Ingenieros informáticos de la Universidad de Duke han desarrollado ojos virtuales que simulan cómo los humanos miran el mundo con suficiente precisión para que las empresas capaciten programas de realidad virtual y realidad aumentada. Llamado EyeSyn para abreviar, el programa ayudará a los desarrolladores a crear aplicaciones para el metaverso en rápida expansión mientrasproteger los datos del usuario.
Los resultados han sido aceptados y se presentarán en la Conferencia internacional sobre procesamiento de información en redes de sensores IPSN, del 4 al 6 de mayo de 2022, un foro anual líder en investigación en detección y control en red.
"Si está interesado en detectar si una persona está leyendo un cómic o literatura avanzada solo mirándole a los ojos, puede hacerlo", dijo Maria Gorlatova, profesora asistente de ingeniería eléctrica e informática de Nortel Networks en Duke.
"Pero entrenar ese tipo de algoritmo requiere datos de cientos de personas que usan auriculares durante horas", agregó Gorlatova. "Queríamos desarrollar un software que no solo reduzca las preocupaciones de privacidad que surgen con la recopilación de este tipo de datos, sinotambién permite que las empresas más pequeñas que no tienen esos niveles de recursos entren en el juego del metaverso".
La visión poética que describe los ojos como las ventanas del alma se ha repetido al menos desde los tiempos bíblicos por una buena razón: los pequeños movimientos de cómo se mueven nuestros ojos y cómo se dilatan las pupilas brindan una cantidad sorprendente de información. Los ojos humanos pueden revelar siaburrido o emocionado, donde se centra la concentración, si somos o no expertos o novatos en una tarea determinada, o incluso si hablamos con fluidez un idioma específico.
"Cuando priorizas, tu visión también dice mucho sobre ti como persona", dijo Gorlatova. "Inadvertidamente, puede revelar sesgos sexuales y raciales, intereses que no queremos que otros conozcan e información quees posible que ni siquiera sepamos sobre nosotros mismos".
Los datos del movimiento de los ojos son invaluables para las empresas que crean plataformas y software en el metaverso. Por ejemplo, leer los ojos de un usuario permite a los desarrolladores adaptar el contenido a las respuestas de participación o reducir la resolución en su visión periférica para ahorrar poder computacional.
Con este amplio rango de complejidad, crear ojos virtuales que imiten cómo un ser humano promedio responde a una amplia variedad de estímulos suena como una tarea difícil. Para escalar la montaña, Gorlatova y su equipo, incluido el ex asociado postdoctoral Guohao Lan, quienahora es profesor asistente en la Universidad Tecnológica de Delft en los Países Bajos, y el actual estudiante de doctorado Tim Scargill, se sumergió en la literatura de ciencia cognitiva que explora cómo los humanos ven el mundo y procesan la información visual.
Por ejemplo, cuando una persona está mirando a alguien hablar, sus ojos alternan entre los ojos, la nariz y la boca de la persona durante varios períodos de tiempo. Al desarrollar EyeSyn, los investigadores crearon un modelo que extrae dónde están esas características en un altavoz y programasus ojos virtuales para emular estadísticamente el tiempo dedicado a concentrarse en cada región.
"Si le da a EyeSyn muchas entradas diferentes y lo ejecuta suficientes veces, creará un conjunto de datos de movimientos oculares sintéticos que es lo suficientemente grande como para entrenar un clasificador de aprendizaje automático para un nuevo programa", dijo Gorlatova.
Para probar la precisión de sus ojos sintéticos, los investigadores recurrieron a datos disponibles públicamente. Primero hicieron que los ojos "vieran" videos del Dr. Anthony Fauci dirigiéndose a los medios durante conferencias de prensa y los compararon con datos de los movimientos oculares de personas reales.espectadores. También compararon un conjunto de datos virtual de sus ojos sintéticos mirando el arte con conjuntos de datos reales recopilados de personas que navegan en un museo de arte virtual. Los resultados mostraron que EyeSyn pudo hacer coincidir de cerca los distintos patrones de señales de mirada reales y simular las diferentes formas diferenteslos ojos de la gente reaccionan.
Según Gorlatova, este nivel de rendimiento es lo suficientemente bueno para que las empresas lo utilicen como base para entrenar nuevas plataformas y software de metaverso. Con un nivel básico de competencia, el software comercial puede lograr resultados aún mejores al personalizar sus algoritmos después de interactuarcon usuarios específicos.
"Los datos sintéticos por sí solos no son perfectos, pero son un buen punto de partida", dijo Gorlatova. "Las empresas más pequeñas pueden usarlos en lugar de gastar el tiempo y el dinero tratando de construir sus propios conjuntos de datos del mundo real con sujetos humanos. Y debido a que la personalización de los algoritmos se puede realizar en sistemas locales, las personas no tienen que preocuparse de que sus datos privados de movimiento ocular se conviertan en parte de una gran base de datos".
Esta investigación fue financiada por la Fundación Nacional de Ciencias CSR-1903136, CNS-1908051, IIS-2046072 y un premio de la facultad de IBM.
Fuente de la historia:
Materiales proporcionado por Universidad de Duke. Original escrito por Ken Kingery. Nota: el contenido se puede editar por estilo y longitud.
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