ULPGC crea un algoritmo para clasificar emociones mediante datos biométricos

Investigadores de la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria (ULPGC) han desarrollado un innovador algoritmo capaz de clasificar emociones humanas a partir de datos biométricos, utilizando sensores de bajo coste y técnicas avanzadas de inteligencia artificial. Este avance abre nuevas posibilidades en sectores como la medicina, la ciberseguridad y la industria del videojuego.

El estudio, liderado por el investigador Nabil Ajali Hernández y el catedrático Carlos M. Travieso González, ha sido publicado en la revista científica Cognitive Computation. A través de un experimento que involucró a 14 voluntarios, los investigadores lograron predecir y clasificar emociones básicas, como el miedo y el asco, con una precisión del 94%, utilizando un sistema que costó menos de 200 euros.

Metodología Innovadora para Captar Emociones

El proceso comenzó con la captura de datos biométricos mediante sensores no invasivos conectados a una placa Arduino UNO-R3. Estos dispositivos midieron variables fisiológicas clave, como el pulso, la oxigenación en sangre, la temperatura corporal y la conductancia eléctrica de la piel. Posteriormente, se mostraron vídeos diseñados para inducir emociones específicas mientras se monitorizaban las reacciones emocionales de los participantes.

Los datos recogidos fueron anonimizados y utilizados para entrenar un algoritmo basado en aprendizaje profundo. Esta arquitectura combina Redes Neuronales Convolucionales (CNN) y Redes LSTM (Long-Short Term Memory), junto con una capa de atención que permite al modelo enfocarse en las señales biométricas más relevantes. Gracias a esta combinación, el sistema puede identificar si una persona está experimentando miedo, asco o un estado neutro con una fiabilidad del 93.75%.

Aplicaciones Transformadoras en Diversos Sectores

Las implicaciones de este desarrollo son amplias. En el ámbito médico, podría ser utilizado para detectar trastornos cognitivos antes de que aparezcan síntomas evidentes. En el sector audiovisual y publicitario, permitiría medir objetivamente el impacto emocional de contenidos. En la industria del gaming, los videojuegos podrían adaptarse dinámicamente a las emociones del jugador, mejorando así su experiencia.

Además, en ciberseguridad, este sistema podría ayudar a monitorizar el estado emocional de operadores en entornos críticos para prevenir errores humanos. El investigador Nabil Ajali Hernández subraya que este trabajo posiciona a la ULPGC entre los líderes mundiales en investigación sobre algoritmos de inteligencia artificial.

Este avance no solo representa un progreso significativo en el campo de la computación afectiva, sino que también establece un nuevo estándar en la creación de tecnologías accesibles e innovadoras.

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