EscucharMadrid. EFE. No siempre la cara es el espejo del alma... Sin embargo, la tecnología de interpretación de emociones ya permite, mediante análisis facial, detectar con éxito –y en tiempo real– a quienes sonríen falsamente tras un rostro que a simple vista parece contento.
Alegría, tristeza, sorpresa, incredulidad, odio o venganza, son otras emociones que un sujeto puede ocultar forzando expresiones del rostro, pero que las máquinas ya aprendieron a desenmascarar.
Se trata de un servicio tecnológico pujante con grandes funcionalidades en ámbitos como la política, el mercadeo o la publicidad. Por ejemplo, esto permite desentrañar incógnitas como si un político es sincero cuando habla en público o si un anuncio publicitario realmente está calando entre la gente.
Negocio. Las grandes empresas han visto en este tipo de tecnología un gran potencial. A principios de año se sabía del desembolso millonario de Apple por Emotient, una empresa emergente que utiliza “inteligencia” artificial para interpretar emociones mediante análisis de microexpresiones faciales.
Anteriormente, la compañía emergente IMRSV fue adquirida por la firma de software de reconocimiento facial Kairos, con sede en Estados Unidos, mientras que la estadounidense Affectiva, de analítica emocional, lograba mantener su pujanza tras varias inyecciones presupuestarias millonarias.
También Microsoft está volcada en la investigación cognitiva de emociones con iniciativas tecnológicas como “Project Oxford”, aún en fase de pruebas.
La consejera delegada de la firma española startup Emotion Research LAB, María Pocoví, señaló el potencial de esta tecnología de reconocimiento de emociones a partir del análisis de microexpresiones faciales, que supone “un paso gigante” en la comprensión de los sentimientos humanos en tiempo real por parte de las máquinas.
El sistema diseñado por su empresa funciona a partir de una cámara web que graba la imagen de la cara cuyas microexpresiones se quieren identificar; además incluye un sistema de visión artificial y un complejo algoritmo matemático para la interpretación de los datos.
La fiabilidad de la herramienta se sitúa en torno al 97%.
Las aplicaciones futuras de este tipo de tecnologías son infinitas, añadió Pocoví. De hecho, alguna empresa ya la ha probado para evaluar niveles de dolor en pacientes con ciertas patologías, en función de las expresiones de sufrimiento en sus rostros.
La capacidad de identificar emociones por parte de las máquinas no se limita a ámbitos visuales, sino que las empresas la están extendiendo a aristas como la voz. Por ejemplo, IBM desarrolla sofisticados productos que tienen en cuenta el habla para saber cómo siente una persona.
