Istraživači sa Univerziteta nauke i tehnologije Huazhong postigli su značajan napredak u tehnologiji prepoznavanja emocija, uvodeći novi sistem koji bi mogao da transformiše način na koji komuniciramo sa mašinama i pratimo mentalno zdravlje. Nova tehnologija, poznata kao generalizacija domena i prepoznavanje emocija zasnovano na rezidualnoj mreži iz fizioloških signala (DGR-ERPS), koristi složene fiziološke signale za precizno određivanje ljudskih emocija.
Rad je objavljen u časopisu Kiborg i bioničkih sistema.
Inovativni DGR-ERPS sistem rešava nekoliko ključnih izazova koji su ranije ometali pouzdanost i efikasnost tehnologije prepoznavanja emocija. Koristeći sofisticiranu kombinaciju generalizacije domena i naprednih rezidualnih mreža, ovaj sistem se ističe u analizi fizioloških signala kao što su otkucaji srca, temperatura kože i električna aktivnost, koji ukazuju na emocionalno stanje osobe.
DGR-ERPS model je rigorozno testiran na više skupova podataka iz stvarnog sveta i dosledno je nadmašio postojeće modele. „Naš sistem ne samo da se prilagođava različitim ljudima sa različitim fiziološkim signalima, već i održava visoku preciznost u dinamičkim okruženjima iz stvarnog sveta gde tradicionalni modeli često ne uspevaju“, objasnio je dr Đijang Li, vodeći istraživač projekta.
Osnovna tehnologija uključuje segmentiranje i usklađivanje domena emocionalnih podataka, omogućavajući sistemu da uči iz različitih emocionalnih izraza i scenarija. Ovaj pristup značajno umanjuje uobičajeni problem pomeranja vremenske kovarijacije (TCS), gde promene tokom vremena mogu iskriviti sisteme za prepoznavanje emocija.
Potencijalne primene DGR-ERPS-a su ogromne i raznovrsne. U zdravstvenoj zaštiti, ova tehnologija se može integrisati u sisteme za praćenje mentalnog zdravlja kako bi se obezbedile tačne procene emocionalnih stanja pacijenata u realnom vremenu, potencijalno revolucionirajući tretmani za stanja poput depresije i anksioznosti. U automobilskoj industriji, prepoznavanje emocija može poboljšati bezbednost vozača prilagođavanjem odgovora vozila na osnovu emocionalnog stanja vozača.
Štaviše, tehnologija ima značajne implikacije na personalizovano oglašavanje i korisničku uslugu, gde razumevanje emocija klijenata može dovesti do boljeg pružanja usluge i zadovoljstva korisnika. Istražuju se i obrazovne aplikacije, gde bi sistem mogao da pomogne u prilagođavanju nastavnih metoda zasnovanih na emocionalnim reakcijama učenika.
Razvoj DGR-ERPS-a bio je zajednički napor koji je uključivao interdisciplinarne timove na nekoliko odeljenja Univerziteta Huazhong, naglašavajući duh saradnje i inovativni etos institucije. Univerzitet planira dalje studije kako bi poboljšao tehnologiju i istražio dodatne aplikacije, uključujući potencijalne integracije sa sistemima veštačke inteligencije za nijansirane interakcije čoveka i mašine.
Idući dalje, istraživački tim planira da proširi mogućnosti DGR-ERPS-a tako što će uključiti tehnike mašinskog učenja za predviđanje emocionalnih promena, potencijalno pre nego što budu u potpunosti izražene fiziološkim signalima. „Mi smo na ivici ne samo razumevanja već i predviđanja ljudskih emocionalnih odgovora, koji bi mogli imati duboke implikacije u svim sektorima društva“, rekao je dr Li.
