Investigadores de las Universidades Duke y de Colorado han desarrollado una red neural que puede clasificar imágenes en once categorías emocionales, entre ansiedad, sorpresa y tristeza.
La inteligencia artificial sigue ampliando su implementación a varias áreas humanas, y ahora es capaz de determinar emociones en una foto. EmoNet, un proyecto desarrollado en conjunto por investigadores de la Universidad de Colorado y la Universidad Duke, ha entrenado una red neural que puede clasificar 11 categorías emocionales desde fotos.
Para lograrlo, usaron 2187 videos en donde claramente se identifican 27 emociones, que incluyen ansiedad, sorpresa, tristeza y tras.
El equipo extrajo 137,482 cuadros de esos videos y dividieron esas imágenes en grupos con una emoción particular. Para el entrenamiento en el “machine learning”, el team uso 25 mil imágenes nuevas para validar el resultado.
¿El resultado? La inteligencia artificial de EmoNet pudo identificar emociones como ansias, deseo sexual y horror. Sin embargo, no es capaz de predecir confusión, temor o sorpresa con precisión. En condiciones en las que las emociones parecen superpuestas, esta red neural no pudo diferenciar entre a alegría, diversión y adoración.
Este tipo de implementaciones pueden ayudar a mejorar la extensión de aplicaciones para la salud mental, que puedan ser terapéuticas y ayudar complementariamente a tratamientos e intervenciones. No está garantizado que esta investigación pueda ser fructífera a la larga, pues aun hay que ajustar el reconocimiento emocional de las máquinas.
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