L'IA comprende le emozioni degli atleti con precisione comparabile agli esseri umani

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Di Fedele Bello
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"L'IA analizza i dati sportivi con indicatori emotivi."

RomeRicercatori del Karlsruhe Institute of Technology e dell'Università di Duisburg-Essen hanno utilizzato programmi informatici per comprendere le emozioni dei giocatori di tennis, addestrando un'IA con dati di partite reali. Questo studio, pubblicato in Knowledge-Based Systems, dimostra che l'IA può rilevare il linguaggio corporeo e le emozioni con la stessa precisione degli esseri umani.

Dettagli principali dello studio:

  • La precisione dell'IA raggiunge il 68,9%.
  • I dati provengono da partite di tennis reali, non da simulazioni.
  • Sono stati registrati 15 giocatori durante situazioni specifiche di gioco.

I ricercatori hanno utilizzato programmi di riconoscimento dei modelli per analizzare i video dei tennisti registrati durante le partite reali. Si sono concentrati sul linguaggio del corpo mostrato quando si vinceva o si perdeva un punto, cercando indizi specifici come:

  • Testa abbassata
  • Braccia alzate in esultanza
  • Racchetta che pende
  • Variazioni nella velocità di camminata

L'IA ha imparato a collegare i segni del linguaggio del corpo alle diverse emozioni. Riusciva a capire se un punto era stato vinto (positivo) o perso (negativo).

Il professore Darko Jekauc dell'Istituto di Scienze dello Sport del KIT ha dichiarato che il loro modello è in grado di rilevare le emozioni con una precisione fino al 68,9%. Questo è paragonabile, se non superiore, alle capacità degli osservatori umani e dei metodi AI più datati.

Lo studio addestra l'intelligenza artificiale utilizzando situazioni di gioco reali. Questo rende possibile fare previsioni nella vita quotidiana. Addestrare in contesti autentici rappresenta un grande passo avanti per comprendere le vere emozioni.

La ricerca ha rivelato che sia gli esseri umani sia l'IA sono più efficaci nel riconoscere le emozioni negative rispetto a quelle positive. Jekauc ha spiegato che ciò accade perché le emozioni negative sono espresse in modo più chiaro. Le teorie psicologiche suggeriscono che le persone sono naturalmente più abili a notare le espressioni negative, probabilmente perché è fondamentale per l'armonia sociale riconoscere e risolvere rapidamente i conflitti.

Lo studio prospetta varie applicazioni sportive per questa affidabile tecnologia di riconoscimento delle emozioni:

  • Miglioramento dei metodi di allenamento
  • Rafforzamento della coesione del team
  • Incremento delle prestazioni
  • Prevenzione del burnout

Rilevare le emozioni precocemente può risultare vantaggioso in diversi ambiti come la sanità, l'istruzione, il servizio clienti e la sicurezza automobilistica.

Prima di un'ampia diffusione della tecnologia, è necessario affrontare preoccupazioni etiche. È fondamentale considerare i possibili rischi, come la privacy e l'uso improprio dei dati. Lo studio ha scrupolosamente rispettato le norme etiche e le leggi sulla protezione dei dati. I futuri impieghi della tecnologia devono prevedere linee guida etiche e legali chiare.

Lo studio è pubblicato qui:

http://dx.doi.org/10.1016/j.knosys.2024.111856

e la sua citazione ufficiale - inclusi autori e rivista - è

Darko Jekauc, Diana Burkart, Julian Fritsch, Marc Hesenius, Ole Meyer, Saquib Sarfraz, Rainer Stiefelhagen. Recognizing affective states from the expressive behavior of tennis players using convolutional neural networks. Knowledge-Based Systems, 2024; 295: 111856 DOI: 10.1016/j.knosys.2024.111856
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