Eficacia del frame Happily para el tratamiento de personas con trastorno del espectro autista

Area: Psicología

Happily, el Frame de EbotsApp ,se prueba con personas diagnosticadas con trastorno del espectro autista para medir su capacidad en el desarrollo de habilidades sociales e inteligencia emocional.

Dicho Frame ha sido diseñado con el objetivo de mejorar la habilidad de expresión e identificación de emociones y sentimientos en pacientes con autismo. De este modo, esta herramienta permite la interacción entre robots y humanos, siendo posible una comunicación entre ambos y pudiendo reconocer las emociones a través de la expresión facial. Para comprobar su efectividad, se ha procedido a realizar un estudio de caso único. Por lo tanto, se contará con una variable independiente (Frame Happily) y una variable dependiente (el sujeto).

Palabras clave: Ebots, expresión, identificación, emociones, sentimientos, autismo.

Directora de la investigación

Sara Navarro (Psicóloga)

Predicción de patologías físicas y psicológicas mediante BigData

Area: Bioingeniería

En esta investigación comprobaremos si es posible predecir, mediante el análisis de variables biomédicas y psicométricas, patologías como obesidad, enfermedades del corazón, incluyendo enfermedad coronaria e infarto, presión arterial alta, colesterol alto, accidentes cerebrovasculares, síndrome metabólico, diabetes tipo 2, ciertos tipos de cáncer, incluidos los de colon, seno y de útero.

De igual modo trataremos de predecir trastornos psicológicos como depresión, ansiedad generalizada, conductas adictivas, etc.

Para el desarrollo de esta investigación se ha empleado el Apple Watch.

Director de la investigación

Jorge Guerrero (Ingeniero informático, máster en bioingeniería)

Empleo de información de Wikipedia

Area: Inteligencia Artificial

En esta investigación tratamos de generar una inteligencia artificial capaz de extraer información de Wikipedia para presentarla de manera resumida en un diálogo ordinario con un ebot.

Para el desarrollo de esta investigación…

Director de la investigación

Borja Bengoetxea, David Goñi y David Sánchez (Ingeniero informático, máster en inteligencia artificial)

Grafo de conocimientos con emociones

Area: BigData

En esta investigación nos planteamos la creación de un grafo de conocimientos que permita almacenar entidades y relacionarlas mediante vínculos semánticos  y emocionales, lo que esperamos suponga un mayor acercamiento al modo de almacenar la información de los seres humanos.

Una de las principales dificultades con las que se encuentra el proceso de digitalización es la de tener que procesar información de sistemas heterogéneos con formatos desestructurados.

Para solventar este problema se crean los grafos de conocimiento que gestionan la información centrándose en las relaciones entre entidades, estableciendo vínculos semánticos entre datos y metadatos y añadiendo anotaciones sobre los enlaces (p.e., procedencia, calidad, o ámbito de aplicación). Gracias a esto, podemos realizar un procesamiento automático “inteligente“. En este caso, trataremos de trabajar con enriqueciendo esos enlaces con el contenido emocional del usuario.

Director de la investigación

Alberto José Gutiérrez (Ingeniero informático, máster en análisis y visualización de datos masivos)

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