Esempi di output forniti dai sistemi sviluppati per il riconoscimento del volto e delle emozioni (sulla sinistra) e di riconoscimento dell’attività svolta dall’utente (sulla destra)

Esempi di output forniti dai sistemi sviluppati per il riconoscimento del volto e delle emozioni (sulla sinistra) e di riconoscimento dell’attività svolta dall’utente (sulla destra)

Progetto MohMI, l'interfaccia che reagisce alle emozioni delle persone

Accessorio

23/02/2022 - 15:30

Nonostante da diversi anni l'Affective Computing e l'analisi delle emozioni siano al centro dell'attenzione dei ricercatori nel campo della Human-Computer Interaction, lo sviluppo di applicazioni di sistemi di intelligenza ambientale (o Ambient Intelligence) capaci di reagire in modo efficace in base alle emozioni rappresenta ancora oggi una grande sfida.

 Per tale motivo uno degli obiettivi del progetto “MOHMI - smart multimedia MOnitoring systems for advanced HMI technologies in living environments”, è lo sviluppo di un sistema domotico, dotato di intelligenza emotiva, e in grado di adattare il suo funzionamento in base al contesto d’uso, così da massimizzare il comfort e il divertimento a bordo degli yacht, ma che potrebbe essere utilizzata negli hotel e nelle abitazioni.

 Questa interfaccia ha già trovato un'applicazione presso l'azienda Videoworks di Ancona che ha realizzato un prototipo funzionante, destinato proprio al mondo degli yacht di alta gamma.

 “Grazie alla collaborazione con UNIVPM l’azienda ha avuto accesso a una serie di risorse, conoscenze e tecnologie avanzate con lo scopo di realizzare un prototipo che in futuro potrà diventare un prodotto, adattato e arricchito, in funzione delle diverse esigenze.

Questo per l’azienda è fondamentale perché i nostri clienti hanno un grande interesse per le soluzioni tecnologiche più innovative in cui ricercano caratteristiche di unicità e customizzazione.

Abbiamo avuto l’opportunità di stringere rapporti anche con altre aziende ed enti di ricerca e ciò potrebbe aprire a nuove collaborazioni future oltre al progetto in corso.”

 Tale sistema domotico è in grado di riconoscere l’identità dell’utente, il suo stato emotivo e l’attività da esso svolta a partire dall’analisi del suo comportamento all’interno dell’ambiente, grazie al un sistema di riconoscimento delle emozioni e di tracciamento e riconoscimento della postura del corpo, basato su algoritmi di computer vision e machine learning che sono stati sviluppati ad hoc, e di rilevare informazioni relative all’utente (emozioni e attività svolta) e alle condizioni dell’ambiente (illuminazione, temperatura), grazie ad una opportuna rete di telecamere e sensori. In base alle informazioni acquisite, il sistema è in grado di modificare le caratteristiche dell’ambiente stesso, al fine di implementare strategie di nudging, che mirano ad aumentare il benessere della persona e a migliorare la qualità dell’esperienza nell’interazione con l’ambiente stesso, mediante elicitazione di determinati stati emotivi.

 Il progetto Miracle Marche Innovation and Research for Connected and sustainable Living Environments. (cofinanziato dalla Regione Marche attraverso il POR MARCHE FESR 2014/2020 ASSE 1 – OS2 – AZIONE 2.1.1 – SOSTEGNO ALLO SVILUPPO DI PIATTAFORME TECNOLOGICHE DI RICERCA COLLABORATIVA NEGLI AMBITI DELLA SPECIALIZZAZIONE) prevede la creazione di una Piattaforma di Ricerca Collaborativa per la realizzazione di soluzioni innovative e interoperabili nei diversi settori merceologici riconducibili al dominio della Domotica e degli Ambienti di Vita con riferimento alle tematiche di intervento individuate dalla Strategia di Specializzazione Regionale (S3). Questo sarà reso possibile grazie alla collaborazione sinergia di un partenariato pubblico-privato composto da 22 soggetti tra imprese e Organismi di Ricerca.

 Sebbene nell’ambito dello Human Machine Interaction e dell’Ambient Intelligence si stia assistendo ad un crescente interesse nello sviluppo di sistemi dotati di “intelligenza emotiva”, lo sviluppo di soluzioni efficaci rappresenta ancora oggi una grande sfida, perché finora pochissime soluzioni sono arrivate ad un livello di sviluppo tale da poter essere testate in contesti reali. Questo progetto permetterà di mettere a terra applicazioni che oggi rappresentano lo stato dell’arte della ricerca in questo ambito, e di valutarne l’effettivo impatto in termini di capacità di migliorare il benessere delle persone.

 Per rendere l’ambiente in grado di spingere le persone a prendere decisioni o attuare comportamenti che sono nel loro migliore interesse, è stato innanzi tutto necessario individuare un’opportuna architettura di scelta. Nel contesto yacht, quale cornice dell'architettura di scelta sono stati individuati elementi interni all’ambiente stesso, quali l’illuminazione, i sistemi di intrattenimento multimediale e la temperatura. Questi elementi interni comprendono componenti con cui le persone interagiscono direttamente manipolandoli o venendo influenzato da essi. Di conseguenza, considerando che le emozioni sono stati temporanei, l'architettura di scelta è stata progettata con la capacità di adattarsi a varie emozioni (quali gioia, tristezza, sorpresa, rabbia, paura).

 Al momento i ricercatori si stanno occupando dell’attività di concretizzazione e implementazione delle soluzioni finora ipotizzate. Ciò comporta la progettazione delle funzioni generali dell'interfaccia utente adattiva distribuita nell’ambiente, e la definizione delle regole di adattamento e la loro formalizzazione in un sistema di gestione dell'adattamento stesso.

Ad oggi sono stati definiti dei primi algoritmi decisionali che consentono al sistema di modulare il colore della luce e di proporre brani musicali, selezionati da una playlist in base alle emozioni manifestate dall’utente durante la visione di video. Tali algoritmi sono stati implementati in un primo prototipo di sistema, ed è stata avviata una prima attività di sperimentazione.

A tal fine, i ricercatori stanno sviluppando dei mockup ad alta fedeltà, utilizzando anche tecnologie di eXtented Reality, per consentire di testare le soluzioni finora ipotizzate a livello concettuale e per raccogliere informazioni sull'interazione con l'utente necessarie per perfezionare le regole di adattamento.

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