1 de fev. de 2024

Pesquisadores desenvolvem algoritmo que analisa dados de movimento ocular de usuários de tela




TX, 01/02/2024 



Por Carrie Handwerker 



Janela para a alma? Talvez, mas os olhos também são um sinal de néon piscante para um novo sistema baseado em inteligência artificial que pode lê-los para prever o que você fará em seguida.

Um pesquisador da Universidade de Maryland, e dois colegas usaram tecnologia de rastreamento ocular e um novo algoritmo de inteligência artificial de aprendizado profundo, para prever as escolhas dos participantes do estudo enquanto eles visualizavam um site de comparação com linhas e colunas de produtos e suas características.

O algoritmo, conhecido como RETINA (Arquitetura de Codificação de Imagem e Rastreamento Oculto em Bruto), conseguiu se concentrar com precisão em seleções antes mesmo de as pessoas tomarem suas decisões.

"Isso é algo em que a tecnologia de IA é muito boa – usar dados para fazer previsões", disse Michel Wedel, Professor Universitário Distinto e Cadeira PepsiCo em Ciência do Consumidor na Escola de Negócios Robert H. Smith. Ele trabalhou com Moshe Unger da Universidade de Tel Aviv e Alexander Tuzhilin da Universidade de Nova York para desenvolver o RETINA. Sua pesquisa foi publicada na revista Data Mining and Knowledge Discovery.

Pesquisadores que usam dados de movimento ocular geralmente os sintetizam em blocos agregados de informações, o que pode perder algumas informações e certos tipos de movimentos oculares. Com seu método avançado de aprendizado de máquina, Wedel e seus colegas conseguiram usar o escopo completo de dados brutos do rastreamento ocular, em vez dos trechos que os métodos atuais registram.

De forma incomum, o algoritmo é capaz de incorporar dados brutos de movimento ocular de cada olho, disse Wedel.

"São muitos dados – várias centenas de milhares de pontos de dados, com milhões de parâmetros – e os usamos para cada olho separadamente", disse ele.

O algoritmo poderia ser aplicado em muitos cenários por todos os tipos de empresas. Por exemplo, um varejista como o Walmart poderia usá-lo para aprimorar as experiências de compra virtual que estão desenvolvendo no metaverso, um mundo virtual online compartilhado. Muitos dos dispositivos de RV que as pessoas usarão para explorar o metaverso terão rastreamento ocular embutido para ajudar a renderizar melhor o ambiente virtual. Com esse algoritmo, o Walmart poderia adaptar a variedade de produtos exibidos em sua loja virtual ao que uma pessoa provavelmente escolherá, com base em seus movimentos oculares iniciais.

"Mesmo antes que as pessoas tenham feito uma escolha, com base no movimento ocular delas, podemos dizer que é muito provável que escolham um determinado produto", diz Wedel. "Com esse conhecimento, os profissionais de marketing poderiam reforçar essa escolha ou tentar oferecer outro produto em seu lugar."

O RETINA tem aplicações fora do marketing à medida que o rastreamento ocular se torna mais ubíquo em muitos outros campos, incluindo medicina, psicologia e psiquiatria, usabilidade e design, artes, leitura, finanças, contabilidade – tudo onde as pessoas estão tomando decisões com base em alguma avaliação visual.

Os maiores players de tecnologia, incluindo Meta e Google, recentemente adquiriram empresas de rastreamento ocular e estão considerando uma variedade de aplicações. Com as câmeras frontais, agora é possível rastrear os movimentos oculares das pessoas a partir de qualquer smartphone pessoal, tablet ou computador. Abordagens baseadas em dispositivos do consumidor ainda não podem ser tão precisas quanto o hardware de rastreamento ocular avançado que os pesquisadores usam atualmente, disse Wedel, e ainda existe a grande questão das preocupações com a privacidade – as empresas precisam pedir permissão aos usuários.

Os pesquisadores já estão trabalhando para comercializar o algoritmo e estender sua pesquisa para otimizar a tomada de decisões.

"Achamos que o rastreamento ocular estará disponível em escalas muito grandes", disse Wedel. "O processamento dos dados de movimento ocular geralmente foi muito trabalhoso. Com esse algoritmo, evitamos muita coisa, então pode haver muitas aplicações que nem pensamos ainda."

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Fonte:https://techxplore.com/news/2024-02-algorithm-crunches-eye-movement-screen.html 

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