Un nuevo enfoque de Inteligencia Artificial (IA), que se basa en señales inalámbricas, podría ayudar a revelar nuestras emociones internas, según una investigación de la Universidad Queen Mary, de Londres.
El estudio, publicado en PlosONE, demuestra de qué manera el uso de ondas de radio para medir las frecuencias cardíacas y respiratorias puede predecir cómo se siente alguien incluso en ausencia de otras señales visuales, como expresiones faciales.
Los científicos pidieron, inicialmente, a los voluntarios que participaron en su trabajo que vieran un determinado vídeo que había sido seleccionado por su capacidad para evocar uno de los cuatro tipos básicos de las emociones: ira, tristeza, alegría y placer.
Mientras miraban el vídeo, los investigadores emitieron señales de radio inofensivas, como las transmitidas desde cualquier sistema inalámbrico, incluido el radar o WiFi, hacia ellos y midieron las señales que rebotaban.
Al analizar los cambios en estas señales causadas por leves movimientos corporales, los investigadores pudieron revelar información oculta sobre la frecuencia cardíaca y respiratoria.
En trabajos anteriores se han utilizado métodos similares no invasivos o inalámbricos de detección de emociones. Sin embargo, el análisis de datos dependió del uso de enfoques clásicos de aprendizaje automático -como recuerdan estos científicos de la Universidad Queen Mary-, mediante los cuales se utiliza un algoritmo para identificar y clasificar estados emocionales dentro de los datos.
Para este estudio, coordinado por el profesor Yang Hao, los científicos emplearon en cambio técnicas de aprendizaje profundo, en el que una red neuronal artificial aprende sus propias características a partir de datos sin procesar dependientes del tiempo.
Así, demostraron que este enfoque podría detectar emociones con mayor precisión que los métodos tradicionales de aprendizaje automático.
Aprendizaje profundo
Achintha Avin Ihalage, miembro de este equipo y experto en Inteligencia Artificial e Ingeniería de materiales, subraya que el aprendizaje profundo les permite evaluar los datos de una manera similar a como funcionaría un cerebro humano, mirando diferentes capas de información y haciendo conexiones entre ellas.
“Con el aprendizaje profundo -añade- hemos demostrado que podemos medir con precisión las emociones de una manera independiente del sujeto. Es posible observar una colección completa de señales de diferentes individuos y aprender de estos datos y usarlos, para predecir la emoción de personas fuera de nuestro base de datos de formación”.
Tradicionalmente, la detección de emociones se ha basado en la evaluación de señales visibles como expresiones faciales, habla, gestos corporales o movimientos oculares. Sin embargo, estos métodos -siempre según estos investigadores británicos- pueden ser poco fiables, ya que no capturan eficazmente las emociones internas de un individuo.
Las señales electrocardiográficas (ECG) detectan la actividad eléctrica en el corazón, proporcionando un vínculo entre el sistema nervioso y el ritmo cardíaco. Hasta ahora, la medición de estas señales se ha realizado en gran medida utilizando sensores que se colocan en el cuerpo, pero recientemente los investigadores han estado buscando enfoques no invasivos que utilicen ondas de radio para detectar estas señales.
Los neurocientíficos que participan en estudios psicológicos suelen utilizar métodos para detectar las emociones humanas, pero estos enfoques también podrían tener implicaciones más amplias para la gestión de la salud y el bienestar.
Detectar emociones con Inteligencia Artificial
En el futuro, este equipo británico tiene la intención de trabajar con profesionales de la salud y científicos sociales, sobre la aceptación pública y las preocupaciones éticas en torno al uso de esta tecnología.
Ahsan Noor Khan, primer autor de este trabajo, destaca que ser capaz de detectar emociones utilizando sistemas inalámbricos e Inteligencia Artificial es un tema de creciente interés para los investigadores, ya que ofrece una alternativa a los sensores voluminosos y podría ser directamente aplicable en futuros entornos de viviendas y edificios inteligentes.
“En este estudio -dijo también- nos basamos en el trabajo existente utilizando ondas de radio para detectar emociones y demostrar que el uso de técnicas de aprendizaje profundo puede mejorar la precisión de nuestros resultados”.
Ahora intentan investigar cómo podrían usar sistemas existentes de bajo costo, como enrutadores WiFi, para detectar las emociones de una gran cantidad de personas reunidas, por ejemplo, en una oficina. Este tipo de enfoque permitiría clasificar las emociones de forma individual mientras realizan actividades de rutina.
Finalmente, para el profesor Yang Hao “esta investigación abre muchas oportunidades para aplicaciones prácticas, especialmente en áreas como la interacción persona / robot y la atención médica y el bienestar emocional, que se ha vuelto cada vez más importante durante la actual pandemia”.
