Pode a IA desenvolver um sistema que consiga detetar e responder ao estado emocional de uma pessoa em tempo real, usando sinais fisiológicos como a frequência cardíaca e a condutância da pele ?

E se a tecnologia pudesse ler não apenas o que dizes ou escreves, mas também como te sentes — momento a momento — ao rastrear os sinais subtis que o teu corpo envia? Investigadores exploraram sistemas que detetam estados emocionais a partir de pistas fisiológicas como a frequência cardíaca e a condutância da pele, mas ligar a deteção a respostas significativas em tempo real continua a ser um desafio em aberto na computação afetiva.

Background

Os sistemas atuais utilizam sensores vestíveis e aprendizagem automática para analisar sinais fisiológicos na deteção de emoções. Dispositivos vestíveis recolhem a variabilidade da frequência cardíaca, a condutância da pele (atividade eletrodérmica) e outras métricas que se correlacionam com o stress, ansiedade ou excitação. Modelos de aprendizagem automática — frequentemente treinados em conjuntos de dados etiquetados provenientes de investigação em computação afetiva — identificam padrões associados a estados emocionais específicos. Por exemplo, um aumento da frequência cardíaca e uma condutância cutânea elevada podem indicar stress ou excitação, enquanto uma frequência cardíaca mais lenta e uma condutância reduzida podem refletir relaxamento. Trabalhos pioneiros do MIT Affective Computing Group e plataformas comerciais como o Emotion AI da Affectiva (2022) demonstraram o reconhecimento de emoções em tempo real em contextos que vão desde a monitorização da saúde mental até motores de recomendação personalizados. Apesar destes avanços, a tradução dos estados emocionais detetados em respostas do sistema oportunas e contextualmente adequadas continua a ser uma área de investigação ativa. Os desafios incluem equilibrar a latência, considerações éticas e a natureza dinâmica da expressão emocional entre indivíduos e culturas.