Rețeaua neurală de citire, evaluare și interpretare automată a emoțiilor și gesturilor umane, creată de Politehnica București: Cum îi „prinde” pe angajați cu minciuna
O rețea neurală de citire care evaluează și interpretează automat emoțiile și gesturile umane a fost creată de Politehnica București și Wing Computer Group SRL. Astfel, companiile și instituțiile ce administrează infrastructură critică vor putea dezvălui, cu ajutorul ei, comportamentul disimulat al angajaților
Wing Computer Group SRL, o companie cu activități de consultanță în tehnologia informației, științe naturale și inginerie, controlată de un prodecan de la o facultate din Universitatea Politehnica București (UPB), a scos la licitație în SICAP un contract de 644.000 lei pentru achiziția de echipamente necesare dezvoltării unui soft care să evalueze și să interepreteze automat emoțiile și gesturile personalului dintr-o firmă în scopul creerii unui profil de caracter disimulat. Proiectul este unul finanțat prin Programul Operațional Competitivitate și este dezvoltat în comun de Wing și Universitatea Politehnica București.
Cum funcționează rețeaua neurală
Proiectul are o valoare totală de 29.086.565,98 lei din care: 17.508.467,60 valoare eligibilă nerambursabilă din FEDR, 4.377.116,90 lei valoare eligibilă nerambursabilă din bugetul naţional, 5.856.318,00 lei reprezintă valoarea finanţării eligibile a Beneficiarului.
Echipamentele vizate sunt stand mobil teste de electrosecuritate echipamente, câmpuri perturbatoare magnetice și electrice, stand mobil calibrare echipamente achizitie ECG, EEG si cameră termoviziune.
Vezi și Această rețea neurală ar putea face inteligențele artificiale foarte rapide
Potrivit achizitorului, acest soft va intra pe o linie de producție separată, în cadrul activităților firmei, și va putea fi vândut companiilor și instituțiile ce administrează infrastructuri critice. Wing Computer nu precizează expres că vânzarea acestei rețele neuronale se limitează doar la companiile și instituțiile ce administrează infrastructură critică.
“În cadrul soluției tehnice este identificată, analizată și implementată o arhitectură a unei rețele neurale pentru clasificarea gesturilor și emoțiilor umane, obținute de la diverși senzori. Analiza automatizată a acestor comportamente cu tehnici de învățare ne permite să formăm un complex de rețele neurale convoluționale (RNC) pentru a veni cu un răspuns, cât mai aproape de realitate, cu privire la comportamentul unui subiect prin clasificarea atât a miscărilor corpului și a parametrilor fiziologici, cât și a caracteristicilor faciale. De asemenea, în cadrul proiectului este stabilită o combinație unică a celor mai recente tehnici biometrice și tehnici de prelucrare a biosemnalelor cu abordare RN pentru analiza în timp real a emoțiilor și comportamentului”, conform companiei Wing.
Datele colectate de senzorii rețelei neurale
Mai exact, iată ce date vor colecta senzorii:
-monitorizarea atenției vizuale;
-monitorizarea calității mediului de lucru (a aerului, condiții de umiditate și temperatură, nivel de zgomot);
-identificarea automată a persoanelor evaluate;
-extracție indici despre comportamentul și trăirile afective ale subiectului cu soluții de tipul deep learning pentru: Detecție (localizare) față, Localizare puncte importante de pe față (vârful nasului, colțurile ochilor, gurii, sprâncenelor, conturul fetei) și Recunoașterea expresiei faciale;
Vezi și Acest mecanism complex îți poate citi mintea cu o înfricoșător de mare acuratețe
Vezi și Sistemele de inteligență artificială ți-ar putea prezice moartea
-monitorizarea semnalelor fiziologice relevante (puls, temperatura, transpirație, respirație, nivel de oxigen în sânge, ECG, EEG), cu condiția respectării unei intruzivități rezonabile (senzori montati pe sisteme tip brățară, ham, interiorul căștii de protecție);
-monitorizarea parametrilor de mișcare (accelerații, viteze, șocuri, pedometru, poziție GPS, poziție relativă indoor);
-înregistrarea timpului de intervenție;
-transmisia datelor în timp real spre un post central de monitorizare, prin interfața radio;
-analiza în timp real a datelor de la senzori.
-sistemul va asigura înregistrarea continuă a datelor și de asemenea, semnalarea abaterilor.
