İnsan duygularının ve tepkilerinin kablosuz sinyaller aracılığıyla tespit edilebilmesine dair pek çok farklı çalışma bulunuyor. Bilim insanları, radyo dalgaları gibi sinyalleri kullanarak kişilerin kalp atış hızlarını, nefes alış verişlerini ölçümleyerek çeşitli çalışmalar gerçekleştiriyor ve kişilerin o an ne hissettiklerini tespit etmeye çalışıyor.
Ancak bu çalışmalarda elde edilen verilerin işlenmesi için şimdiye kadar klasik makine öğrenimi kullanılıyordu. Londra Queens Mary Üniversitesi’nde yürütülen yeni çalışmada ise bilim insanları radyo dalgalarından elde edilen verilerin işlenmesinde derin öğrenmeden faydalanıyor.
Katılımcılara dört farklı duyguyu harekete geçiren videolar izletildi:
<img alt="" src="https://www.scroll.com.tr/wp-content/uploads/2021/02/radyo-dalgalariyla-duygulari-tespit-etmenin-bir-yolu-bulundu-601ff5e5819a8.jpeg" />
Araştırmayı yürüten bilim insanları, çalışmada katılımcı gruba öfke, üzüntü, neşe ve zevk hissi uyandıran dört farklı video izlettiler. Katılımcılar videoları izlerken bilim insanları zararsız radyo dalgaları yaydılar ve bu sinyallerde bireyle temas sonrası yaşanan değişimleri ölçümleyerek kalp atış hızı ve nefes alış veriş gibi verilere ulaştılar.
Sonrasında bu verileri işlemek için geliştirdikleri derin öğrenme algoritmasına başvuran araştırmacılar, duyguların klasik makine öğrenimi yöntemleri ile ölçümlenen sonuçlardan çok daha doğru tespit edildiğini ortaya koydular.
Derin öğrenme ile duyguları konudan bağımsız şekilde tespit edebilmek mümkün:
<img alt="Derin öğrenme" src="https://www.scroll.com.tr/wp-content/uploads/2021/02/radyo-dalgalariyla-duygulari-tespit-etmenin-bir-yolu-bulundu-601ff5e82952d.jpeg" />
Queen Mary’de bir doktora öğrencisi olan ve araştırmayı yürüten ekipte yer alan Achintha Avin Ihalage, çalışmaları ile ilgili “Derin öğrenme, bir insan beyninin farklı bilgi katmanlarına bakarak ve bunlar arasında bağlantılar kurarak çalışmasına benzer bir şekilde verileri değerlendirmemize olanak tanır. Yayınlanmış literatürün çoğu makine öğrenimini özneye bağlı bir şekilde ölçer, belirli bir kişiden gelen bir sinyali kaydeder ve bunu daha sonraki bir aşamada duygularını tahmin etmek için kullanır. Derin öğrenmeyle, duyguları konudan bağımsız ve doğru bir şekilde ölçebileceğimizi gösterdik; burada farklı bireylerden gelen sinyallerin tamamına bakabilir ve bunu bizim dışımızdaki insanların duygularını tahmin etmek için kullanabiliriz.’ ifadelerini kullandı.
Araştırmayı yürüten ekibin sıradaki hedefleri arasında kalabalık insan gruplarının bir arada olduğu, örneğin ofis gibi alanlarda da benzer kablosuz sinyalleri kullanarak duyguların tespit edilebilmesini sağlamak. Bu türden bir çalışma ile kişilerin rutin işler gerçekleştirirken içinde bulundukları duygu durum değişiklikleri ile performansları arasındaki bağlantıya dair detaylı çalışmaların yapılabileceği düşünülüyor.
Araştırma ekibinin lideri olan Profesör Yang Hao ise farklı bir noktaya parmak bastı ve araştırmaları ile ilgili ‘Bu araştırma, özellikle mevcut Covid-19 salgını sırasında giderek daha önemli hale gelen insan – robot etkileşimi ve sağlık hizmetleri ile duygusal refah gibi alanlarda pratik uygulamalar için birçok fırsat sunuyor.’ ifadelerini kullandı.
Comments