Инновационная ИИ-компания iPavlov создала “умную систему”, которая в режиме реального времени распознает отклонения в психоэмоциональном состоянии человека, в том числе состояние алкогольного опьянения, волнение, агрессию или другие расстройства сотрудника. Автоматизированная система своевременно передает данные в диспетчерскую службы безопасности предприятия, где специалисты принимают решение о дальнейших шагах. Об этом сообщает пресс-служба Платформы НТИ, соорганизатора летнего интенсива Архипелаг 2121, на котором будет представлен проект. Он поможет компаниям повысить производительность, снизить количество травм, бороться с воровством и повысить уровень удовлетворенности рабочих.
Проект называется iPavlov Smart City Platform — Psychological and Emotional Risk Detection System. Над проектом работает команда разработчиков iPavlov и НИЦ АО “Швабе” в МФТИ, входящий в состав Центра компетенций НТИ по направлению “Искусственный интеллект” на базе МФТИ.
Состояние человека определяется с помощью анализа фото- и видеоданных. Данная система совместима практически с любыми камерами, обладающих характеристиками, необходимых для решения задач заказчика. Основным методом распознавания отклонений психоэмоционального состояния сотрудников является компьютерное зрение, где используются маркеры эмоций в заранее обученной нейросети.
“На лице строится “карта” из значимых для определения испытываемых эмоций точек, которые объединяются в геометрические фигуры и отдельные группы точек – “маркеры” , за движением которых и следят алгоритмы, — объясняет Лоран Акопян, к.ф-м.н., генеральный директор iPavlov, исполнительный директор НИЦ АО «Швабе» в МФТИ, директор по разработке прикладного программного обеспечения Центра компетенций НТИ по направлению «Искусственный интеллект». — Анализируя расстояния от центра лица до маркера, расстояния между маркерами и их изменения, алгоритм предсказывает, какую эмоцию испытывает человек в данный момент. На “нематематическом” языке данные маркеры часто представляют собой различимые для человеческого глаза признаки эмоций, например, складки на лбу как выражение злости или удивления или складки кожи, идущие от уголков губ к крыльям носа, образующиеся при улыбке и видоизменяющиеся при других эмоциях”.
Еще одна составляющая – анализ параметров голоса по его интенсивности, громкости, по длине пауз, по распределению громкости и тона голоса в предложении и др. К примеру, состояние счастья может выражаться в более коротких периодах постоянной высоты голоса, а длительное продолжение интенсивного разговора свидетельствует об испытываемых негативных эмоциях. “Состояние страха можно определить по более быстрой речи и её неравномерности, более высокому голосу в среднем и перепадам высоты голоса в течение высказывания”, — отмечают авторы проекта.
Скорость проведения анализа психоэмоционального состояния сотрудника занимает максимум 5 секунд. Система была обучена на данных как из открытых источников, так и на закрытых размеченных датасетах.
Потенциальные заказчики – производственные предприятия, предприятия, добывающие ценные минералы, металлы и другие ресурсы, а также перерабатывающие компании. Проект может помочь им предотвратить травмоопасные ситуации на предприятиях, так как при выявлении усталости сотрудника система уведомляет ответственные службы. Она позволяет более эффективно управлять персоналом: детектируя состояния недовольства, усталость или скуку у рабочих, система передает эти данные менеджеру, что позволяет ему более оптимально перераспределить задачи. Таким же образом можно отслеживать удовлетворенность рабочими условиями в команде и эффективность обучения.
Также разработка iPavlov поможет бороться с противозаконными действиями сотрудников, в том числе с воровством на производстве, распознавая эмоциональное состояние человека на пропускном пункте.
“Система работает по такому принципу, что при совершении противозаконного действия считается, что человек может испытывать злость, волнение или дискомфорт, — отмечает Роман Бирюков, руководитель проектного офиса по направлениям “Умный город” и “Цифровая промышленность” iPavlov, НИЦ АО “Швабе” в МФТИ — Наша система может распознать данные эмоции и предупредить операторов диспетчерской службы. Если же человек совершает преступления на постоянной основе, и для него это является привычным действием, его психоэмоциональное состояние не будет отражать происходящее в действительности. В таком случае мы можем посоветовать усилить проверку истории человека при найме на работу, чтобы избежать подобных ситуаций”.
Проект может дорабатываться под запросы заказчиков, отмечают авторы. Искусственный интеллект, дообученный на конкретных сценариях под конкретные задачи, способен отслеживать любые психоэмоциональные отклонения сотрудников: слезы, ярость, гнев (что может свидетельствовать о проблемах дома или профессиональном выгорании) и так далее. Работодателю будет легче контролировать рабочую атмосферу в рамках рабочего пространства, убеждены разработчики.
Российский рынок систем детекции и распознавания эмоций в 2017 году составлял чуть более 280 млн рублей и насчитывал полтора десятка игроков. “В открытых источниках нет точной информации по текущему объему рынка обнаружения и распознавания эмоций в России, — отмечают представители команды. — Если мы оценим его, используя предоставленную в открытом доступе информацию, то iPavlov хочет занять порядка 30% российского рынка обнаружения и распознавания эмоций в России с этим проектом”. На Архипелаге 2121 команда рассчитывает найти инвесторов и заказчиков, получить дополнительную экспертизу.
