O projeto GAEA foca no desenvolvimento de tecnologia de reconhecimento de emoções multimodal, realizando análise do estado emocional de dados como texto, voz e sinais biológicos através de modelos de redes neurais. Este projeto estabeleceu uma estrutura técnica única em extração de características emocionais e sistema de rotulagem de emoções, oferecendo novas soluções para a aplicação prática da IA emocional.
Cenários de aplicação e valor técnico
Sistema de monitoramento da saúde mental
Algoritmo de monitoramento de emoções em tempo real para desenvolvimento de projetos, capaz de avaliar o estado psicológico por meio de coleta de dados não invasiva, fornecendo suporte técnico para a área de saúde digital.Sistema interativo adaptativo
No campo da tecnologia educacional, o motor de reconhecimento emocional do GAEA pode ajustar estratégias de ensino com base no feedback emocional dos aprendizes, melhorando a eficácia da educação online.Regulação inteligente do ambiente
No cenário de casas inteligentes, o algoritmo de ligação ambiente-emocional desenvolvido pelo projeto pode ajustar automaticamente os parâmetros do ambiente com base no estado emocional do usuário.
Desenvolvimento ecológico e plano de airdrop
De acordo com o cronograma do projeto, o GAEA iniciará o plano de construção ecológica em dezembro, incluindo:
Airdrop de tokens voltado para contribuintes de tecnologia precoce
Início do programa de incentivo para desenvolvedores
Documentação técnica e API aberta
Avaliação de risco técnico
Proteção da privacidade dos dados: a coleta de dados emocionais deve estar em conformidade com regulamentos de proteção de dados como o GDPR
Taxa de precisão de reconhecimento: a taxa de precisão para o reconhecimento de estados emocionais complexos ainda precisa ser aprimorada
Adaptabilidade intercultural: as diferenças culturais na expressão emocional representam um desafio para a capacidade de generalização do modelo
Análise de comparação de setores
Comparado a projetos tradicionais de computação emocional, o GAEA apresenta características nas seguintes áreas:
Uso de uma estrutura de aprendizado federado para proteger a privacidade do usuário
Suporte ao rastreamento em tempo real do estado emocional
Fornecer resultados de análise emocional interpretáveis