Emocionālās atpazīšanas revolūcija tenisā ar mākslīgā intelekta tehnoloģijas palīdzību

Jaunākās paaudzes mākslīgā inteliģences modelis ir izstrādāts, lai precīzi identificētu tenisa spēlētāju emocionālos stāvokļus, analizējot viņu ķermeņa valodu sacensību laikā.

Šī inovatīvā tehnoloģija, kura ir apmācīta izmantojot reālās dzīves video materiālus, spēj noteikt gan pozitīvos, gan negatīvos emocionālos stāvokļus, ar negatīvajiem emociju izpausmēm vieglāk atpazīstamām šīs mākslīgās inteliģences sistēmas. Šīs attīstības potenciālās izmantošanas jomas ir sporta treniņi, veselības aprūpe un dažādi citi lauki, radot bažas par etiķetiskiem apsvērumiem saistībā ar datu privātumu un iespējamu nepareizu izmantošanu.

Vācijas Karlsruhes tehnoloģijas institūta un Duisburgas universitātes pētnieki sadarbībā veica pētījumu, kurā tika izmantotas konvolucionālās neironu tīklu tehnoloģijas, lai atpazītu emocionālos stāvokļus, pamatojoties uz tenisa spēlētāju izteiksmīgo uzvedību. Šis mākslīgais inteliģences modelis sasniedza ievērojamu precizitāti līdz pat 68,9%, salīdzinot ar cilvēku novērotāju un iepriekšējo automatizēto metožu novērtējumiem vai pat tos pārsniedzot.

Viena no šī pētījuma unikālajām aspektiem bija reālu spēļu situāciju izmantošana, nevis simulētu situāciju, lai trenētu mākslīgo inteliģences sistēmu. Analizējot video ierakstus par spēlētāju ķermeņa valodu reakcijām, gūstot vai zaudējot punktus, modelis iemācījās asociēt konkrētus žestus ar dažādiem emocionāliem atbilžu veidiem. Šis piegājiens ne tikai pārstāv ievērojamu progresu emocionālo stāvokļu noteikšanā, bet arī ļauj veikt prognozes reālās pasaules iestādēs.

Lai gan pētījums parāda AI algoritmu potenciālu pārspēt cilvēkus emocionālo stāvokļu atpazīšanā, it īpaši negatīvos, etiķetiskie apsvērumi attiecībā uz datu aizsardzību un privātumu rūpīgi jārisina pirms šīs tehnoloģijas plaša izplatīšanas citos nekā sporta jomās. Striktu etiķetisku pamatnostādņu ievērošana un datu aizsardzības regulējumu ievērošana ir būtiska atbildīgai šīs tehnoloģijas izmantošanai nākotnē.

The source of the article is from the blog elektrischnederland.nl

Privacy policy
Contact