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Como usar a tecnologia de envelhecimento facial para estimular comportamentos positivos

09/06/2022 por Ignacio Cerrato - Lina Diaz - Déborah Martínez - Eva Rubio - Xiaoyu Wang Deixe um comentário


Este blog também está disponível em inglês e espanhol

Não importa a nossa idade, é difícil imaginar envelhecer. Tendemos para nosso eu atual e nos desconectamos do nosso futuro, restringindo nossas contribuições previdenciárias, investindo pouco em nossa educação, comendo e nos exercitando mal com a errada sensação de que o futuro nunca nos alcançará.

Esta tendência ao atual – junto com um excesso de otimismo e outros traços – pode nos prejudicar enquanto indivíduos e prejudicar as sociedades latino-americanas e caribenhas à medida que a população envelhece. Se estamos presos no presente e não nos projetamos no futuro, não podemos garantir que chegaremos aos nossos últimos anos em boa forma física e financeira ou, no conjunto, que a sociedade possa auxiliar os seus cidadãos mais velhos.

Dois grupos do BID colaboram em tecnologias de simulação de envelhecimento facial

No interesse de enfrentar este problema, o Departamento de Tecnologia da Informação (DTI) e o Grupo de Economia do Comportamento do BID vêm explorando a tecnologia de simulação de envelhecimento facial para dar às pessoas uma noção de como elas poderão parecer à medida que envelhecem, reduzindo o seu preconceito em relação a saúde e economias para a aposentadoria, de modo a levá-las a cuidar melhor de si próprias física e financeiramente. 

O DTI, composto por engenheiros, tem utilizado inteligência artificial, blockchain, computação quântica e outras tecnologias de ponta para ajudar a reduzir a pobreza e a desigualdade na América Latina e no Caribe. O grupo de Economia do Comportamento empregou insights de ciência do comportamento para melhorar a arrecadação de impostos, saúde, educação, administração pública e muitos outros aspectos da vida na região. A ideia da colaboração entre os dois grupos é explorar seus conhecimentos e experiências em projetos originados dentro e fora do BID que possam utilizar tecnologias de envelhecimento facial para melhorar a saúde e a economia na região.    

Deixar de fumar, cuidar da pele e economizar

A tecnologia de simulação de envelhecimento facial utiliza a inteligência artificial para incluir rugas, flacidez da pele e outras características naturais do envelhecimento nos rostos das fotos para dar aos mais jovens uma noção realista de como eles podem parecer quando ficarem mais velhos.  Essa tecnologia tem sido usada nas salas de espera dos hospitais para mostrar às pessoas que aparência teriam no futuro se forem fumantes ou não, e motivá-las, com sucesso, a parar de fumar. Também foi utilizada no Brasil com o objetivo de levar os adolescentes a melhorarem seus hábitos de bronzeamento e aumentarem o uso de protetor solar, reduzindo os riscos de câncer de pele. Nos Estados Unidos, a tecnologia foi empregada para levar as pessoas a renunciarem retornos monetários imediatos em troca de recompensas posteriores, promovendo um comportamento financeiro responsável.

A produção das imagens de simulação facial é baseada em um modelo de aprendizado de máquina chamado GAN ou Generative Adversarial Networks. O GAN é um modelo não-supervisionado, o que significa que aprenderá e melhorará sem qualquer interação humana, utilizando apenas dados de treinamento (neste caso, um estoque de fotos). Para criar uma foto de simulação de envelhecimento específica, digamos, do seu eu futuro, o modelo precisa encontrar um rosto falso criado pelo GAN que se pareça com a foto do seu “eu atual”. Uma vez encontrado esse rosto falso, pode-se modificar algumas características, como idade, cor do cabelo, ou mesmo o gênero. Para ver o modelo GAN em ação, você pode acessar este site e ver rostos gerados por computador usando GANs.

Chamada de projetos

Se você tiver um projeto que visa aumentar a economia para aposentadoria, estimular as pessoas a mudarem seus hábitos de saúde ou qualquer outro objetivo que exija a incorporação do seu “eu futuro”, entre em contato conosco. É possível que tenhamos a combinação certa de conhecimento tecnológico e experiência na área de comportamento para o ajudá-lo a alcançar o seu objetivo.

Leia mais:

Como o comportamento afeta as políticas públicas? Descubra no curso Economia do Comportamento
Como a IA pode ajudar as mulheres no mercado de trabalho

Arquivado em:Ciência e tecnologia, Saúde Marcado com:ciência, hábito da poupança, inteligência artificial, saúde, tecnologia

Ignacio Cerrato

Ignacio Cerrato é engenheiro de software especializado em tecnologias emergentes no Departamento de Tecnologia da Informação do BID. Possui bacharelado e mestrado em Ciência da Computação pela Universidade de Buenos Aires e experiência profissional na concepção e execução de projetos de todos os portes. Ele está liderando a equipe de tecnologia emergente, que se concentra em explorar e experimentar novas tecnologias para ajudar em sua adoção no BID. Ele liderou projetos de pesquisa e experimentação para as seguintes tecnologias: VR, AR, blockchain, IoT, drones, wearables, IA, gêmeos digitais, robótica, PWA, nuvem e outros.

Lina Diaz

Lina Díaz é economista especializada em ciência experimental e do comportamento no Departamento de Países do Grupo Andino do BID. Ela é PhD pela George Mason University e tem experiência profissional na aplicação de economia do comportamento em experimentos de campo e de laboratório. Lina é mestre e graduada em Economia pela Universidad de Los Andes, na Colômbia.

Déborah Martínez

Déborah Martínez é pesquisadora associada sênior em economia comportamental no Departamento de Pesquisa do BID. Ela possui mestrado em Economia pela George Mason University e é bacharel em Economia e Finanças pela Universidade do Texas em El Paso. Antes de ingressar no Grupo de Economia Comportamental do BID, ela trabalhou como Associada Sênior na ideas42, onde aplicou a economia comportamental à tomada de decisões financeiras na América Latina e doações nos EUA.

Eva Rubio

Eva Rubio is a software engineer specializing in artificial intelligence and works as an IT business partner at the IDB. She holds a BA in Computer Science from Endicott College in Boston. Her professional experience as a Java developer has been focused on supporting the digital transformation and technological renewal of different financial institutions. She currently provides technological support to the initiatives of the IDB’s Research Department and Knowledge, Innovation and Communication Sector.

Xiaoyu Wang

Xiaoyu Wang é ex-cientista de dados do Departamento de Tecnologia da Informação do BID. Ela se formou na Fordham University com mestrado em Ciência de Dados e possui um diploma de bacharel duplo em Matemática Aplicada e Economia. Sua experiência inclui o fornecimento de soluções de machine learning e computação em nuvem da AWS (Amazon Web Services) para clientes em vários setores e o design de roteiros e estruturas de projetos de IA. Atualmente, ela se concentra em processamento de linguagem natural (NLP), aprendizado profundo e aprendizado de máquina para melhores processos de tomada de decisão baseados em dados.

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