Progetto MAIA: Esprimere emozioni per

DIVERSAMENTE ABILI
Progetto MAIA:
costo di rilevatori dei segnali provenienti dal
movimento degli occhi o l’intercettamento di
Affective Computing
modifiche nell’espressione del volto, che
possono invece rappresentare ad esempio per
malati di sclerosi laterale amiotrofica (SLA) in
un certo periodo della loro vita gli unici
movimenti residui hanno limitato il loro
L’AFFECTIVE COMPUTING
sviluppo e applicazione. Non è stato inoltre
Affective Computing è la materia che si occupa ancora approfonditamente analizzata la
di studiare l’interazione tra l’espressione delle
possibilità di sfruttare il bio-feedback, sebbene si
emozioni e l’elaboratore, o in altre parole
trovino in letteratura interessanti riferimenti a
analizza in che modo un elaboratore può
strumentazione in grado di misurare segnali
interpretare e/o influenzare il modo in cui la
biologici che in parte possono essere controllati
persona esprime il proprio stato d’animo.
volontariamente.
Un gruppo tra i più attivi e creativi di Affective
Il problema di base è permettere ad un
Computing è rappresentato da una sezione del
elaboratore di utilizzare piccoli cambi di
Media Lab presso il MIT (Massachusetts Institute
espressione o alterazione di parametri biologici
of Technology, http://affect.media.mit.edu/), con
non necessariamente correlati al movimento
cui collabora, fra gli altri, anche il Dipartimento come segnali assimilabili alla pressione di
di Elettronica e Informazione del Politecnico di
pulsanti, ma senza imbattersi in complicati
Milano.
(e costosi) dispositivi dedicati. Il tutto allo scopo
di ampliare il più possibile le interazioni che
PROGETTO MAIA
l’utente può avere con l’elaboratore mantenendo
MAIA, sviluppato presso l’Istituto Mario Negri sempre simile a se stessa l’interfaccia utente, in
di Milano, è un progetto di ricerca a sfondo
modo che in caso di patologia di tipo evolutivo
essenzialmente informatico incentrato sullo
il sistema possa – seguire» l’utente nel tempo,
studio di tutte le metodologie mediante le quali senza costringerlo a passare da un metodo di
un disabile motorio può interagire con un
comunicazione all’altro.
normale computer in assenza della possibilità di
Per questa fase dell’attività di ricerca sono
utilizzare i comuni sistemi (tastiera, mouse,
state individuate ad oggi due tipologie di
eventualmente monitor) allo scopo di
rilevatori: una webcam (videocamera a
comunicare con le altre persone
bassissimo costo, collegabile ad un normale
(www.maiaproject.org). Obiettivo del progetto è computer e già disponibile sul mercato) per il
la predisposizione di software non commerciale riconoscimento a distanza (e quindi in forma
e documentazione per dare una risposta al
assolutamente non invasiva) di piccoli
problema della comunicazione nella disabilità
movimenti, e un impedenzimetro per la misura
lontana da politiche di mercato (vedi R&P n. 21; del grado di sudorazione applicabile come un
39-41).
anello ad un dito.
La ricerca attivata per il progetto MAIA ha
Utilizzando una webcam e grazie all’ausilio di
finora previsto come strumenti di interazione
librerie di software libero disponibili su Internet
dei dispositivi semplificati, ma assimilabili a
(si tratta del progetto OpenCV, Open Computer
pulsanti e normali sensori di pressione, con
Vision, di Intel, www.intel.com/research/mrl/
sensibilità diverse, per rilevare alcuni tra i più
research/opencv/) è stato sviluppato un software
semplici movimenti residui degli arti o del capo, per testare i segnali effettivamente rilevabili,
venendo così incontro alle possibilità di
e a seguito di questo sono ad oggi state
un’ampia casistica di spasticità e distrofie (come sperimentate in laboratorio interazioni quali il
peraltro la maggioranza dei software
rilevamento del movimento oculare orizzontale,
commerciali di questo tipo). Tuttavia, l’elevato
del movimento labiale (solo il riconoscimento
.
Esprimere emozioni per
comunicare con un computer
R&P
R&P
200
25
0 ;0 52;1 :2 12:4 1
0 -02- 4
03
0
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DIVERSAMENTE ABILI Progetto MAIA: Affective Computing
di bocca aperta/bocca chiusa) e il movimento
delle sopracciglia, con una discreta precisione.
Su questo tema è allo studio la possibilità di
interpretare un eventuale linguaggio dei segni
più complesso basato sul movimento degli arti
che potrebbe venire in aiuto a persone con
patologie molto differenti, come il già affrontato
tema della spasticità.
Relativamente al bio-feedback l’analisi è stata
portata avanti sulla possibilità di rilevare
l’influenza che il grado di sudorazione subisce in
funzione dell’intensità delle emozioni provocate
da pensieri su cui il soggetto può concentrarsi
volontariamente (una specie di «macchina della
verità» in cui il soggetto influenza
volontariamente la misura, principale motivo
tecnico per cui questo strumento non è
particolarmente affidabile per identificare la
buona fede dell’individuo).
Per esemplificare il tipo di interazione
ipotizzata è stato verificato come il pensiero
volontario volto ad uno scenario rilassante
provochi un pressoché immediato aumento
dell’impedenza superficiale della pelle
verosimilmente correlato con il calo del grado di
sudorazione (che uno strumento può rilevare
nel giro di qualche secondo), mentre un
successivo pensiero verso uno scenario eccitante
o stressante porti ad una immediata riduzione
dell’impedenza per via dell’aumento del grado
di sudorazione, facilmente identificabile con il
medesimo strumento di misura. Sebbene alcuni
dei limiti di questo tipo di comunicazione
appaiano subito evidenti (prima di tutto
l’influenza del fattore stanchezza molto elevato,
nel senso che non è facile mantenere la
concentrazione sui due «pensieri pilota» per
lungo tempo), il fatto che in questo caso non sia
richiesto alcun movimento fa sperare nella
possibilità di utilizzare questa metodologia
anche in caso di difficoltà di movimento
veramente insuperabili, sempre che la patologia
non abbia influenzato quella che potremmo
chiamare «espressione» del sistema vegetativo.
Ancora, le persone con SLA molto avanzata
sembrano rappresentare un buon esempio di
utenti che potrebbero trarne un beneficio.
TECNICHE DI AFFECTIVE COMPUTING
E CASI REALI
Lo sviluppo di tecniche di Affective Computing
per comunicare mediante l’elaboratore sta
affiancando (come per le altre tecniche di
comunicazione implementate) la ricerca di una
soluzione di un caso reale preso a modello.
L’intento è predisporre una serie più ampia
possibile di sistemi costruiti sui case study
affrontati per permettere ai nuovi potenziali
utenti di partire in fase di personalizzazione da
soluzioni già sperimentate per problemi simili.
In questo caso si tratta di un malato di SLA i
cui movimenti residui sono ad oggi l’apertura e
chiusura della bocca (ma senza possibilità di
parlare), il movimento di occhi, palpebre e
sopracciglia. Non è possibile misurare variazioni
volontarie di respirazione (ci sono sul mercato
sensori che operano in questo senso quando la
respirazione è autonoma), perché questa è
assistita da un respiratore automatico. Potendo
presumibilmente per un tempo non elevato
contare sui movimenti volontari di bocca e
sopracciglia, gli sforzi sono ad oggi diretti alla
misura del movimento delle pupille per
permettere la scelta delle lettere da scrivere
mediante rotazione simulata di un anello
rappresentato a video (come se fosse incassato e
posto in orizzontale nella barra delle
applicazioni) che, diviso in tanti settori quanti
sono i comandi imprimibili, si muove ruotando
a sinistra o a destra a seconda che l’utente guardi
all’estremità sinistra o destra del monitor, ma
senza perdere di vista lo stesso, perché il
feedback che il sistema fornisce è solo visivo e
piuttosto rapido. Per permettere la scelta del
settore interessato è ad oggi utilizzato il
movimento della bocca (che se aperta conferma
il comando impartito, mentre se chiusa permette
la rotazione dell’anello). Una volta scelte le
lettere e terminate le parole un sintetizzatore
funzionante nella lingua prescelta si occupa di
trasdurre lo scritto in parlato.
Risulta immediatamente chiaro come questo
tipo di misura sia sensibile a «rumore»
rappresentato da uno starnuto piuttosto che da
uno sbattimento palpebrale involontario, o
ancora dalla distrazione dell’utente che solo
R&P
R&P
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spostando lo sguardo fuori dall’area del monitor
per comunicare, ad esempio, con un parente
potrebbe causare auto-inneschi del sistema di
scelta automatico, «sporcando» quanto scritto
fino a quel momento, ma è il prezzo da pagare
per un sistema di comunicazione basato su
espressioni che comunemente usiamo per il
linguaggio non parlato con le altre persone, e va
quindi accettato eventualmente predisponendo
meccanismi per la disattivazione/riattivazione
della tastiera virtuale, che sono attualmente in
studio.
Interessante è anche l’adozione di metodi di
compensazione di un sistema di sensoristica
rispetto ad un altro, una specie di feedback che
l’utente potrebbe fornire in risposta ad un
comportamento corretto o meno
nell’interpretazione automatica dei comandi.
Ipotizzando di utilizzare la misura di alcuni
parametri biologici per misurare lo «stato
d’animo» dell’utente durante la selezione di
comandi da una tastiera virtuale gestita
mediante espressioni facciali, nel senso del
grado di «soddisfazione» nell’approvazione o
disapprovazione del sistema di interpretazione
dei gesti si potrebbe pensare di annullare una
interpretazione sbagliata quando il grado
di «stress» rilevato dall’utente sale di colpo
(in risposta ad un errore di interpretazione).
Tecniche di questo tipo sono state sperimentate
in campi molto diversi come l’e-learning dove il
software tende a «correggere il tiro» degli esercizi
proposti o delle lezioni impartite in funzione
del grado di attenzione del discente, misurato
mediante rilevatori di parametri biologici, ma
andrebbero probabilmente arricchite di sistemi
più complessi che la semplice misura
dell’impedenza superficiale della pelle. Sforzi di
questo tipo sono stati avviati da anni da molti
gruppi di ricerca, seppur usando
elettroencefalografi o comunque strumenti di
misura estremamente sofisticati e ancora non
pronti probabilmente per una diffusione su larga
scala se consideriamo i fattori «costo» e
«invasività» degli strumenti come determinanti.
Luca Clivio
Unità di Informatica
per la Ricerca Clinica,
Laboratorio Ricerca Traslazionale
e di Outcome in Oncologia,
IRFMN Milano
[email protected]
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