Il progetto GAEA si concentra sulla ricerca tecnologica nel riconoscimento delle emozioni multimodali, realizzando l'analisi dello stato emotivo di dati testuali, vocali e biologici attraverso modelli di reti neurali. Il progetto ha stabilito un quadro tecnologico unico per l'estrazione delle caratteristiche emotive e il sistema di etichettatura delle emozioni, fornendo nuove soluzioni per l'applicazione dell'AI emotiva.
Applicazioni e valore tecnologico
Sistema di monitoraggio della salute mentale
Algoritmo di monitoraggio in tempo reale delle emozioni per lo sviluppo del progetto, in grado di valutare lo stato mentale attraverso la raccolta di dati non invasiva, fornendo supporto tecnologico nel campo della salute digitale.Sistema interattivo adattivo
Nel campo della tecnologia educativa, il motore di riconoscimento delle emozioni di GAEA può adattare le strategie didattiche in base al feedback emotivo degli studenti, migliorando l'efficacia dell'istruzione online.Regolazione intelligente dell'ambiente
Nello scenario della casa intelligente, l'algoritmo di interazione ambiente-emozione sviluppato dal progetto può regolare automaticamente i parametri ambientali in base allo stato emotivo dell'utente.
Sviluppo ecologico e programma di airdrop
Secondo la roadmap del progetto, GAEA avvierà il piano di costruzione ecologica a dicembre, che include:
Airdrop di token per i primi contributori tecnici
Avvio del programma di incentivazione per gli sviluppatori
Documentazione tecnica e API aperte
Valutazione del rischio tecnologico
Protezione della privacy dei dati: la raccolta dei dati emotivi deve conformarsi alle normative sulla protezione dei dati come il GDPR
Precisione di riconoscimento: la precisione nel riconoscimento di stati emotivi complessi deve essere migliorata
Adattabilità interculturale: le differenze culturali nell'espressione emotiva rappresentano una sfida per la capacità di generalizzazione del modello
Analisi comparativa del settore
Rispetto ai progetti di calcolo emotivo tradizionali, GAEA presenta caratteristiche nei seguenti aspetti:
Utilizzo di un framework di apprendimento federato per proteggere la privacy degli utenti
Supporto per il tracciamento in tempo reale dello stato emotivo
Fornire risultati di analisi emotiva interpretabili