Autismo ed emozioni facciali, l’Intelligenza Artificiale ne ha svelato i codici: lo studio
Salute e BenessereSi tratta di un lavoro di ricerca, condotto congiuntamente dagli esperti dell’Università di Trento e di quella della Stony Brook University di New York, ha mostrato come le emozioni facciali siano codificate nel cervello delle persone affette da disturbi dello spettro autistico, facendo luce su nuovi scenari utili per migliorare la loro vita relazionale
Le emozioni rappresentano un linguaggio universale e, di solito, vengono riconosciute con facilità e naturalezza. Non succede lo stesso nelle persone affette da disturbi dello spettro autistico, per cui questo aspetto risulta molto limitata ed i motivi sono da tempo al centro di studi scientifici che cercano di indagare il funzionamento del cervello negli individui affetti da questi disturbi. Di recente uno studio dell’Università di Trento e della Stony Brook University di New York, pubblicato in versione pre-print sulla rivista “Biological Psychiatry: Cognitive Neuroscience and Neuroimaging”, è riuscito a sottolineare la possibilità di nuovi scenari per migliorare le condizioni di vita e le relazioni sociali delle persone autistiche. Infatti, la difficoltà nel decodificare le emozioni per chi è affetto da disturbi dello spettro autistico “non sta nella capacità di codifica dei segnali neurali da parte del cervello, come si è sempre pensato, quanto piuttosto nei problemi nella traduzione delle informazioni”, come si legge in un comunicato diffuso sul sito dell’ateneo trentino.
Gli esiti del lavoro di ricerca
Si tratta di un problema che, specialmente in questo periodo, aumenta anche a causa delle misure di contenimento della pandemia. “Particolarmente adesso con l’uso costante di mascherine di protezione, limita l’espressività del viso e questo comporta una minore disponibilità di informazioni sulle nostre emozioni. Ecco perché è importante capire come, quando e per chi emergano difficoltà di comprensione, quali siano i meccanismi alla base del fraintendimento, ha sottolineato Matthew D. Lerner, coautore dello studio e docente di Psicologia, Psichiatria e Pediatria alla Stony Brook University. In particolare, infatti, questo studio è riuscito a dimostrare, grazie all’ausilio dell’intelligenza artificiale, che le emozioni facciali sono codificate nel cervello delle persone con autismo e che con l'apprendimento automatico viene realizzata una rappresentazione dei modelli neurali che ogni cervello applica per decodificare le emozioni.
Il monitoraggio dei segnali neurali
Lo studio, è stato spiegato dagli esperti, è stato condotto su 192 persone di età diverse con e senza disturbi dello spettro autistico. I loro segnali neurali sono stati monitorati durante la visualizzazione di molte emozioni facciali e, in un secondo momento, analizzati. Il tutto grazie ad un nuovo sistema di classificazione delle emozioni facciali che sfrutta l’apprendimento automatico, chiamato in gergo “Deep Convolutional Neural Networks”. Si tratta di una metodica che comprende un algoritmo specifico grazie a cui analizzare e classificare l’attività del cervello mentre osserva i volti, rilevata tramite elettroencefalografia. Ciò che ne è emerso è una sorta di una mappa molto accurata dei modelli neurali che il cervello di ogni persona applica per decodificare le emozioni. “Le tecnologie derivate dal machine learning sono generalmente considerate un motore di innovazione dei processi e dei prodotti in tutti i settori industriali”, ha riferito Giuseppe Riccardi, coautore dello studio e docente di Sistemi di elaborazione delle informazioni all’Università di Trento. E si è verificato anche per questo lavoro di ricerca. “Le tecniche di apprendimento automatico possono aiutarci nell’interpretazione dei segnali cerebrali nel contesto dell’emozioni. Innanzitutto, possono essere determinanti nel supportare le prime fasi della ricerca scientifica di base. Ma possono anche essere impiegate direttamente per interventi clinici”, ha concluso poi l’esperto.
