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Buenos Aires » Infobae
Fecha: 06/06/2025 14:50
El dispositivo, que adopta la forma de una pegatina extensible, mide señales fisiológicas como la temperatura de la piel, la humedad, la frecuencia cardíaca y los niveles de oxígeno en sangre. Un equipo de científicos de la Universidad Estatal de Pensilvania (Penn State) desarrolló un dispositivo portátil y flexible que promete revolucionar la interpretación de los sentimientos humanos. Este innovador invento, cuyo diseño se asemeja al de una bandita adhesiva, se distingue por su capacidad para captar las emociones genuinas de una persona, incluso cuando el usuario intenta simular u ocultar lo que realmente siente. El avance, publicado en la revista científica Nano Letters, abusca a superar las limitaciones de los métodos tradicionales, que suelen centrarse únicamente en las expresiones faciales como principal forma de detectar emociones. El dispositivo portátil mide temperatura, humedad, pulso y oxígeno para identificar sentimientos reales (fuente: Yangbo Yuan / Penn State / Creative Commons) Cómo funciona el dispositivo portátil que permite identificar emociones humanas Diseñado para aplicarse sobre la piel como una pegatina extensible y flexible, el dispositivo monitorea múltiples señales fisiológicas que reflejan el estado emocional del usuario. Este sensor portátil es capaz de medir variaciones en la temperatura cutánea, humedad, frecuencia cardíaca y niveles de oxígeno en sangre. Dichos parámetros brindan información más confiable y profunda que las expresiones faciales por sí solas. El mecanismo interno del dispositivo se apoya en una arquitectura electrónica que previene las interferencias entre sensores. Para conseguirlo, los especialistas usaron capas de metales flexibles como platino y oro, recortados en patrones ondulados que mantienen su sensibilidad incluso al flexionarse o doblarse. A esto se suman tubos de nanocarbono incorporados para detectar de manera precisa los niveles de humedad en la superficie cutánea. Una capa rígida actúa como protección para los sensores sensibles al calor y la humedad, evitando que las tensiones de movimientos faciales alteren las mediciones. Además, una capa impermeable impide que la humedad ambiente distorsione los registros de temperatura, mejorando la fiabilidad de los datos recolectados. Una de las funcionalidades clave del sistema es su capacidad para transmitir la información de manera inalámbrica y en tiempo real, bien sea hacia dispositivos móviles o directamente a la nube, facilitando la monitorización remota. El sensor flexible transmite datos en tiempo real a móviles o la nube para monitoreo remoto (fuente: Yangbo Yuan / Penn State / Creative Commons) Qué emociones puede detectar Para comprobar su desempeño, el equipo de investigación llevó a cabo una serie de ensayos estructurados en dos etapas principales. En la primera etapa, seleccionaron a ocho personas para que simularan intencionadamente seis expresiones faciales básicas: felicidad, sorpresa, miedo, tristeza, ira y asco. Cada uno de estos gestos se repitió en cien ocasiones, mientras el dispositivo monitoreaba de forma continua los movimientos y respuestas fisiológicas en el rostro. En un segundo experimento, el mismo grupo de voluntarios fue expuesto a fragmentos de video cuidadosamente seleccionados para inducir emociones reales. Durante la visualización de estos contenidos, el dispositivo registró las reacciones fisiológicas, como incrementos tanto en la temperatura de la piel como en la frecuencia cardíaca, especialmente al sentir sorpresa o ira. En esta modalidad, el sensor alcanzó un 88,83% de precisión en la identificación de emociones reales, mostrando su capacidad para distinguir respuestas genuinas, más allá de las simulaciones. Posteriormente, tres participantes adicionales ayudaron a validar el modelo ya entrenado. Durante esta fase de validación, la herramienta demostró una eficiencia notable: logró clasificar correctamente las emociones simuladas el 96,28% de las veces. Este nivel de precisión proporciona confianza en la utilidad del sensor para discriminar entre distintos estados emocionales, incluso cuando las expresiones faciales no coinciden exactamente con las emociones internas. Los creadores del dispositivo El desarrollo del dispositivo estuvo liderado por un equipo multidisciplinario de la Universidad Estatal de Pensilvania (Penn State) bajo la dirección de Huanyu “Larry” Cheng, profesor asociado de Ciencias de la Ingeniería y Mecánica. Cheng, como autor principal del trabajo, fue clave para definir la orientación clínica del sensor y su potencial contribución al ámbito de la salud mental. El equipo contó también con la participación de Libo Gao, investigador en la Universidad de Xiamen, quien aportó enfoques sobre el diseño de sensores de alta precisión, y Yangbo Yuan, estudiante de doctorado de Penn State, centrado en las aplicaciones psicológicas y clínicas del avance. El modelo de IA logra hasta 96% de precisión en emociones simuladas y 88% en emociones reales (fuente: Yangbo Yuan / Penn State / Creative Commons) Cómo permitió la IA la creación de las banditas inteligentes La inteligencia artificial desempeñó un papel crucial en el desarrollo de las banditas inteligentes capaces de identificar emociones. Para lograr que el dispositivo reconociera eficazmente las distintas emociones humanas, los investigadores integraron un modelo de IA entrenado con datos fisiológicos y expresiones faciales simuladas. Este entrenamiento se realizó utilizando la información recopilada durante pruebas con voluntarios, quienes fueron instruidos para reproducir gestos asociados a seis emociones básicas y, posteriormente, experimentar emociones genuinas provocadas mediante la visualización de videos. La recopilación sistemática de señales fisiológicas —como temperatura, frecuencia cardíaca, humedad y niveles de oxígeno en sangre— se acompañó de la asignación precisa de la emoción correspondiente a cada reacción registrada. Estos datos, ingresados a la IA, permitieron al sistema aprender las correlaciones existentes entre estados emocionales y respuestas corporales, refinando la capacidad del dispositivo para diferenciar entre emociones simuladas y reales. El proceso incluyó además la validación del modelo entrenado, asegurando su eficacia no solo en condiciones controladas, sino también al enfrentarse a emociones auténticas.
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