Queen Mary University of London tarafından yapılan yeni araştırmaya göre, kablosuz sinyallere dayalı yeni bir yapay zeka (AI) yaklaşımı iç duygularımızı ortaya çıkarmaya yardımcı olabilir.
PLOS ONE dergisinde yayınlanan çalışma, kalp atış hızı ve nefes alma sinyallerini ölçmek ve yüz ifadeleri gibi başka herhangi bir görsel ipucu olmasa bile birinin nasıl hissettiğini tahmin etmek için radyo dalgalarının kullanıldığını gösteriyor .
Katılımcılardan başlangıçta araştırmacılar tarafından dört temel duygu türünden birini uyandırma yeteneği nedeniyle seçilen bir videoyu izlemeleri istendi; öfke, üzüntü, neşe ve zevk. Birey videoyu izlerken, araştırmacılar daha sonra radar veya WiFi dahil herhangi bir kablosuz sistemden bireye iletilenler gibi zararsız radyo sinyalleri yaydılar ve geri dönen sinyalleri ölçtüler. Araştırmacılar, hafif vücut hareketlerinin neden olduğu bu sinyallerdeki değişiklikleri analiz ederek, bir bireyin kalbi ve nefes alma hızları hakkında ‘gizli’ bilgileri ortaya çıkarabildiler.
Önceki araştırmalar, benzer istilacı olmayan veya kablosuz duygu algılama yöntemleri kullanmıştır, ancak bu çalışmalarda veri analizi, klasik makine öğrenimi yaklaşımlarının kullanımına dayanmıştır, bu nedenle verilerdeki duygusal durumları tanımlamak ve sınıflandırmak için bir algoritma kullanılır . Bu çalışma için bilim adamları bunun yerine , yapay bir sinir ağının kendi özelliklerini zamana bağlı ham verilerden öğrendiği derin öğrenme tekniklerini kullandılar ve bu yaklaşımın duyguları geleneksel makine öğrenimi yöntemlerinden daha doğru tespit edebileceğini gösterdi.
Achintha Avin Ihalage, bir Ph.D. Queen Mary’deki öğrenci, “Derin öğrenme, bir insan beyninin farklı bilgi katmanlarına bakarak ve bunlar arasında bağlantılar kurmaya benzer bir şekilde verileri değerlendirmemize olanak tanır . Makine öğrenimini kullanan yayınlanmış literatürün çoğu, özneye bağlı bir yol, belirli bir kişiden gelen bir sinyali kaydetme ve bunu daha sonraki bir aşamada duygularını tahmin etmek için kullanma.
” Derin öğrenmeyle , duyguları özneden bağımsız bir şekilde doğru bir şekilde ölçebileceğimizi gösterdik; burada farklı bireylerden gelen sinyallerin tamamına bakabilir ve bu verilerden öğrenebilir ve bunu bizim dışımızdaki insanların duygularını tahmin etmek için kullanabiliriz. eğitim veritabanı. “
Geleneksel olarak duygu algılama, yüz ifadeleri, konuşma, vücut hareketleri veya göz hareketleri gibi görünür sinyallerin değerlendirilmesine dayanır. Bununla birlikte, bu yöntemler, bir bireyin iç duygularını etkili bir şekilde yakalayamadıkları ve araştırmacılar duyguları anlamak için EKG gibi ‘görünmez’ sinyallere giderek daha fazla baktıkları için güvenilmez olabilir.
EKG sinyalleri, kalpteki elektriksel aktiviteyi tespit ederek sinir sistemi ile kalp ritmi arasında bir bağlantı sağlar. Bugüne kadar bu sinyallerin ölçümü büyük ölçüde vücuda yerleştirilen sensörler kullanılarak gerçekleştirildi, ancak son zamanlarda araştırmacılar bu sinyalleri tespit etmek için radyo dalgalarını kullanan invazif olmayan yaklaşımlara yöneliyorlar.
İnsan duygularını tespit etme yöntemleri genellikle psikolojik veya nörobilimsel çalışmalarda yer alan araştırmacılar tarafından kullanılır, ancak bu yaklaşımların sağlık ve esenlik yönetimi için daha geniş etkileri olabileceği düşünülmektedir.
Gelecekte araştırma ekibi , bu teknolojinin kullanımıyla ilgili halkın kabulü ve etik kaygılar konusunda sağlık uzmanları ve sosyal bilimcilerle çalışmayı planlıyor .
Ahsan Noor Khan, bir Ph.D. Queen Mary’deki öğrenci ve çalışmanın ilk yazarı şunları söyledi: “Kablosuz sistemleri kullanarak duyguları tespit edebilmek, büyük sensörlere bir alternatif sunduğundan ve gelecekteki ‘akıllı’ evlerde doğrudan uygulanabileceğinden araştırmacılar için artan bir ilgi konusudur. Bu çalışmada, duyguları tespit etmek ve derin öğrenme tekniklerinin kullanımının sonuçlarımızın doğruluğunu artırabileceğini göstermek için radyo dalgalarını kullanan mevcut çalışmayı temel aldık. “
“Şimdi, örneğin bir ofiste veya iş ortamında toplanan çok sayıda insanın duygularını tespit etmek için WiFi yönlendiriciler gibi düşük maliyetli mevcut sistemleri nasıl kullanabileceğimizi araştırmak istiyoruz. Bu tür bir yaklaşım bize yardımcı olacaktır. rutin aktiviteleri gerçekleştirirken insanların duygularını bireysel olarak sınıflandırmak. Dahası, gelişmiş derin öğrenme tekniklerini kullanarak bir çalışma ortamında duygu tespitinin doğruluğunu iyileştirmeyi amaçlıyoruz. “
Proje lideri Profesör Yang Hao şunları ekledi: “Bu araştırma, özellikle mevcut COVID-19 salgını sırasında giderek daha önemli hale gelen insan / robot etkileşimi ve sağlık hizmetleri ve duygusal refah gibi alanlarda pratik uygulamalar için birçok fırsat sunuyor.”
”Techxplore’den alıntıdır.”