Az MIT létrehozott vezeték nélküli jeleket, amelyek felismerhetik az érzelmeket

$config[ads_kvadrat] not found

Netta - TOY - Israel - Official Music Video - Eurovision 2018

Netta - TOY - Israel - Official Music Video - Eurovision 2018
Anonim

A legtöbb esetben az ember érzelmeinek felkeresése jó megjelenést igényel az arc- és testnyelvükön. Még akkor is, ez még mindig pontatlan tudomány - de talán nem is sokáig. Az MIT kutatói egy olyan új rendszert hoztak létre, amely vezeték nélküli jeleket használ, hogy felismerje valaki érzelmeit kamerák vagy fiziológiai monitorok nélkül.

A rendszert EQ-rádiónak nevezik. Rádiófrekvenciás (RF) jeleket használ, hogy figyelemmel kísérje valaki szívverését. Az algoritmus ezután kivonja az egyéni szívveréseket, méri az egyes ütemek hosszúságának apró különbségeit, és elküldi az eredményeket egy érzelmi osztályozónak, hogy kitaláljuk, hogyan érzi a tárgy egy adott pillanatban. Az érzelmek osztályozója a gépi tanulást is idővel pontosabbá teszi.

„Munkánk azt mutatja, hogy a vezeték nélküli jelek képesek az emberi viselkedésre vonatkozó információk rögzítésére, amelyek nem mindig láthatóak a szabad szemmel” - mondta az EQ-Radio projektvezető és az MIT professzor, Dina Katabi. „Hisszük, hogy eredményeink előkészíthetik az utat a jövőbeli technológiákra, amelyek segíthetnek a depresszió és a szorongás állapotának figyelemmel kísérésében és diagnosztizálásában.” Itt van egy videó, amely bemutatja a koncepciót:

Az MIT erőfeszítéseit más kísérletek kísérik a technológia használatára, hogy meghatározzák valaki érzelmeit. Mások a depresszió jeleinek Instagram-fotóit vizsgálják és az Amazon Echo-t használják a mentális zavarok felderítésére.

A projektek némelyike ​​csak kicsit több, mint szórakoztató trükkök. Azonban az MIT az EQ-Radio-ról szóló munkája azt mutatja, hogy a tech valóban segíthet annak meghatározásában, hogy valaki szenved-e olyan problémától, amely nem nyilvánvaló az emberi megfigyelők számára. Mindössze néhány rádiófrekvenciás jel keveredik egy sor algoritmussal és egy gépi tanulás kötőjelével.

Tudjon meg többet arról, hogy az EQ-Radio hogyan működik, olvassa el az alábbi MIT papírját:

$config[ads_kvadrat] not found