Wyobraź sobie urządzenie przypominające plasterek, które potrafi precyzyjnie wykryć emocje – nawet te, których nie chcemy pokazać. Taki właśnie wynalazek opracowali naukowcy z Pennsylvania State University pod kierunkiem prof. Huanyu “Larry’ego” Chenga. Taka “naklejka emocji” może w przyszłości stać się narzędziem do monitorowania zdrowia psychicznego z niespotykaną dotąd dokładnością.
Czytaj też: Jak nasz mózg rozpoznaje emocje innych?
W świecie, w którym coraz częściej mówi się o kryzysie psychicznym, depresji i zaburzeniach lękowych, taka technologia może być prawdziwą rewolucją. Jej zadaniem jest nie tylko wykrywanie emocji, ale także umożliwienie ich zdalnego monitorowania w czasie rzeczywistym – wszystko za pomocą smartfona i chmury danych.
Jak działa “naklejka emocji”?
Nowe urządzenie przypomina niepozorny plaster o długości około 6 cm, zamknięty w wodoodpornej silikonowej powłoce. Wewnątrz skrywa warstwową strukturę czujników, przypominającą stos naleśników. Każda warstwa rejestruje inne dane: dwukierunkowe naprężenia skóry, temperaturę ciała, wilgotność wywołaną potem oraz poziom natlenienia krwi.
Czytaj też: Potrafimy “wywąchać” emocje innych ludzi. To kluczowe w budowaniu więzi społecznych
Kluczowym elementem wynalazku jest sposób, w jaki czujniki zostały ułożone i odseparowane cienkimi warstwami różnych materiałów. Dzięki temu uniknięto zakłóceń pomiarów, które mogłyby obniżyć dokładność odczytów. Całość wyposażono w mikroskopijną płytkę PCB, cewkę do bezprzewodowego ładowania, baterię 5V oraz moduł Bluetooth, który przesyła dane do aplikacji mobilnej na smartfonie lub tablecie.
W praktyce użytkownik przykleja plasterek na twarz – na policzku lub czole – choć w testach sprawdzano również przyczepność i dokładność na ramionach oraz opuszkach palców.
Kiedy urządzenie zostaje aktywowane, jego czujnik naprężeń śledzi mikroruchy skóry w dwóch osiach. Dane są przesyłane do aplikacji, w której zaawansowane algorytmy oparte na sztucznej inteligencji analizują zmiany i identyfikują aktualny wyraz twarzy.
W testach laboratoryjnych system osiągnął imponującą skuteczność ponad 96 proc. w rozpoznawaniu sześciu podstawowych emocji: radości, zaskoczenia, strachu, smutku, złości i odrazy. Ale naukowcy nie poprzestali na analizie mimiki – dobrze wiedzą, że wyraz twarzy można łatwo udawać, często nawet nieświadomie.
Dlatego plaster analizuje również dane fizjologiczne – temperaturę skóry, poziom potu i natlenienie krwi – które trudniej jest kontrolować świadomie. Dzięki integracji tych odczytów, urządzenie potrafi zidentyfikować prawdziwe emocje użytkownika z dokładnością sięgającą 89 proc., podczas eksperymentów z oglądaniem odpowiednio dobranych klipów wideo.
Jak podkreśla prof. Cheng:
To nowy i ulepszony sposób rozumienia naszych emocji poprzez analizowanie wielu sygnałów z ciała jednocześnie. Ludzie często nie pokazują, jak naprawdę się czują, dlatego łączymy analizę mimiki z pomiarami fizjologicznymi – to klucz do skuteczniejszego monitorowania zdrowia psychicznego.
Jednym z największych atutów technologii jest jej potencjał zdalnego monitorowania stanu psychicznego pacjentów. Dane są przetwarzane w chmurze, co oznacza, że lekarze i terapeuci mogą w czasie rzeczywistym śledzić zmiany emocjonalne swoich podopiecznych, bez potrzeby osobistego kontaktu.
Naklejka może być szczególnie przydatna w pracy z pacjentami, którzy z różnych powodów nie potrafią lub nie chcą wyrażać swoich uczuć – np. osobami z demencją, autyzmem, czy też w przypadkach uzależnień lub depresji. Może także pomóc osobom świadomym ryzyka rozwoju zaburzeń emocjonalnych w samodzielnym monitorowaniu swojego nastroju na co dzień.
Co więcej, technologia może znaleźć zastosowanie poza medycyną, m.in. w badaniach nad interakcją człowiek-komputer; w rozwoju realistycznych postaci VR; w systemach sztucznej inteligencji zdolnych do odczytywania emocji użytkowników, a nawet w szkoleniach z zakresu inteligencji emocjonalnej.
Choć obecne wyniki opisane w Nano Letters są niezwykle obiecujące, autorzy projektu planują dalsze prace nad udoskonaleniem algorytmów oraz miniaturyzacją urządzenia. W badaniach wzięło udział niewielu ochotników – algorytmy trenowano na ośmiu osobach, a testowano na trzech – dlatego przed wprowadzeniem rozwiązania na rynek potrzebne będą większe próby kliniczne.