IA decodifica emoções em jogadores de tênis

NOVO MODELO DE IA É CAPAZ DE IDENTIFICAR EMOÇÕES

Pesquisadores de ciências do esporte, desenvolvimento de software e ciência da computação do KIT e da Universidade de Duisburg-Essen desenvolveram um modelo de IA operado com Redes Neurais Convolucionais (CNNs) avançadas para o reconhecimento afetivo de jogadores de tênis.

O destaque deste estudo é que os pesquisadores treinaram a IA com dados obtidos a partir de partidas de tênis reais, enquanto os estudos anteriores utilizaram cenas simuladas.

MODELO DE TREINAMENTO

A IA foi treinada a partir de vídeos gravados em contexto natural de partidas de tênis, que focavam nos sinais emocionais e na linguagem corporal de 15 jogadores em dois momentos: quando ganhavam e quando perdiam pontos. Alguns desses sinais incluíam cabeça baixa, braços levantados, raquete pendurada ou velocidade da caminhada para a identificação do estado afetivo dos jogadores.

A partir da alimentação desses dados, a IA foi capaz de associar a linguagem corporal dos jogadores aos pontos ganhos e perdidos, identificando os estados emocionais positivo e negativo, além de apresentar uma taxa de precisão de 68,9% na análise de estados afetivos. Isso é muito promissor, pois esse número pode ser comparado, e às vezes até superar, as avaliações feitas por observadores humanos e métodos anteriores.

RECONHECIMENTO DAS EMOÇÕES

Como já demonstrado por Baumeister, Bratslavsky, Finkenauer e Vohs (2001) e Rozin e Rayzman (2001), evolutivamente, os nossos cérebros são orientados a ter mais facilidade no reconhecimento de emoções negativas e a serem mais responsivos às experiências negativas. Curiosamente, assim como nós, os algoritmos mostraram que as máquinas também são melhores em reconhecer as emoções negativas do que as positivas.

APLICAÇÃO

Os resultados trazem um avanço significativo no estudo do reconhecimento dos estados emocionais, além de ser favorável tanto para aplicações esportivas, como melhores métodos de treinamento, dinâmica das equipes, desempenho individual e prevenção de esgotamento, quanto para outras áreas como saúde, educação, atendimento ao cliente e segurança automotiva.

PRECISAMOS FALAR SOBRE ÉTICA…

Apesar de o resultado se mostrar promissor em diferentes áreas, é imprescindível que questões éticas e legais sejam discutidas e regulamentadas antes de possíveis aplicações futuras da ferramenta. Os riscos relacionados ao uso indevido de dados e à privacidade devem ser considerados.