Come riconosce il pianto un'intelligenza artificiale?
Sulla rivista IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica è stato pubblicato uno studio sul riconoscimento del pianto dei neonati. Un gruppo di ricerca coordinato dalla Northern Illinois University ha raccolto dati sulla modulazione del pianto dei bebè e li ha immessi in un database gestito da un'intelligenza artificiale. Il team ha utilizzato il rilevamento della compressione, un processo che ricostruisce un segnale a partire da dati sparsi, particolarmente utile quando i suoni vengono registrati in ambienti rumorosi.
Questi dati sono stati raccolti in diversi reparti di terapia intensiva neonatale, grazie anche alla preziosa esperienza delle infermiere. Da questo database, il sistema basato sull'intelligenza artificiale raccoglie il suono emesso, lo confronta cercando il più simile e ne deduce la necessità corrispondente.
Perché interpretare il pianto è così complesso?
Il pianto è l'unico mezzo di comunicazione a disposizione dei neonati, e nel tempo ha dato vita a una vera e propria arte — spesso padroneggiata da nonni e pediatri — nel riconoscere il bisogno espresso con quella candida vocina. E pensare che consideriamo ancora il cinese la lingua più difficile al mondo.
Come in ogni linguaggio, le parole non bastano da sole: il tono esprime un'emozione che ne caratterizza il contesto, rendendo questa applicazione dell'IA ancora più utile per capire non solo se il pianto è dovuto a fame o dolore, ma anche quale emozione accompagna la richiesta.
Chi ha sviluppato l'algoritmo e quali sono i prossimi passi?
L'idea di codificare il pianto usando l'intelligenza artificiale è nata da Lichuan Liu, professoressa associata di ingegneria elettrica e direttrice del Digital Signal Processing Laboratory, che ha scritto l'algoritmo pensando proprio a questo obiettivo. «Come in una lingua speciale, ci sono molte informazioni relative alla salute nei tanti suoni di un pianto» ha spiegato Liu. «Le differenze tra i segnali sonori portano con sé informazioni reali, rappresentate da diverse caratteristiche delle grida dei bambini: per riconoscerle e sfruttarle, dobbiamo prima estrarre le caratteristiche e poi ricavarne le informazioni.»
«Gli obiettivi finali sono bambini più sani e una minore pressione su genitori e personale sanitario» ha aggiunto. «Stiamo studiando collaborazioni con ospedali e centri di ricerca medica per ottenere più dati e input da scenari reali, e speriamo di poter realizzare presto alcuni prodotti per la pratica clinica.»
