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C'è chi scruta gli occhi, ritenuti da millenni lo specchio dell'anima. Chi va alla ricerca di una smorfia o un'espressione particolare del viso. Chi ascolta con attenzione il tono della voce. Per scoprire le emozioni delle persone che ci circondano utilizziamo le tattiche e le tecniche più disparate, senza avere mai la certezza, però, di indovinare quale sia il reale stato d'animo di chi ci è più caro.
Tra qualche anno, per scoprire le emozioni di chi ci sta vicino non servirà più guardarsi in viso: ci penserà il Wi-Fi a indovinare se la nostra dolce metà è arrabbiata con noi, oppure se i genitori (o figli) sono preoccupati e angustiati per qualche motivo. Scienziati e ricercatori del Computer Science and Artificial Intelligence Lab del Massachusetts Institute of Technology hanno messo a punto una nuova tecnologia che sfrutta un normale router Wi-Fi di casa per studiare il comportamento e gli atteggiamenti delle persone.
La tecnologia EQ-Radio
Il sistema per il rilevamento Wi-Fi delle emozioni, chiamato EQ-Radio, si compone di tre fasi concatenate. All'interno del router trova spazio un'antenna che emette onde FM a bassa frequenza e capta le onde riflesse dagli oggetti e dalle persone presenti nei dintorni. Un algoritmo interno al dispositivo analizza le onde catturate, separando le informazioni riguardanti frequenza del respiro e battito cardiaco delle persone presenti nell'ambiente dal resto dei dati in arrivo. Infine, i dati raccolti sono dati in pasto a un algoritmo di machine learning, capace di costruire delle "serie storiche" della frequenza cardiaca e del ritmo della respirazione e indicare, con un buon grado di precisione, qual è l'umore della persona "scansionata".
Come rilevare il battito cardiaco
La fase più complessa tra le tre, è quasi inutile sottolinearlo, è la rilevazione del battito cardiaco tramite la riflessione delle onde radio emesse dal router Wi-Fi. Il sensibilissimo dispositivo è in grado di catturare i movimenti del tronco umano provocati dalla respirazione e dal battito cardiaco e di sfruttare questi dati per realizzare un grafico su assi cartesiani. Nella parte superiore dell'immagine, le onde di maggior ampiezza sono causate dalla frequenza respiratoria, mentre le piccole perturbazioni registrate sono frutto delle vibrazioni della pelle dovute al battito cardiaco.
Una volta riusciti a individuare quella che potremmo definire come "l'onda delle emozioni", si deve riuscire a separarne la componente legata alla respirazione dalla componente vibratoria dovuta alla frequenza cardiaca. Ottenuto questo risultato, gli scienziati sono passati ad individuare i singoli battiti cardiaci, così da misurarne la distanza temporale tra l'uno e l'altro e verificare quale fosse lo stato emotivo delle persone in esame.
La "scomputazione" dell'onda è la parte più semplice dell'impresa. Mentre la respirazione ha una frequenza più "compassata", le vibrazioni della pelle causate dal battito cardiaco hanno un'accelerazione più visibile e marcata: basta un algoritmo relativamente semplice per riuscire a individuare queste differenze all'interno dell'onda e suddividerla così tra i due fattori.
Più complesso, invece, riuscire a individuare con esattezza la frequenza del battito cardiaco. In questo caso, i ricercatori statunitensi del MIT hanno dovuto trovare una soluzione al "rumore di fondo" che accompagna (e per alcuni versi influenza) il battito cardiaco stesso e, soprattutto, considerare che i battiti cardiaci non hanno un'impronta sonora ben definita: riconoscerne l'onda e stabilirne l'inizio e la fine, insomma, è una vera e propria impresa. Per questo motivo, il team ha messo a punto un algoritmo apposito in grado di confrontare, in maniera continuativa, l'ampiezza delle onde generate dai movimenti della pelle, così da riuscire a individuare un possibile trend e utilizzare queste informazioni a mo' di campione per tutti gli spezzoni di registrazione successivi.
Come identificare le emozioni
Per identificare le emozioni il team di ricercatori del Massachusetts Institute of Technology ha dovuto preventivamente realizzare dei "campionamenti" emotivi. Ovvero, ha prima registrato la frequenza cardiaca a "riposo" e la frequenza cardiaca in stato di "agitazione emotiva" (quando si è felici, arrabbiati, tristi, ecc), così da avere dei campioni con i quali confrontare i dati in arrivo dall'EQ-Radio. A questo punto entra in gioco l'algoritmo di machine learning che, accumulando dati su dati, riesce a individuare con un tasso di correttezza sempre maggiore le emozioni provate dalle persone.
