IA Pode Identificar as Emoções dos Atletas

Um novo modelo de análise emocional capaz de identificar estados emocionais com precisão comparável à dos humanos.

Pesquisadores do Instituto de Tecnologia de Karlsruhe (KIT) e da Universidade de Duisburg-Essen utilizaram com sucesso redes neurais assistidas por computador para detectar com precisão os estados emocionais da linguagem corporal dos jogadores de tênis durante as partidas.

Este estudo marca a primeira vez em que eles treinaram um modelo de inteligência artificial (IA) usando dados de jogos reais. Publicada na revista Knowledge-Based Systems, a sua investigação demonstra a capacidade da IA ​​de interpretar a linguagem corporal e as emoções com um nível de precisão comparável ao dos humanos. No entanto, também levanta considerações éticas.

Desenvolvimento de um modelo de IA especializado para reconhecimento de emoções em tenistas

Em seu estudo intitulado “Reconhecendo estados afetivos do comportamento expressivo de jogadores de tênis usando redes neurais convolucionais”, equipes interdisciplinares de ciências do esporte, desenvolvimento de software e ciência da computação no KIT e na Universidade de Duisburg-Essen desenvolveram um modelo especializado de IA. Eles empregaram algoritmos de reconhecimento de padrões para analisar vídeos de jogadores de tênis capturados durante partidas ao vivo.

“Nosso modelo atinge uma precisão de até 68,9 por cento na identificação de estados afetivos, o que se compara favoravelmente e às vezes excede as avaliações feitas por observadores humanos e métodos automatizados anteriores”, explicou o professor Darko Jekauc do Instituto de Esportes e Ciências do Esporte do KIT.

Utilização de cenários da vida real no treinamento do sistema de IA

Um aspecto notável e distintivo do estudo é o uso pela equipe de cenários autênticos da vida real, em vez de configurações simuladas ou artificiais, para treinar seu sistema de IA. Os pesquisadores gravaram sequências de vídeo com 15 tenistas em condições específicas de jogo, focando nas reações de sua linguagem corporal ao ganhar ou perder pontos.

Esses vídeos capturaram jogadores exibindo sinais como cabeças abaixadas, braços erguidos em comemoração, raquetes penduradas ou variações na velocidade de caminhada, o que ajudou a discernir seus estados afetivos.

Ao analisar esse conjunto de dados, a IA aprendeu a correlacionar sinais específicos de linguagem corporal com várias reações emocionais e a distinguir com precisão entre estados afetivos positivos (ganhar um ponto) e negativos (perder um ponto). “O treinamento em contextos naturais representa um avanço significativo na identificação de estados emocionais genuínos e permite previsões em cenários do mundo real”, observou Jekauc.

A investigação não só sugere que os algoritmos de IA podem eventualmente superar os observadores humanos na identificação de emoções, mas também revelou uma descoberta intrigante: tanto os humanos como a IA são excelentes no reconhecimento de emoções negativas.

Reconhecimento de emoções negativas na detecção de emoções

“A razão para isto pode ser que as emoções negativas são mais fáceis de identificar, pois são expressas de forma mais visível”, explicou Jekauc. “As teorias psicológicas propõem que as pessoas são evolutivamente mais aptas a detectar sinais emocionais negativos, possivelmente porque a resolução rápida de situações de conflito é crucial para manter a harmonia social”.

O estudo prevê inúmeras aplicações esportivas para reconhecimento preciso de emoções, como aprimoramento de metodologias de treinamento, dinâmica de equipe, otimização de desempenho e mitigação de esgotamento. Além disso, outras áreas como saúde, educação, atendimento ao cliente e segurança automotiva poderiam aproveitar a detecção precoce de estados emocionais para obter vários benefícios.

“Embora esta tecnologia prometa vantagens substanciais, é crucial considerar os riscos potenciais, particularmente no que diz respeito à privacidade e ao uso indevido de dados”, enfatizou Jekauc. “Nossa pesquisa seguiu rigorosamente as diretrizes éticas e regulamentações de proteção de dados existentes. Olhando para o futuro, para as aplicações práticas desta tecnologia, será vital abordar proativamente as questões éticas e legais.”

Leia o Artigo Original: Science Daily

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