Comprender cómo se sienten los pasajeros durante el viaje en coche es clave para crear un vehículo autónomo más empático y sensible al comportamiento humano. En ello ha avanzado el Instituto de Biomecánica (IBV) con el proyecto SUaaVE –‘Supporting acceptance of automated Vehicle’, financiado por el programa europeo ‘Horizon 2020’, que ha desarrollado un novedoso sistema capaz de estimar en tiempo real el estado mental, tanto cognitivo como emocional, de los viajeros para mejorar su experiencia.
El resultado final de ‘SUaaVE’ es un sistema empático y sensible al estado del pasajero, que detecta si este siente miedo, enfado, satisfacción, aburrimiento, angustia, ira o alegría, y también su nivel de concentración, atención o estrés. Así lo ha explicado el director de innovación en Automoción y Movilidad del IBV, José Solaz, durante la presentación de los resultados finales de este proyecto que ha tenido lugar en la sede del centro tecnológico, y que ha incluido una demostración de estos desarrollos que incluyen en su funcionamiento algoritmos de Inteligencia Artificial (IA).
En concreto, este ‘módulo empático’ está compuesto por un modelo emocional que predice el estado de las emociones del pasajero en tiempo real a partir de su respuesta fisiológica, capaz de estimar la intensidad de la emoción y si es positiva o negativa; y un modelo cognitivo que entiende el nivel de atención y conciencia del conductor. La novedosa tecnología incorpora, además, un modelo observacional que analiza cómo influyen en el estado de ánimo del usuario los factores externos, como el tráfico o las condiciones ambientales.
La respuesta humana modulada del vehículo, llamada ACE, está controlada por un módulo que regula la respuesta del vehículo, en palabras de Solaz, “de tal manera que el pasajero siente que el vehículo realmente ha entendido sus sentimientos y necesidades. ACE está formada por una interfaz inteligente que adapta su información al estado emocional y cognitivo del pasajero; tres modos de confort dinámico diferentes que el vehículo modifica en función del estado de ánimo de los ocupantes y también un conjunto de ajustes de confort ambiental que cambia su luz, control de ruido y opacidad de ventanas”.
IBV ha liderado este proyecto en el que colabora con las empresas españolas IDIADA Automotive Technology y NEXTIUM by Idneo ; el Centro Ricerche FIAT en Italia; la University of Groningen en los Países Bajos; la Fondation Partenarial Mov’eotec – Vedecom, la Université Gustave Eiffel, el Institut Polytechnique de Bordeaux y ESI Group en Francia; y la Technische Universitaet Muenchen en Alemania.
IBV investiga cómo aplicar la monitorización a distancia de las constantes vitales en residencias, eSport y aviación
Monitorizar las constantes vitales permite conocer el estado del sistema biológico de una persona, y poder tomar decisiones para mejorar su bienestar y seguridad en cada momento, así como prevenir situaciones de riesgo. En la actualidad, estas señales se registran con dispositivos que requieren contacto con la piel, y son muy relevantes en los procesos de atención sociosanitaria.
En esta línea, el Instituto de Biomecánica (IBV) está investigando en el proyecto SOLFIS, cuya financiación ha sido solicitada al IVACE, en la puesta a punto de posibles nuevas aplicaciones del registro de señales fisiológicas para evaluar la respuesta física y emocional de las personas a distancia mediante análisis de imagen, sin necesidad de dispositivos.
En palabras de David Garrido, Director de Innovación de Mercado en Salud en IBV, “el conocimiento de cómo y cuándo atender a una persona, así como la evolución e impacto de dicha atención sobre su salud representa el elemento clave no sólo en el ámbito clínico, sino para procesos de asistencia en nuevos ámbitos que estamos explorando en este proyecto como son residencias de mayores, eSports o aviación”. En esta línea, añade que “monitorizar las constantes vitales en cualquier momento y lugar, proporciona una gran versatilidad para cada una de las aplicaciones que estamos planteando”.
Estos modelos permiten obtener información sobre la funcionalidad cognitiva global, la atención, la velocidad de procesado, la memoria, el lenguaje o el nivel de estrés, entre otros. Toda esta información resultante tiene múltiples aplicaciones: en residencias de mayores para estudiar el deterioro cognitivo general, estudiar las disfunciones cardiovasculares, etc.; en eSports para analizar el rendimiento de los gamers y determinar niveles de riesgo a partir del estrés, etc.; o en aviación para ayudar en el seguimiento durante el vuelo, en el entrenamiento o en la selección de personal, entre otros.
