El científico de datos Pablo Guzzi, gerente de entendimiento de cliente y analítica avanzada en YPF, desarrolló un algoritmo que genera un score de “emociones” que detecta cuadro por cuadro el nivel de cada emoción ponderando por cara que aparece y arroja el evolutivo de la emoción en el video. El sistema puede traquear por cara y seguir por ejemplo las emociones del rostro de Mauricio Macri, Las de Cristina Fernandez de Kirchner, o Alberto Fernández y comparar los diferentes momentos.
“Esto arrancó como un hobby hace un año. Estaba jugando con mi nene, buscando encontrar a Wally, y me disparó la idea de trabajar un modelo de análisis de imágenes en computadoras y me puse a buscar a Wally en los libros de mi hijo. Empezaron a surgir oportunidades de desarrollo, y me puse a desarrollar este modelo que reconocía emociones en las caras. Tiene una red neuronal convolucionales (CNN, la sigla) que reconoce caras, tantas como existan, dependiendo de cada foto. A posteriori agarra cada una de esas caras y con patrones matemáticos que dicen caras “enojados, felices, tristes” que sabe qué son, y entiende cuales son los patrones, pixels, variables que terminan determinando que una cara sea de una u otra manera”. El modelo tiene 30.000 fotos, y se aplica a cualquier video, incluso en real time. Se trata de un modelo matemático, la tecnología es deep learning, y se trata del entrenamiento de diferentes algoritmos basados en fotos”.
Guzzi está trabajando en ampliar el algoritmo y que segundo a segundo vaya analizando niveles de sentimiento. La próxima etapa es ver la relación entre dos caras para entender la relación entre las personas.
