Projekt GAEA koncentruje się na badaniach technologii rozpoznawania emocji w multimodalności, realizując analizę stanu emocjonalnego danych tekstowych, głosowych i biologicznych za pomocą modeli sieci neuronowych. Projekt ten ustanowił unikalną ramę technologiczną w zakresie ekstrakcji cech emocjonalnych i systemu etykietowania emocji, dostarczając nowe rozwiązania dla zastosowania AI w emocjach.
Zastosowanie i wartość technologiczna
System monitorowania zdrowia psychicznego
Algorytm monitorowania emocji w czasie rzeczywistym dla rozwoju projektu, który umożliwia ocenę stanu psychicznego poprzez nieinwazyjną zbiórkę danych, zapewniając wsparcie technologiczne dla cyfrowej medycyny.Adaptacyjny system interakcji
W dziedzinie edukacji technologicznej silnik rozpoznawania emocji GAEA może dostosowywać strategię nauczania na podstawie zwrotu emocjonalnego ucznia, poprawiając skuteczność edukacji online.Inteligentne regulowanie środowiska
W scenariuszach inteligentnego domu, algorytm łączący środowisko z emocjami opracowany przez projekt może automatycznie dostosowywać parametry środowiska w zależności od stanu emocjonalnego użytkownika.
Rozwój ekosystemu i plany rozdania tokenów
Zgodnie z planem rozwoju projektu, GAEA uruchomi plan budowy ekosystemu w grudniu, obejmujący:
Rozdanie tokenów dla wczesnych uczestników technologicznych
Uruchomienie programu motywacyjnego dla deweloperów
Dostępność dokumentacji technicznej i API
Ocena ryzyka technicznego
Ochrona prywatności danych: zbieranie danych emocjonalnych musi spełniać przepisy o ochronie danych, takie jak GDPR
Dokładność rozpoznawania: dokładność rozpoznawania skomplikowanych stanów emocjonalnych nadal wymaga poprawy
Adaptacyjność kulturowa: różnice kulturowe w wyrażaniu emocji stanowią wyzwanie dla zdolności uogólniania modelu
Analiza porównawcza branży
W porównaniu z tradycyjnymi projektami obliczania emocji, GAEA charakteryzuje się następującymi cechami:
Zastosowanie frameworka uczenia联邦 do ochrony prywatności użytkownika
Wsparcie dla śledzenia stanu emocjonalnego w czasie rzeczywistym
Dostarczanie interpretowalnych wyników analizy emocji