Neurodata Lab
— проектная компания и исследовательская
лаборатория
в области аффективных наук и
когнитивных
технологий
. Neurodata Lab специализируется на разработке систем для распознавания и синтеза
эмоций
, детекции и анализа движений, неинвазивных методов измерения
физиологических
сигналов, сборе и
анализе аффективных данных
.
Содержание
Описание и история
Neurodata Lab была основана в апреле 2016 года. Компания является центром компетенций в области эмоционального искусственного интеллекта и аффективных наук и осуществляет деятельность на международных рынках, имеет представительства в России, Италии, Швейцарии и США
.
В июле 2017 года компания привлекла 1,3 млн долларов США
.
В марте 2018 года Neurodata Lab совместно с университетом
ИТМО
провела первую в России конференцию по эмоциональному искусственному интеллекту
.
9 октября 2018 года Neurodata Lab объявила о партнерстве с робототехнической компанией
Promobot
. Нейросетевые технологии Neurodata Lab позволят роботам Promobot распознавать 20 эмоций и когнитивных состояний, адаптировать стратегию общения в зависимости от эмоционального состояния собеседника, а также отвечать в более живой манере благодаря технологии синтеза эмоционального ответа
. 1 ноября робот определял 7 эмоций посетителей выставки TechDay Росбанка
.
14 февраля 2019 года Росбанк начал тестирование нейросетевой технологии распознавания эмоций в голосе клиента, разработанной компанией Neurodata Lab, как часть пилотного проекта по анализу удовлетворенности клиентским сервисом в режиме реального времени
.
26 сентября 2019 года опубликована препринт-версия
совместного исследования ирландских (Dublin City University, Queen’s University Belfast), британских (University College London) и немецких (University of Bremen) ученых под общим руководством Дамьена Дюпре (Damien Dupré), посвященного анализу и сравнению существующих решений в области детекции и распознавания эмоций по лицу (при этом учитывались как сыгранные, так и спонтанные экспрессии), разрабатываемых компаниями — лидерами на рынке Emotion AI. Алгоритмы от Neurodata Lab по результатам исследования вошли в глобальный топ-3
по полноте, точности и корректности распознавания.
Технологии
Программное обеспечение Neurodata Lab для распознавания эмоций не требует носимых датчиков или специального оборудования, кроме веб-камеры и микрофона. Технология обнаруживает, распознает и анализирует эмоциональное и социальное поведение, используя
нейронные сети
,
компьютерное зрение
и методы
глубокого обучения
.
Эмоциональные вычисления
Эмоции могут проявляться по нескольких каналам (модальностям):
мимике
и микроэкспрессиям лица, глазодвигательной активности, голосовым характеристикам, движениям и позиции тела, а также выражаться через физиологию вроде учащенного сердцебиения
. Точность распознавания эмоций по каждой модальности в отдельности в среднем на 9,8 % ниже точности в системах для совокупного анализа данных, поступающих по всем каналам одновременно (в 85 % случаев)
. Такой мультимодальный подход положен в основу технологий Neurodata Lab.
Индустрия технологий для детекции эмоций и сформировавшийся под нее рынок получили название эмоциональных, или аффективных, вычислений
. В более широком понимании обучение машин распознаванию и синтезу эмоций является частью большого проекта по созданию эмоционального
искусственного интеллекта
.
Бизнес-применение
Технологии распознавания эмоций применяются в различных сферах: банковской и страховой отраслях, ритейле, автомобильной отрасли, игровой индустрии, коммуникациях,
робототехнике
,
нейромаркетинге
, безопасности, цифровой медицине
.
Проекты и продукты
Распознавание эмоций
Ключевая технология Neurodata Lab позволяет распознавать 20 аффективных и когнитивных состояний.
Несколько трекеров составляют основу технологии Neurodata Lab для распознавания эмоций:
Face Tracker: распознавание лица в кадре, а также его отдельных элементов (положения глаз, рта, носа, и других нейросетевых признаков, не поддающихся общепринятой трактовке).
Диаризация
для определения наличия человеческой речи в аудиопотоке, а также вычленения голоса говорящего, если в момент речи присутствует несколько голосов.
Body Tracker: отслеживание движений тела и рук в видеопотоке.
Eye Tracker: Извлечение данных о движении глаз.
Heart Rate Tracker: Определение пульса с помощью видеокамеры.
Respiration Rate Tracker: Определение частоты дыхания с помощью видеокамеры.
Онлайн платформы
Emotion Miner — глобальная платформа по онлайн-аннотированию видеофайлов — сбора, разметки, анализа и процессинга эмоциональных данных на основе англоязычных видеофрагментов, извлеченных из существующего публичного контента (интервью, дебаты, ток-шоу и др.)
.
Аффективные датасеты
RAMAS — первый в мире русскоязычный мультимодальный аффективный набор данных
. Доступен для бесплатного использования для академических учреждений, университетов, лабораторий и некоммерческих организаций в исследовательских целях.
Emotion Miner Data Corpus — датасет, собранный по итогам работы платформы Emotion Miner. На сегодняшний день Emotion Miner Data Corpus — один из крупнейших размеченных мультимодальных эмоциональных видеодатасетов.
Научная деятельность
С момента создания Neurodata Lab выстраивает коллаборации с академическими институтами, университетами, лабораториями и профильными центрами компетенций в США, Европе и России, и активно участвуют в крупных зарубежных конференциях, публикуют академические статьи. По состоянию на 2018 год компания развивала несколько коллабораций с рядом университетов и научных лабораторий, как в России, так и за рубежом, в том числе вела совместные проекты с
ВШЭ
,
МГУ
,
ИТМО
,
СколТехом
и университетами Ульма, Глазго, Женевы, Генуи.
Публикации и конференции
Примечания
↑
(рус.)
. news.ifmo.ru. Дата обращения: 11 октября 2018.
29 сентября 2018 года.
.
Rusbase
.
из оригинала
13 февраля 2019
. Дата обращения:
11 октября 2018
.
(неопр.)
.
Crunchbase
(13 сентября 2018). Дата обращения: 11 октября 2018.
22 июня 2020 года.
(рус.)
. news.ifmo.ru. Дата обращения: 11 октября 2018.
7 октября 2018 года.
Швыркова, Анна.
.
из оригинала
28 октября 2020
. Дата обращения:
11 октября 2018
.
Прогова, Людмила. [rueconomics.ru/354258-v-rossii-razrabatyvayut-robota-s-emocionalnym-intellektom "В России разрабатывают робота с эмоциональным интеллектом"].
ФБА «Экономика сегодня»
.
из оригинала
19 сентября 2020
. Дата обращения:
11 октября 2018
.
{{
cite news
}}
:
Проверьте значение
|url=
(
справка
)
(рус.)
. Хайтек. Дата обращения: 11 октября 2018.
.
5g future
. 2018-10-09.
из оригинала
13 октября 2018
. Дата обращения:
11 октября 2018
.
(неопр.)
. IKSMEDIA.RU - деловой портал для бизнеса в телекоме, ИТ, медиа. Дата обращения: 13 ноября 2018.
10 ноября 2018 года.
(неопр.)
. Банки.ру. Дата обращения: 15 апреля 2019.
14 февраля 2019 года.
Dupré, D., Krumhuber, E., Küster, D., & McKeown, G. J.
(неопр.)
. psyarxiv.com. Дата обращения: 9 октября 2019.
9 октября 2019 года.
(рус.)
. Дата обращения: 9 октября 2019.
9 октября 2019 года.
(англ.)
. www.forbes.ru. Дата обращения: 11 октября 2018.
29 сентября 2018 года.
Sidney K. D'mello, Jacqueline Kory.
// ACM Computing Surveys (CSUR). — 2015-04-16. —
Т. 47
,
вып. 3
. —
С. 43
. —
ISSN
. —
doi
:
.
.
Rusbase
.
из оригинала
29 октября 2018
. Дата обращения:
11 октября 2018
.
Плиев, Георгий.
.
из оригинала
9 октября 2019
. Дата обращения:
11 октября 2018
.
.
из оригинала
1 октября 2020
. Дата обращения:
11 октября 2018
.
.
The wise half
(англ.)
. 2018-01-12
. Дата обращения:
11 октября 2018
.
Olga Perepelkina, Evdokia Kazimirova, Maria Konstantinova.
(англ.)
// Speech and Computer. — Cham: Springer International Publishing, 2018. —
P. 501—510
. —
ISBN 9783319995786
, 9783319995793
. —
doi
:
.