las emociones con gran acierto.

Además, el nivel de coincidencia obtenido en las apreciaciones entre el sistema y los seres humanos es por lo menos similar al que ocurre entre una persona y el resto de los seres humanos.

Por ahora el entrenamiento solo ha considerado imágenes estáticas, pero nada impide que la tecnología sea implementada con imágenes en movimiento, aunque para esto debería incorporar el tiempo como un factor de análisis.

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