BR112021005417A2

BR112021005417A2 - sistema e método para melhorar a interação entre os usuários através do monitoramento do estado emocional dos usuários e reforço dos estados-objetivos

Info

Publication number: BR112021005417A2
Application number: BR112021005417-0A
Authority: BR
Inventors: Steve Curtis
Original assignee: Steve Curtis
Priority date: 2018-09-21
Filing date: 2019-09-20
Publication date: 2021-06-15
Also published as: JP2022502219A; MX2021003334A; WO2020056519A1; CA3113698A1; EP3852614A4; KR20210099556A; EP3852614A1; US20210350917A1; CN113271851A

Abstract

SISTEMA E MÉTODO PARA MELHORAR A INTERAÇÃO ENTRE OS USUÁRIOS ATRAVÉS DO MONITORAMENTO DO ESTADO EMOCIONAL DOS USUÁRIOS E REFORÇO DOS ESTADOS-OBJETIVOS. Trata-se de um sistema e método de monitoramento da interação entre uma pluralidade de usuários para determinar o estado emocional dos usuários e modular biorritmos dos usuários com base no feedback. O método inclui a etapa de coleta de dados de biorritmo do usuário através de um dispositivo de usuário utilizável. O método inclui a etapa de receber os dados de biorritmo dos usuários através de um dispositivo de computação. O método inclui a etapa de estabelecer uma interação com os usuários através da rede de comunicação através de um módulo de agente baseado em inteligência artificial (IA). O método inclui a etapa de analisar e exibir dados emocionais dos usuários em tempo real através de um módulo de exibição de dados emocionais. O método inclui a etapa de modulação de biorritmos dos usuários com base no feedback emitido do dispositivo de computação através de um módulo de feedback.

Description

“SISTEMA E MÉTODO PARA MELHORAR A INTERAÇÃO ENTRE OS USUÁRIOS ATRAVÉS DO MONITORAMENTO DO ESTADO EMOCIONAL DOS USUÁRIOS E REFORÇO DOS ESTADOS-OBJETIVOS” CAMPO TÉCNICO

[0001] A presente invenção diz respeito ao biofeedback, em especial a um sistema e método para melhorar a interação entre os usuários por meio do monitoramento do estado emocional dos usuários e reforço dos estados-objetivos.

TÉCNICA ANTECEDENTE

[0002] Esse relatório descritivo reconhece que as principais soluções de consumo são limitadas em sua capacidade de otimizar a comunicação entre duas ou mais pessoas com base em dados fisiológicos em tempo real. Além disso, não há soluções para os destinatários de treinamento através de várias formas de feedback para melhorar os resultados da comunicação. Melhores resultados de comunicação podem incluir melhor relacionamento e confiança, melhor distribuição e aquisição de informações entre as partes, ou maior prazer e satisfação com o encontro. Sistemas que rastreiam marcadores fisiológicos associados ao estado emocional e psicológico de uma pessoa fornecem uma visão mais profunda de como uma pessoa está reagindo a um encontro interpessoal real ou simulado. Mais importante, esses dispositivos podem apresentar alterações instantâneas na fisiologia que podem ser mapeadas para eventos à medida que ocorrem.

[0003] Além disso, esse relatório descritivo reconhece que existem vários problemas ou nenhuma solução para determinar com precisão o estado emocional do usuário ou estabelecer comunicação entre os usuários. Padrões fisiológicos em vários biossinais e biorritmos podem ser identificados como associados a estados e emoções específicas de estresse. Existem vários sistemas e métodos para avaliar empiricamente ou passivamente o estado emocional do usuário com base nos parâmetros biológicos. No entanto, esses sistemas têm dificuldade em obter percepções dos dados limitados que processam. Esses sistemas não são inteligentes o suficiente para monitorar o comportamento conversacional dos usuários em diferentes situações e recuperar a inferência da conversa para entender o estado emocional do usuário.

[0004] Normalmente, o uso de palavras (fala ou texto) por uma pessoa carrega pesos emocionais diferentes do que outra pessoa que diz as mesmas palavras. Da mesma forma, o intérprete, a pessoa que recebe essas palavras, provavelmente interpretará a intensidade emocional e o tipo de emoção de forma diferente. Assim, é difícil para qualquer sistema existente entender a emoção real ligada às palavras usadas pelo usuário. Não há um denominador comum claro sobre como a emoção é percebida. Além disso, uma vez que cada pessoa pode ter emoções/sentimentos diferentes, qualquer modelo de aprendizado de máquina ou modelo de captura de feedback/gestos, ao qual é ensinado emoções baseadas em reações humanas, serão tendenciosas com base nos usuários no conjunto de dados.

[0005] As discussões são muito mais difíceis quando as partes comunicantes se emocionam. As conversas podem se tornar emocionais por uma série de razões. Ao tomar decisões em reuniões ou outros cenários da vida, as pessoas podem seguir pressuposições sobre como as pessoas "se sentem" sobre um assunto. Isso pode ser descrito como um sentimento geral que se tem sobre o resultado de uma situação. Mas pessoas diferentes podem pensar e se sentir de forma diferente na mesma situação. Às vezes, é difícil medir, quantificar, ou de forma consistente, a mudança no sentimento que uma pessoa tem em relação a vários eventos ou pontos em uma conversa conforme a mesma ocorre em tempo real. Dois objetivos gerais da conversa são: um meio de descobrir novas informações e; segundo: construir uma conexão com outra pessoa. Isso pode ocorrer passando tempo com uma pessoa e divulgando informações pessoais.

[0006] Portanto, há a necessidade de um sistema e método para fornecer uma plataforma cognitiva para monitorar as interações do usuário e determinar o estado emocional do usuário para prestar assistência com base no estado emocional do usuário. Além disso, existe a necessidade de um sistema eficiente que capture dados de comunicação do usuário em associação com biorritmos e biodados para gerar conjuntos de dados de treinamento para um agente de aprendizagem de software. Ademais, existe a necessidade de um sistema e método que interaja com os usuários com base em uma pluralidade de estados biofísicos dos usuários determinados, tal como variabilidade da frequência cardíaca (HRV), Eletroencefalografia (EEG), etc. Também, existe a necessidade de sistemas e métodos para ajudar as pessoas a se comunicarem melhor entre si. Adicionalmente, existe a necessidade de um sistema e método que estimulem um usuário, tal como por meio do sistema auditivo de um usuário como um exemplo não limitante, ao mesmo tempo em que influenciam biorritmos, incluindo o estado emocional do usuário.

[0007] Assim, tendo em vista o exposto, há uma necessidade sentida por muito tempo na indústria para lidar com as deficiências e inadequações supracitadas.

[0008] Outras limitações e desvantagens das abordagens convencionais e tradicionais irão tornar-se evidentes para um especialista na técnica através da comparação de sistemas descritos com alguns aspectos da presente divulgação, conforme estabelecido no restante do presente pedido e com referência aos desenhos.

SUMÁRIO DA INVENÇÃO

[0009] Um sistema para monitorar a interação entre uma pluralidade de usuários para determinar o estado emocional dos usuários e modular biorritmos dos usuários com base no feedback em uma rede de comunicação é fornecido substancialmente, como mostrado e/ou descrito em conexão com pelo menos uma das figuras, conforme estabelecido de forma mais completa nas reivindicações.

[0010] A presente invenção fornece um método para monitorar a interação entre uma pluralidade de usuários para determinar o estado emocional dos usuários e modular biorritmos dos usuários com base no feedback em uma rede de comunicação. O método inclui a etapa de coleta de dados do biorritmo do usuário através de um dispositivo de usuário vestível configurado para ser usado no corpo do usuário, perto do corpo, ou colocado no corpo do usuário (implantável). O método inclui a etapa de receber os dados de biorritmo dos usuários através de um dispositivo de computação comunicativamente conectado com o dispositivo de usuário vestível através de uma rede de comunicação. O método inclui a etapa de estabelecer uma interação com os usuários através da rede de comunicação através de um módulo de agente baseado em inteligência artificial (IA). O método inclui a etapa de analisar e exibir dados emocionais dos usuários em tempo real através de um módulo de exibição de dados emocionais. O método inclui a etapa de modulação de biorritmos dos usuários com base no feedback emitido do dispositivo de computação através de um módulo de feedback.

[0011] O módulo de agente baseado em IA realiza uma pluralidade de etapas que inicia com uma etapa de recebimento dos dados de biorritmo do dispositivo de usuário vestível e monitora as interações de uma pluralidade de usuários e recupera dados relevantes para análise através de um módulo de rastreamento. O módulo de rastreamento é integrado a uma ou mais plataformas de mensagens e uma ou mais plataformas de voz do dispositivo de computação correspondentes aos usuários para monitorar interações textuais e interações de áudio dos usuários. O módulo de rastreamento processa os dados relevantes e os parâmetros recuperados para gerar dados de treinamento. O método inclui a etapa de recebimento e processamento dos dados de treinamento para determinar o estado emocional do usuário em uma pluralidade de cenários através de um módulo de agente de aprendizagem de software. O método inclui a etapa de iniciar a interação com o usuário e auxiliar o usuário com base nos dados aprendidos recebidos do módulo de agente de aprendizagem de software através de um módulo de chat-bot virtual. O método inclui a etapa de facilitar ao usuário se conectar e interagir com uma pluralidade de outros usuários através de um módulo comunitário. O módulo comunitário facilita à pluralidade de usuários interagir uns com os outros e compartilhar dados de estado emocional e do biorritmo entre os demais usuários da rede de comunicação. O método inclui a etapa de permitir que o usuário acesse os dados emocionais dos outros usuários através de um módulo de sincronização.

[0012] O módulo de exibição de dados emocionais realiza uma pluralidade de etapas que inicia com uma etapa de análise dos dados do biorritmo e computação de uma pontuação emocional do usuário para gerar uma ou mais percepções através de um módulo algorítmico. A pontuação emocional é indicativa do estado emocional do usuário durante as interações. O método inclui a etapa de representar graficamente uma pluralidade de ciclos emocionais para uma duração de tempo específica para o usuário através de um módulo de visualização. O módulo de visualização exibe as percepções e pontuações emocionais dos usuários no dispositivo de computação associado aos usuários.

[0013] O módulo de feedback realiza uma pluralidade de etapas que inicia com uma etapa de coleta de dados fisiológicos de pelo menos uma propriedade fisiológica do usuário através de um mecanismo de coleta de dados fisiológicos. O método inclui a etapa de processamento dos dados fisiológicos em pelo menos um biossinal através de um mecanismo gerador de biossinal. O método inclui a etapa de monitoramento e medição do biossinal para uma condição de ativação de feedback através de um mecanismo de determinação de ativação de feedback. O método inclui a etapa de acionar o feedback ao satisfazer uma condição de ativação de feedback através do mecanismo gerador de feedback. A condição de ativação do feedback desencadeia feedback quando o valor medido é mais de um ou mais valores de limiar predeterminados.

[0014] Em um aspecto, o módulo de rastreamento recupera uma pluralidade de parâmetros dos usuários a partir dos dados do biorritmo e dados de monitoramento. A pluralidade de parâmetros inclui a localização do usuário, dados de biorritmo do usuário, comportamento pessoal e social do usuário, e ambiente, mês, dia e hora das interações.

[0015] Em um aspecto, a pluralidade de cenários inclui, mas não se limita a contextos, situações e ambientes. O módulo de agente de aprendizagem de software é adaptável para aprender continuamente os contextos, situações e ambientes baseados nos dados de treinamento recebidos e armazena os dados aprendidos em um banco de dados.

[0016] Em um aspecto, o módulo de chat-bot virtual interage com o usuário para ajudar a melhorar o estado emocional do usuário.

[0017] Em um aspecto, o módulo de visualização exibe dados emocionais em uma pluralidade de modos em pelo menos um de um gráfico bidimensional (2D) e um gráfico tridimensional (3D) usando pelo menos uma pluralidade de caracteres alfa-numéricos, uma pluralidade de formas geométricas, uma pluralidade de hologramas e uma pluralidade de símbolos que incluem cores ou formas móveis.

[0018] Outro aspecto da presente invenção diz respeito a um sistema para monitorar a interação entre uma pluralidade de usuários para determinar o estado emocional dos usuários e modular biorritmos dos usuários com base no feedback em uma rede de comunicação. O sistema inclui um dispositivo de usuário utilizável e uma unidade de computação. O dispositivo de usuário utilizável configurado para ser usado no corpo do usuário, perto do corpo ou colocado no corpo do usuário (implantável) para coletar dados do biorritmo do usuário. A unidade de computação está comunicativamente conectada com o dispositivo de usuário utilizável para receber os dados do biorritmo dos usuários por uma rede de comunicação. A unidade de computação inclui um processador e uma memória acoplada comunicativamente ao processador. A memória inclui um módulo de agente baseado em inteligência artificial (IA), um módulo de exibição de dados emocionais e um módulo de feedback.

[0019] O módulo de agente baseado em inteligência artificial (IA) estabelece uma interação com os usuários pela rede de comunicação. O módulo de exibição de dados emocionais analisa e exibe dados emocionais dos usuários em tempo real. O módulo de feedback configurado com o dispositivo de usuário utilizável para modular biorritmos dos usuários com base no feedback emitido do dispositivo de computação.

[0020] O módulo de agente baseado em (IA) inclui um módulo de rastreamento, um módulo de agente de aprendizagem de software, um módulo de chat-bot virtual, um módulo comunitário e um módulo de sincronização. O módulo de rastreamento recebe os dados do biorritmo do dispositivo de usuário utilizável e monitora as interações de uma pluralidade de usuários e recupera dados relevantes para análise. O módulo de rastreamento é integrado a uma ou mais plataformas de mensagens e uma ou mais plataformas de voz do dispositivo de computação correspondentes aos usuários para monitorar interações textuais e interações de áudio dos usuários. O módulo de rastreamento processa os dados relevantes e os parâmetros recuperados para gerar dados de treinamento. Os dados relevantes são relativos a texto, sentimento, áudio, e o módulo de rastreamento realiza análise de texto, análise de sentimento e processamento de sinal no áudio. O módulo de agente de aprendizagem de software recebe e processa os dados de treinamento para determinar o estado emocional do usuário em uma pluralidade de cenários. O módulo de chat-bot virtual inicia a interação com o usuário e auxilia o usuário com base nos dados aprendidos recebidos do módulo de agente de aprendizagem de software. O módulo comunitário facilita ao usuário se conectar e interagir com uma pluralidade de outros usuários. O módulo comunitário facilita à pluralidade de usuários interagir uns com os outros e compartilhar dados de estado emocional e de biorritmo entre os demais usuários da rede de comunicação. O módulo de sincronização permite que o usuário acesse os dados emocionais dos outros usuários.

[0021] O módulo de exibição de dados emocionais inclui um módulo algorítmico e um módulo de visualização. O módulo algorítmico analisa os dados do biorritmo e calcula uma pontuação emocional do usuário para gerar uma ou mais percepções. A pontuação emocional é indicativa do estado emocional do usuário durante as interações. O módulo de visualização representa graficamente uma pluralidade de ciclos emocionais para uma duração de tempo específica para o usuário. O módulo de visualização exibe as percepções e pontuações emocionais dos usuários no dispositivo de computação associado aos usuários.

[0022] O módulo de feedback inclui um mecanismo de coleta de dados fisiológicos, um mecanismo gerador de biossinal, um mecanismo de determinação de ativação de feedback e um mecanismo gerador de feedback. O mecanismo de coleta de dados fisiológicos coleta dados fisiológicos de pelo menos uma propriedade fisiológica do usuário. O mecanismo gerador de biossinal processa os dados fisiológicos em pelo menos um biossinal. A ativação de feedback determina os monitores do mecanismo e mede o biossinal para uma condição de ativação de feedback. O feedback que gera o mecanismo desencadeia feedback ao satisfazer uma condição de ativação de feedback. A condição de ativação do feedback desencadeia feedback quando o valor medido é mais de um ou mais valores de limiar predeterminados.

[0023] Assim, uma vantagem da presente invenção é que ela auxilia ativamente os usuários a melhorar seu estado emocional e psicológico com base nos dados aprendidos pelo módulo de agente de aprendizagem de software.

[0024] Assim, uma vantagem da presente invenção é que ela controla (aumenta ou diminui) um processo fisiológico involuntário ou inconsciente por autorregulação e exercício do controle sobre variáveis fisiológicas.

[0025] Assim, uma vantagem da presente invenção é que ela fornece uma plataforma social para os usuários onde os mesmos compartilham seus dados emocionais e permitem que outros usuários visualizem o mesmo para melhorar e trabalhar em seu estado emocional.

[0026] Assim, uma vantagem da invenção atual é que ela fornece uma escala de proporção (com um zero absoluto) que recebe dados emocionais e os exibe linearmente.

[0027] Assim, uma vantagem da presente invenção é que ela fornece os dados emocionais dos usuários periodicamente para ajudar os usuários a otimizar seu estado emocional e psicológico ao longo do tempo e permitindo que eles se sintam de forma mais consistente em um estado positivo.

[0028] Outras características das modalidades da presente invenção serão evidentes a partir dos desenhos anexos e da descrição detalhada a seguir.

[0029] No entanto, outros objetos e vantagens da presente invenção se tornarão facilmente evidentes para os especialistas na técnica seguindo a descrição detalhada, em que as modalidades preferidas da invenção são mostradas e descritas, simplesmente por meio da ilustração do melhor modo contemplado neste documento para a realização da invenção. Como percebemos, a invenção é capaz de outras e diferentes modalidades, e seus diversos detalhes são passíveis de modificações em vários aspectos óbvios, tudo sem se afastar da invenção. Assim, os desenhos e a descrição da invenção devem ser considerados como de natureza ilustrativa, e não restritiva.

BREVE DESCRIÇÃO DOS DESENHOS

[0030] Nas figuras, componentes e/ou características semelhantes podem ter o mesmo rótulo de referência. Além disso, vários componentes do mesmo tipo podem ser distinguidos seguindo o rótulo de referência com um segundo rótulo que distingue entre os componentes similares. Se apenas o primeiro rótulo de referência for usado no relatório descritivo, a descrição se aplica a qualquer um dos componentes semelhantes que tenham o mesmo rótulo de primeira referência, independentemente do segundo rótulo de referência. FIG.1

[0031] A [Figura 1] ilustra um diagrama de bloco do sistema atual para monitorar a interação entre uma pluralidade de usuários para determinar o estado emocional dos usuários e modular biorritmos dos usuários com base no feedback em uma rede de comunicação, de acordo com uma modalidade da presente invenção. FIG.2

[0032] A [Figura 2] ilustra uma implementação em rede do sistema atual, de acordo com uma modalidade da presente invenção. FIG.3

[0033] A [Figura 3] ilustra um diagrama de bloco dos vários módulos dentro de uma memória de um dispositivo de computação, de acordo com outra modalidade da presente invenção. FIG.4

[0034] A [Figura 4] ilustra um fluxograma do método de monitoramento da interação entre uma pluralidade de usuários para determinar o estado emocional dos usuários e modular biorritmos dos usuários com base no feedback em uma rede de comunicação, de acordo com uma modalidade alternativa da presente invenção. FIG.5

[0035] A [Figura 5] ilustra um fluxograma da pluralidade de etapas realizadas por um módulo de agente baseado em inteligência artificial (IA), de acordo com uma modalidade alternativa da presente invenção. FIG.6

[0036] A [Figura 6] ilustra um fluxograma da pluralidade de etapas realizadas por um módulo de exibição de dados emocionais, de acordo com uma modalidade alternativa da presente invenção. FIG.7

[0037] A [Figura 7] ilustra um fluxograma da pluralidade de etapas realizadas por um módulo de feedback, de acordo com uma modalidade alternativa da presente invenção.

DESCRIÇÃO DAS MODALIDADES

[0038] A presente divulgação é melhor compreendida com relação às figuras detalhadas e à descrição apresentadas neste documento. Várias modalidades foram discutidas com referência às figuras. No entanto, aqueles especialistas na técnica apreciarão prontamente que as descrições detalhadas fornecidas neste documento em relação às figuras são meramente para fins explicativos, pois os métodos e sistemas podem se estender além das modalidades descritas. Por exemplo, os ensinamentos apresentados e as necessidades de uma determinada aplicação podem produzir múltiplas abordagens alternativas e adequadas para implementar a funcionalidade de qualquer detalhe descrito neste documento. Portanto, qualquer abordagem pode ir além de certas escolhas de implementação nas seguintes modalidades.

[0039] As referências a "uma modalidade", "pelo menos uma modalidade", "a modalidade", "um exemplo", "o exemplo", "por exemplo", e assim por diante, indicam que a modalidade (ou as modalidades) ou exemplo (ou exemplos) pode (ou podem) incluir um recurso, estrutura, característica, propriedade, elemento, ou limitação particular, mas que nem toda modalidade ou exemplo necessariamente inclui esse recurso, estrutura, característica, propriedade, elemento ou limitação particular. Além disso, o uso repetido da frase "em uma modalidade" não se refere necessariamente à mesma modalidade.

[0040] Os métodos da presente invenção podem ser implementados realizando ou completando manualmente, automaticamente, ou uma combinação dos mesmos, suas etapas ou tarefas selecionadas. O termo "método" refere-se a modos, meios, técnicas e procedimentos para a realização de uma determinada tarefa, que inclui, mas não se limita a essas maneiras, meios, técnicas e procedimentos ou conhecidos, ou facilmente desenvolvidos a partir de maneiras, meios, técnicas e procedimentos conhecidos por profissionais da técnica a que a invenção pertence. As descrições, exemplos, métodos e materiais apresentados nas reivindicações e o relatório descritivo não devem ser interpretados como limitantes, mas apenas como ilustrativos. Aqueles versados na técnica vislumbrarão muitas outras possíveis variações no escopo da tecnologia descrita neste documento.

[0041] A Figura 1 ilustra um diagrama de bloco do atual sistema 100 para monitorar a interação entre uma pluralidade de usuários para determinar o estado emocional dos usuários e modular biorritmos dos usuários com base no feedback em uma rede de comunicação, de acordo com uma modalidade da presente invenção. O sistema 100 inclui um dispositivo de usuário utilizável 102, e um dispositivo de computação 104. O dispositivo de usuário utilizável 102 é configurado para ser usado no corpo do usuário, perto do corpo, ou colocado no corpo do usuário (implantável) para coletar dados de biorritmo do usuário 118. Exemplos do dispositivo de usuário utilizável 102 incluem, mas não se limitam ao dispositivo de sensor sem fio, smartwatch, joias inteligentes, fitness tracker, tecido inteligente, etc. Em uma modalidade, o dispositivo de usuário utilizável 102 inclui vários sensores para detectar um ou mais parâmetros relativos às emoções do usuário 118. Em uma modalidade, o dispositivo de usuário utilizável 102 pode incluir um corpo flexível que pode ser preso ao redor do corpo do usuário para coletar os dados do biorritmo. Em uma modalidade e o dispositivo de usuário utilizável 102 pode incluir um mecanismo de fixação para prender o dispositivo de usuário utilizável 102, pode em um loop fechado em torno de um pulso do usuário 118. Além disso, o dispositivo de usuário utilizável 102 pode ser qualquer utilizável, como um adesivo no corpo ou um dispositivo impresso em 3d que é impresso diretamente na pele, ou um dispositivo que foi colocado no corpo com um adesivo. O dispositivo de usuário utilizável 102 pode fazer uso de vários protocolos de comunicação com fio ou sem fio para estabelecer comunicação com a unidade de computação 104.

[0042] O dispositivo de computação 104 está comunicativamente conectado com o dispositivo de usuário utilizável 102 para receber os dados de biorritmo dos usuários em uma rede de comunicação 106. A rede de comunicação 106 pode ser uma rede com fio ou sem fio, e os exemplos podem incluir, mas não se limitam à Internet, Rede Local Sem Fio (WLAN), Wi-

Fi, Evolução de Longo Prazo (LTE), Interoperabilidade Mundial para Acesso de Micro-ondas (WiMAX), Serviços Gerais de Pacotes por Rádio (GPRS), protocolos de comunicação Bluetooth (BT), Protocolo de Controle de Transmissão e Protocolo de Internet (TCP/IP), Protocolo de Dados do Usuário (UDP), Protocolo de Transferência de Hipertexto (HTTP), Protocolo de Transferência de Arquivos (FTP), ZigBee, EDGE, infravermelho (IR), Z-Wave, Thread, 5G, USB, serial, RS232, NFC, RFID, WAN, e/ou IEEE 802.11, 802.16, protocolos de comunicação de celular 2G, 3G, 4G.

[0043] Exemplos do dispositivo de computação 104 incluem, mas não se limitam a um laptop, um desktop, um smartphone, um dispositivo inteligente, um smartwatch, um phablet e um tablet. O dispositivo de computação 104 inclui um processador 110, uma memória 112 acoplada comunicativamente ao processador 110 e uma interface de usuário 114. O dispositivo de computação 104 é comunicativamente acoplado a um banco de dados 114. O banco de dados 116 recebe, armazena e processa os dados emocionais e os dados de referência que podem ser utilizados para análise e previsão posteriores, para que o sistema atual possa aprender e melhorar a análise utilizando os dados emocionais históricos. Embora o assunto atual seja explicado considerando que o atual sistema 100 é implementado em um dispositivo de nuvem, pode-se entender que o atual sistema 100 também pode ser implementado em uma variedade de sistemas de computação, como uma nuvem de computação elástica da Amazon (Amazon EC2), um servidor de rede e afins. Os dados coletados do usuário estão constantemente sendo monitorados e enviados ao servidor (quando conveniente e conectado), onde são armazenados, analisados e modelados. Novos modelos de IA são gerados no servidor e depois baixados para os dispositivos de computação em vários intervalos.

[0044] O processador 110 pode incluir pelo menos um processador de dados para executar componentes do programa para executar solicitações geradas pelo usuário ou pelo sistema. Um usuário pode incluir uma pessoa, uma pessoa usando um dispositivo, como aqueles incluídos nesta invenção, ou tal dispositivo em si. O processador 110 pode incluir unidades de processamento especializadas, como controladores integrados de sistema (barramento), unidades de controle de gerenciamento de memória, unidades de ponto flutuante, unidades de processamento gráfico, unidades de processamento de sinal digital, etc.

[0045] O processador 110 pode incluir um microprocessador, como o microprocessador AMD® ATHLON®, o microprocessador DURON® OU o microprocessador OPTERON®, aplicação de ARM, processadores incorporados ou seguros, IBM® POWERPC®, processador INTEL CORE®, processador ITANIUM®, processador XEON®, processador CELERON® ou outra linha de processadores, etc. O processador 110 pode ser implementado usando mainframe, processador distribuído, multi- core, paralelo, em grade ou outras arquiteturas. Algumas modalidades podem utilizar tecnologias embarcadas, como circuitos integrados de aplicação específica (ASICs), processadores de sinal digital (DSPs), Arranjos de Portas Programáveis em Cbampo (FPGAs), etc.

[0046] O processador 110 pode ser descartado em comunicação com um ou mais dispositivos de entrada/saída (I/O) através de uma interface de I/O. A interface de I/O pode empregar protocolos de comunicação/métodos, tais como, sem limitação, áudio, analógico, digital, RCA, estéreo, IEEE-1394, barramento serial, barramento serial universal (USB), infravermelho, PS/2, BNC, coaxial, componente, composto, interface visual digital (DVI),interface multimídia de alta definição (HDMI), antenas RF, S-Video, VGA, IEEE 802.n/b/g/n/x, Bluetooth, celular (por exemplo, acesso múltiplo por divisão de código (CDMA), acesso a pacotes em alta velocidade (HSPA+), sistema global de comunicações móveis (GSM), evolução de longo prazo (LTE), WiMax, ou afins), etc.

[0047] A memória 112, que pode ser uma memória não volátil ou uma memória volátil. Exemplos de memória não volátil podem incluir, mas não se limitam à memória flash, uma Memória Somente de Leitura (ROM), uma ROM programável (PROM), PROM apagável (EPROM) e memória Eletricamente EPROM (EEPROM). Exemplos de memória volátil podem incluir, mas não são limitados às Memória de Acesso Randômico Dinâmica (DRAM) e Memória de Acesso Randômico Estática (SRAM).

[0048] A interface do usuário 114 pode apresentar os dados de interação monitorados, determinar dados emocionais e dados modulados de biorritmos, de acordo com a solicitação de um administrador do sistema atual. Em uma modalidade, a interface do usuário (UI ou GUI) 114 é uma interface conveniente para acessar a plataforma e visualizar os produtos ou serviços. Os dados de biorritmo incluem, mas não se limitam à frequência cardíaca, variabilidade da frequência cardíaca, atividade eletrodérmica (EDA)/ resposta à pele galvânica (GRS), taxa de respiração, dados do acelerômetro 3D e dados do giroscópio, temperatura corporal, entre outros. Os dados de biorritmo podem ser processados para gerar os sinais com base em descrição ou algoritmos matemáticos. Os algoritmos podem ser introduzidos via software. Há o potencial de que os dados sejam processados na extremidade do dispositivo do usuário utilizável. Os dados também podem ser armazenados nesse local temporariamente antes de ser acionados.

[0049] A Figura 2 ilustra uma implementação de rede 200 do sistema atual, de acordo com uma modalidade da presente invenção. A Figura 2 é explicada em conjunto com a figura 1. Os dispositivos de computação 104-1, 104-2 e 104-N estão comunicativamente conectados com os dispositivos de usuário utilizáveis 102-1, 102-2 e 102-N para receber os dados do biorritmo dos usuários na rede de comunicação 106. Um servidor 108 armazena e processa os dados de interação monitorados, determina dados emocionais e dados modulados de biorritmos. O dispositivo de computação 104 ou dispositivo de usuário utilizável 102 pode iniciar uma notificação de som (qualquer tipo de som). Com base na pontuação atual do estado emocional do usuário, diferentes sons devem ser emitidos por um ou mais dos dispositivos de usuário utilizáveis

102 para informar os usuários a adotar um dos vários comportamentos diferentes. Pode-se apreciar que o comportamento pode não se limitar a um comportamento, e o som poderia sinalizar uma pluralidade (múltiplas) de ações. O comportamento associado ao som deve ajudar o usuário a mudar seu comportamento para se aproximar do estado emocional desejado/predefinido do usuário ou passar a mudar um biorritmo mais específico.

[0050] Em um aspecto, a arquitetura de rede do dispositivo de usuário utilizável 102 e do dispositivo de computação 104 pode incluir um ou mais dispositivos da Internet das Coisas (IoT). Em uma arquitetura de rede típica da presente divulgação, pode ser incluída uma pluralidade de dispositivos de rede, como transmissor, receptores e/ou transceptores que podem incluir um ou mais dispositivos da IoT.

[0051] Em uma modalidade, o dispositivo de usuário utilizável 102 pode interagir diretamente com a nuvem e/ou servidores em nuvem e dispositivos IoT. Os dispositivos IoT são utilizados para se comunicar com muitos dispositivos de usuário utilizáveis ou outros dispositivos eletrônicos. Os dispositivos IoT podem fornecer vários feedbacks através de mecanismo de detecção ou controle para coletar interação entre os usuários e comunicar o estado emocional dos usuários. Os dados e/ou informações coletadas podem ser armazenados diretamente no servidor de nuvem sem ocupar nenhum espaço no celular do usuário e/ou dispositivo de computação portátil. O dispositivo de computação móvel e/ou portátil pode interagir diretamente com um servidor e receber informações para ativação de feedback para acionar a entrega do feedback. Exemplos do feedback incluem, mas não se limitam a feedback auditivo, feedback háptico, feedback tátil, feedback de vibração ou feedback visual de um dispositivo utilizável primário, um dispositivo utilizável secundário, um dispositivo de computação separado (ou seja, móvel) ou dispositivo de IoT (que pode ou não ser um dispositivo de computação).

[0052] Como utilizado neste documento, os dispositivos de IoT podem ser um dispositivo que inclui funcionalidade de detecção e/ou controle, bem como um rádio ou interface transceptores de WiFi™, um rádio ou interface transceptores de Bluetooth™, um rádio ou interface transceptores de Zigbee™, um rádio ou interface transceptores de banda ultralarga (UWB), um rádio ou interface transceptores de WiFi-Direct, um rádio ou interface transceptores de Bluetooth™ de Baixo Consumo (BLE) e/ou qualquer outro rádio ou interface transceptores de rede sem fio que permita que o dispositivo de IoT se comunique com uma ampla rede de área e com um ou mais outros dispositivos. Em algumas modalidades, um dispositivo de IoT não inclui um rádio ou interface transceptores de rede celular e, portanto, pode não ser configurado para se comunicar diretamente com uma rede celular. Em algumas modalidades, um dispositivo IoT pode incluir um rádio transceptor de celular e pode ser configurado para se comunicar com uma rede celular usando o rádio transceptor de rede celular.

[0053] Um usuário pode se comunicar com os dispositivos de rede usando um dispositivo de acesso que pode incluir qualquer interface humano-máquina com capacidade de conexão de rede que permita acesso a uma rede. Por exemplo, o dispositivo de acesso pode incluir uma interface autônoma (por exemplo, um telefone celular, um smartphone, um computador doméstico, um computador portátil, um tablet, um assistente digital pessoal (PDA), um dispositivo de computação, um dispositivo utilizável como um smartwatch, um painel de parede, um teclado, ou afins), uma interface que é incorporada a um aparelho ou outro dispositivo, por exemplo, uma televisão, uma geladeira, um sistema de segurança, um console de jogo, um navegador, ou afins), uma interface de fala ou gesto (por exemplo, um sensor Kinect™, um Wiimote™, ou afins), uma interface de dispositivo IoT (por exemplo, um dispositivo habilitado para Internet, como um interruptor de parede, uma interface de controle ou outra interface adequada), ou semelhantes. Em algumas modalidades, o dispositivo de acesso pode incluir um celular ou outro rádio ou interface transceptores de rede de banda larga e pode ser configurado para se comunicar com um celular ou outra rede de banda larga usando o celular ou rádio transceptor de rede de banda larga. Em algumas modalidades, o dispositivo de acesso pode não incluir um rádio ou interface transceptores de rede celular.

[0054] Em uma modalidade, pode ser fornecido aos usuários uma tela de entrada/exibição que é configurada para exibir informações ao usuário sobre o status atual do sistema. A tela de entrada/exibição pode obter entrada de um aparelho de entrada, nos botões de exemplo atuais. A tela de entrada/exibição também pode ser configurada como uma tela sensível ao toque ou pode aceitar entrada para determinar sinais vitais ou biossinais através do sistema de entrada baseado em toque ou háptico. Os botões e/ou tela de entrada são configurados para permitir que um usuário responda ao prompt para entrada do sistema em relação à entrada necessária do usuário.

[0055] As informações que podem ser exibidas na tela para o usuário podem ser, por exemplo, o número de tratamentos fornecidos, valores de biossinais, vitais, o nível de carga da bateria e o nível de volume. A tela de entrada/exibição pode obter informações de um processador que também pode ser usado como gerador de forma de onda ou talvez um processador separado. O processador fornece informações disponíveis para exibição ao usuário permitindo que o usuário inicie seleções de menu. A tela de entrada/exibição pode ser uma tela de cristal líquido para minimizar o dreno de energia na bateria. A tela de entrada/exibição e os botões de entrada podem ser iluminados para fornecer ao usuário a capacidade de operar o sistema em níveis de luz baixa. As informações podem ser obtidas de um usuário através do uso da tela de entrada/exibição.

[0056] A Figura 3 ilustra um diagrama de bloco dos vários módulos dentro de uma memória 112 de um dispositivo de computação 104, de acordo com outra modalidade da presente invenção. A Figura 3 é explicada em conjunto com a Figura 1. A memória 110 inclui um módulo de agente baseado em inteligência artificial (IA) 202, um módulo de exibição de dados emocionais 204 e um módulo de feedback 206.

[0057] O módulo de agente baseado em inteligência artificial (IA) 202 estabelece uma interação com os usuários pela rede de comunicação. O módulo de exibição de dados emocionais 204 analisa e exibe dados emocionais dos usuários em tempo real. O módulo de feedback 206 configurado com o dispositivo de usuário utilizável para modular biorritmos dos usuários com base no feedback emitido do dispositivo de computação.

[0058] O módulo de agente baseado em IA 202 inclui um módulo de rastreamento 208, um módulo de agente de aprendizagem de software 210, um módulo de chat-bot virtual 212, um módulo comunitário 214 e um módulo de sincronização 216. O módulo de rastreamento 208 recebe os dados de biorritmo do dispositivo de usuário utilizável e monitora as interações de uma pluralidade de usuários e recupera dados relevantes para análise. O módulo de rastreamento 208 é integrado a uma ou mais plataformas de mensagens e uma ou mais plataformas de voz do dispositivo de computação correspondentes aos usuários para monitorar interações textuais e interações de áudio dos usuários. O módulo de rastreamento 208 processa os dados relevantes e os parâmetros recuperados para gerar dados de treinamento. Em uma modalidade, o módulo de rastreamento 208 recupera uma pluralidade de parâmetros dos usuários a partir dos dados de biorritmos e dados monitorados. A pluralidade de parâmetros inclui a localização do usuário, dados do biorritmo do usuário, comportamento pessoal e social do usuário, e ambiente, mês, dia e hora das interações. Em uma modalidade, a pluralidade de cenários inclui, mas não se limita a contextos, situações e ambientes.

[0059] O módulo do agente de aprendizagem de software 210 recebe e processa os dados de treinamento para determinar o estado emocional do usuário em uma pluralidade de cenários. Em uma modalidade, os dados do biorritmo, dados emocionais, dados relevantes e dados de treinamento podem ser combinados ou desconstruídos ou convertidos de várias maneiras para auxiliar a modelagem. Os dados de treinamento podem ser utilizados para treinar os diversos algoritmos utilizados para alcançar o objetivo do sistema atual. Os dados de treinamento incluem dados de entrada e a saída esperada correspondente. Com base nos dados de treinamento, o algoritmo pode aprender a aplicar vários mecanismos, tais como redes neurais, aprendizado, produção e previsão do estado emocional do usuário na pluralidade dos cenários, para que possa determinar com precisão o estado emocional quando posteriormente apresentado com novos dados de entrada.

[0060] O módulo do agente de aprendizagem de software 210 é adaptável para aprender continuamente os contextos, situações e ambientes baseados nos dados de treinamento recebidos e armazena os dados aprendidos em um banco de dados. O módulo do chat-bot virtual 212 inicia a interação com o usuário e auxilia o usuário com base nos dados aprendidos recebidos do módulo de agente de aprendizagem de software. Em uma modalidade, o módulo do chat-bot virtual 212 interage com o usuário para ajudar a melhorar o estado emocional do usuário.

[0061] O módulo comunitário 214 facilita que o usuário se conecte e interaja com uma pluralidade de outros usuários. O módulo comunitário 214 facilita a pluralidade de usuários para interagir uns com os outros e compartilhar dados do estado emocional e do biorritmo entre os demais usuários da rede de comunicação. O módulo comunitário 214 permite que o usuário visualize uma lista de amigos existentes e ainda possibilita que o usuário procure outros usuários por meio de uma pesquisa de nomes baseada em texto. Os usuários também podem enviar solicitações de amizade para outros usuários. Os demais usuários recebem uma notificação ao receber a solicitação de amizade dos usuários. Os usuários podem aceitar ou recusar a solicitação do amigo. O módulo comunitário 214 permite ainda que ambos os usuários acessem as estatísticas gerais relacionadas ao estado emocional um do outro. Além disso, o usuário pode interagir uns com os outros através de um módulo de mensagens integrado dentro do módulo comunitário 214.

[0062] O módulo de sincronização 216 permite que o usuário acesse os dados emocionais dos outros usuários. O módulo de sincronização 216 utiliza protocolos de iniciação e aceitação para permitir que o usuário aceite/recuse a solicitação de amizade e permitir/proibir que os outros usuários acessem seus dados emocionais. Alternativamente, os usuários podem ativar uma configuração que é (bidirecional ou unidirecional) para permitir que ambos os usuários recebam acesso expandido aos dados um ou outro. Independentemente do protocolo, e direcionalidade da sincronização, o benefício final é que o estado psicológico ou a pontuação emocional da outra pessoa devem ser visualizados com opções para visualizar períodos de tempo passados. Mais importante, assumindo que os dados em tempo real estão sendo transmitidos dos dispositivos uns dos outros para seus dispositivos secundários (telefones celulares), os usuários devem ser capazes de visualizar as pontuações emocionais uns dos outros em tempo real. Essas pontuações emocionais podem ser divididas em zonas que podem ser divididas linearmente ou ao longo de zonas em uma matriz de 2 eixos, ou em zonas baseadas na matriz n-dimensional. No geral, as zonas seguem algum gradiente claro que é comunicado aos usuários em vários lugares do produto. Os estados de sincronização entre duas partes também permitem que avaliações sejam feitas e percepções sejam derivadas entre as 2 ou mais contas sincronizadas.

[0063] Em uma modalidade adicional, a presente invenção utiliza um módulo de multissincronização. O módulo de multissincronização permite que mais de duas contas de usuário se sincronizem (se conectem com outras) para visualizar os dados emocionais um do outro. O uso de serviços baseados em localização facilita o reconhecimento fácil quando pode ocorrer multissincronização. Se vários dispositivos forem detectados no aplicativo de software ou se os serviços de GPS detectarem que as unidades de computação estão a uma curta distância uma da outra, então esses usuários - que já se reconheceram como amigos no módulo comunitário - aparecerão mais proeminentes na lista.

[0064] O módulo de multissincronização fornece percepções avançadas e mostra muitas estatísticas de grupos. As notificações no módulo de multissincronização podem incluir alterações nos resultados dos grupos. Em uma modalidade, o fator de sincronização pode ser desligado a qualquer momento por qualquer pessoa. No módulo de multissincronização, se um usuário desligar seu recurso de sincronização, outros membros que ainda estão sincronizados permanecerão conectados. As unidades de computação secundária (não mostradas na Figura) que exibem os resultados de sincronização relacionadospodem oferecer feedback visual, auditivo ou háptico/tátil que sincroniza progressivamente vários comportamentos, como taxa de respiração e aspecto do ciclo respiratório (se ambas as pessoas estão no pico da inalação ou no mínimo da expiração). Além disso, o recurso de sincronização abrange quaisquer combinações de biorritmos, incluindo ondas cerebrais como EEG.

[0065] Em uma modalidade, o aplicativo de software identifica os pontos de destino em biossinais ou os usuários podem selecionar objetivos/pontos de meta mutuamente ou individualmente para medições de biorritmo. Uma vez identificados esses alvos, o feedback de vários tipos trabalhará o comportamento de mudança e biorritmos para aproximá-los desse ponto alvo. O alvo pode ser estático ou dinâmico. O objetivo da sincronização é aproximar os estados emocionais dos dois ou mais usuários, mas apenas em uma direção positiva. Mover um usuário que está em um estado emocional negativo para um alinhamento mais próximo com uma pessoa em um estado emocional positivo produzirá uma experiência de conversação mais positiva entre os dois usuários.

[0066] Em uma modalidade, o módulo de sincronização 216 compreende um módulo de gravação para gravar a conversa. O módulo de gravação funciona como um botão virtual em uma interface que permite ao usuário LIGAR/DESLIGAR a gravação. O áudio é então gravado através do microfone de uma unidade de computação secundária, se houver uma, ou uma ferramenta semelhante disponível. O módulo de sincronização 216 compreende um módulo de processamento de idiomas que se aplica aos arquivos de áudio gravados para transformar as ondas de áudio de diálogo na linguagem transcrita. A linguagem transcrita é processada com base no sentimento e conteúdo e combinada temporalmente com biorritmos das pontuações emocionais do orador.

[0067] Em uma modalidade, uma exibição visualizada das pontuações emocionais dos usuários na reunião é exibida em tempo real nas interfaces das unidades de computação secundárias de todos os usuários. As notificações podem ser enviadas a um ou mais usuários (seja de forma visual – isto é, textual ou em gráficos, auditiva (um clipe de áudio curto) ou háptica) (seja através do dispositivo utilizável ou da unidade de computação secundária). Essas notificações podem ser enviadas quando há alterações do biorritmo marcadas que ocorrem em ambos os participantes/usuários.

[0068] O módulo de exibição de dados emocionais 204 inclui um módulo algorítmico 218 e um módulo de visualização 220. O módulo algorítmico 218 analisa os dados do biorritmo e calcula uma pontuação emocional do usuário para gerar uma ou mais percepções. A pontuação emocional é indicativa do estado emocional do usuário durante as interações. O módulo de visualização 220 representa graficamente uma pluralidade de ciclos emocionais por uma duração de tempo específica para o usuário. O módulo de visualização 220 exibe as percepções e pontuações emocionais dos usuários no dispositivo de computação associado aos usuários. Em uma modalidade, o módulo de visualização 220 exibe dados emocionais em uma pluralidade de modos em pelo menos um de um gráfico bidimensional (2D) e um gráfico tridimensional (3D) usando pelo menos uma pluralidade de caracteres alfa- numéricos, uma pluralidade de formas geométricas, uma pluralidade de hologramas e uma pluralidade de símbolos que incluem cores ou formas móveis.

[0069] O módulo de feedback 206 inclui um mecanismo de coleta de dados fisiológicos 222, um mecanismo gerador de biossinal 224, uma ativação de feedback que determina o mecanismo 226 e o mecanismo gerador de feedback 228. O mecanismo de coleta de dados fisiológicos 222 coleta dados fisiológicos de pelo menos uma propriedade fisiológica do usuário. O mecanismo gerador de biossinal 224 processa os dados fisiológicos em pelo menos um biossinal. A ativação de feedback que determina o mecanismo monitora e mede o biossinal para uma condição de ativação de feedback. O feedback que gera o mecanismo 228 desencadeia feedback ao satisfazer uma condição de ativação de feedback. A condição de ativação do feedback desencadeia feedback quando o valor medido é mais de um ou mais valores de limiar predeterminados.

[0070] A Figura 4 ilustra um fluxograma 400 do método de monitoramento da interação entre uma pluralidade de usuários para determinar o estado emocional dos usuários e modular biorritmos dos usuários com base no feedback em uma rede de comunicação, de acordo com uma modalidade alternativa da presente invenção. O método inclui a etapa 402 de coleta de dados do biorritmo do usuário através de um dispositivo de usuário utilizável configurado para ser usado no corpo do usuário, próximo ao corpo, ou colocado no corpo do usuário (implantável). O método inclui a etapa 404 de receber os dados de biorritmo dos usuários através de um dispositivo de computação comunicativamente conectado com o dispositivo de usuário utilizável em uma rede de comunicação. O método inclui a etapa 406 de estabelecer uma interação com os usuários em uma rede de comunicação através de um módulo de agente baseado em inteligência artificial (IA). O método inclui a etapa 408 de analisar e exibir dados emocionais dos usuários em tempo real através de um módulo de exibição de dados emocionais. O método inclui a etapa 410 de modulação de biorritmos dos usuários com base no feedback emitido do dispositivo de computação através de um módulo de feedback.

[0071] A Figura 5 ilustra um fluxograma 500 da pluralidade de passos realizados por um módulo de agente baseado em inteligência artificial (IA), de acordo com uma modalidade alternativa da presente invenção. O módulo de agente baseado em (IA) realiza uma pluralidade de etapas que inicia com uma etapa 502 de recebimento dos dados do biorritmo do dispositivo de usuário utilizável e monitora as interações de uma pluralidade de usuários e recupera dados relevantes para análise através de um módulo de rastreamento. O módulo de rastreamento é integrado a uma ou mais plataformas de mensagens e uma ou mais plataformas de voz do dispositivo de computação correspondentes aos usuários para monitorar interações textuais e interações de áudio dos usuários. O módulo de rastreamento processa os dados relevantes e os parâmetros recuperados para gerar dados de treinamento. Em uma modalidade, o módulo de rastreamento recupera uma pluralidade de parâmetros dos usuários a partir dos dados de biorritmo e dados monitorados. A pluralidade de parâmetros inclui a localização do usuário, dados de biorritmo do usuário, comportamento pessoal e social do usuário, e ambiente, mês, dia, e hora das interações.

[0072] O método inclui a etapa 504 de recebimento e processamento dos dados de treinamento para determinar o estado emocional do usuário em uma pluralidade de cenários através de um módulo de agente de aprendizagem de software. Em uma modalidade, a pluralidade de cenários inclui, mas não se limita a contextos, situações e ambientes. O módulo de agente de aprendizagem de software é adaptável para aprender continuamente os contextos, situações e ambientes baseados nos dados de treinamento recebidos e armazena os dados aprendidos em um banco de dados. O método inclui a etapa 506 de iniciar a interação com o usuário e auxiliar o usuário com base nos dados aprendidos recebidos do módulo de agente de aprendizagem de software através de um módulo de chat-bot virtual. Em uma modalidade, o módulo chat- bot virtual interage com o usuário para ajudar a melhorar o estado emocional do usuário. O método inclui a etapa 508 de facilitar ao usuário se conectar e interagir com uma pluralidade de outros usuários através de um módulo comunitário. O módulo comunitário facilita a pluralidade de usuários para interagir uns com os outros e compartilhar dados emocionais e de biorritmo entre os demais usuários da rede de comunicação. O método inclui a etapa 510 de permitir que o usuário acesse os dados emocionais dos outros usuários através de um módulo de sincronização.

[0073] A Figura 6 ilustra um fluxograma 600 da pluralidade de etapas realizadas por um módulo de exibição de dados emocionais, de acordo com uma modalidade alternativa da presente invenção. O módulo de exibição de dados emocionais realiza uma pluralidade de etapas que inicia com um passo 602 de analisar os dados do biorritmo e calcular uma pontuação emocional do usuário para gerar uma ou mais percepções através de um módulo algorítmico. A pontuação emocional é indicativa do estado emocional do usuário durante as interações. O método inclui a etapa 604 de representar graficamente uma pluralidade de ciclos emocionais por uma duração de tempo específica para o usuário através de um módulo de visualização. O módulo de visualização exibe as percepções e pontuações emocionais dos usuários no dispositivo de computação associado aos usuários. Em uma modalidade, o módulo de visualização exibe dados emocionais em uma pluralidade de modos em pelo menos um de um gráfico bidimensional (2D) e um gráfico tridimensional (3D) usando pelo menos um de uma pluralidade de caracteres alfa-numéricos, uma pluralidade de formas geométricas, uma pluralidade de hologramas e uma pluralidade de símbolos que incluem cores ou formas móveis.

[0074] A Figura 7 ilustra um fluxograma 700 da pluralidade de etapas realizadas por um módulo de feedback, de acordo com uma modalidade alternativa da presente invenção. O módulo de feedback realiza uma pluralidade de etapas que inicia com a etapa 702 da coleta de dados fisiológicos de pelo menos uma propriedade fisiológica do usuário através de um mecanismo de coleta de dados fisiológicos. O método inclui a etapa 704 do processamento dos dados fisiológicos em pelo menos um biossinal através de um mecanismo gerador de biossinal. O método inclui a etapa 706 do monitoramento e medição do biossinal para uma condição de ativação de feedback através de um mecanismo que determina a ativação de feedback. O método inclui a etapa 708 de acionar o feedback ao satisfazer uma condição de ativação de feedback através do mecanismo gerador de feedback. A condição de ativação do feedback desencadeia feedback quando o valor medido é mais de um ou mais valores de limiar predeterminados.

[0075] Assim, a presente invenção fornece uma plataforma cognitiva para monitorar as interações do usuário e determinar o estado emocional do usuário para prestar assistência com base no estado emocional do usuário. Além disso, a presente invenção captura os dados de comunicação do usuário relacionados ao biorritmo e aos biodados dos usuários para gerar conjuntos de dados de treinamento para o módulo de agente de aprendizagem de software. Além disso, a presente invenção interage com os usuários com base em uma pluralidade de estados biofísicos dos usuários determinados como variabilidade da frequência cardíaca (HRV), Eletroencefalografia (EEG), etc. Além disso, a presente invenção fornece uma escala de razão que recebe dados emocionais e visualiza-os linearmente. Além disso, a presente invenção fornece os dados emocionais dos usuários periodicamente para ajudar os usuários a otimizar seu estado emocional e psicológico ao longo do tempo. Além disso, a presente invenção permite que os usuários desenhem percepções pessoais com base em seus dados emocionais ou nos dados emocionais dos outros usuários.

[0076] Embora as modalidades da presente invenção tenham sido ilustradas e descritas, ficará claro que a invenção não se limita apenas a essas modalidades. Numerosas modificações, mudanças, variações, substituições e equivalentes serão evidentes para aqueles especialistas na técnica, sem se afastar do escopo da invenção, conforme descrito nas reivindicações.

Claims

REIVINDICAÇÕES

1. Sistema caracterizado pelo fato de que é para monitorar a interação entre uma pluralidade de usuários para determinar o estado emocional dos usuários e modular biorritmos dos usuários com base no feedback sobre uma rede de comunicação, o sistema que compreende: um dispositivo de usuário utilizável configurado para coletar dados de biorritmo do usuário; e um dispositivo de computação que é comunicativamente conectado com o dispositivo de usuário utilizável para receber os dados de biorritmo dos usuários sobre a rede de comunicação, no qual o dispositivo de computação compreende: um processador; e uma memória comunicativamente acoplada ao processador, em que a memória armazena instruções executadas pelo processador, em que a memória compreende: um módulo de agente baseado em inteligência artificial (IA) para estabelecer uma interação com os usuários sobre a rede de comunicação, em que o módulo de agente baseado em IA compreende: um módulo de rastreamento para receber os dados de biorritmo do dispositivo de usuário utilizável e monitorar as interações de uma pluralidade de usuários e recuperar dados relevantes para análise, em que o módulo de rastreamento é integrado com uma ou mais plataformas de mensagens e uma ou mais plataformas de voz do dispositivo de computação correspondentes aos usuários para monitorar interações textuais e interações de áudio dos usuários, em que o módulo de rastreamento processa os dados relevantes e os parâmetros recuperados para gerar dados de treinamento, em que os dados relevantes pertencem a texto, sentimento e áudio e o módulo de rastreamento realiza análise de texto, análise de sentimento e processamento de sinais no áudio; um módulo de agente de aprendizagem de software para receber e processar os dados de treinamento para determinar o estado emocional do usuário em uma pluralidade de cenários; um módulo de chatbot virtual para iniciar a interação com o usuário e auxiliar o usuário com base nos dados aprendidos recebidos do módulo de agente de aprendizagem de software; um módulo comunitário para facilitar que o usuário se conecte e interaja com uma pluralidade de outros usuários, em que o módulo comunitário facilite a pluralidade de usuários a interagir uns com os outros e compartilhar dados de estados emocionais e de biorritmos entre os outros usuários ao longo da rede de comunicação; e um módulo de sincronização para permitir que o usuário acesse os dados emocionais dos outros usuários; um módulo de exibição de dados emocionais para analisar e exibir dados emocionais dos usuários em tempo real, em que o módulo de exibição de dados emocionais compreende: um módulo algorítmico para analisar os dados do biorritmo e calcular uma pontuação emocional do usuário para gerar uma ou mais percepções, em que a pontuação emocional é indicativa do estado emocional do usuário durante as interações; e um módulo de visualização para representar graficamente uma pluralidade de ciclos emocionais para uma duração de tempo específica para o usuário, em que o módulo de visualização exibe as percepções e pontuações emocionais dos usuários no dispositivo de computação associado aos usuários; e um módulo de feedback configurado com o dispositivo de usuário utilizável para modular biorritmos dos usuários com base no feedback emitido do dispositivo de computação, em que o módulo de feedback compreende: um mecanismo de coleta de dados fisiológicos para coletar dados fisiológicos de pelo menos uma propriedade fisiológica do usuário;

um mecanismo gerador de biossinal para processar os dados fisiológicos em pelo menos um biossinal; uma ativação de feedback que determina o mecanismo para monitorar e medir o biossinal para uma condição de ativação de feedback; e um mecanismo gerador de feedback para disparar feedback ao satisfazer uma condição de ativação de feedback, em que a condição de ativação de feedback dispara o feedback quando o valor medido é mais de um ou mais valores limiares predeterminados.

2. Sistema, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que o módulo de rastreamento recupera uma pluralidade de parâmetros dos usuários a partir dos dados de biorritmo e dados monitorados, em que a pluralidade de parâmetros que compreendem a localização do usuário, dados de biorritmo do usuário, comportamento pessoal e social do usuário, e ambiente, mês, dia e hora das interações.

3. Sistema, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que a pluralidade de cenários que compreendem contextos, situações e ambientes, em que o módulo de agente de aprendizagem de software é adaptável para aprender continuamente os contextos, situações e ambientes com base nos dados de treinamento recebidos e armazena os dados aprendidos em um banco de dados.

4. Sistema, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que o módulo chatbot virtual interage com o usuário para ajudar a melhorar o estado emocional do usuário.

5. Sistema, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que o módulo de visualização exibe dados emocionais em uma pluralidade de modos em pelo menos um gráfico bidimensional (2D) e um gráfico tridimensional (3D) usando pelo menos uma pluralidade de caracteres alfa-numéricos, uma pluralidade de formas geométricas, uma pluralidade de hologramas e uma pluralidade de símbolos.

6. Método para monitoramento da interação entre uma pluralidade de usuários caracterizado pelo fato de que é para determinar o estado emocional dos usuários e modular biorritmos dos usuários com base no feedback ao longo de uma rede de comunicação, o método que compreende etapas de: coletar dados de biorritmo do usuário através de um dispositivo de usuário utilizável; receber os dados de biorritmo dos usuários através de um dispositivo de computação comunicativamente conectado com o dispositivo de usuário utilizável ao longo da da rede de comunicação; estabelecer uma interação com os usuários ao longo da rede de comunicação através de um módulo de agente baseado em inteligência artificial (IA), em que o módulo de agente baseado em IA executa uma pluralidade de etapas que compreendem: receber os dados de biorritmo do dispositivo de usuário utilizável e monitorar as interações de uma pluralidade de usuários e que recupera dados relevantes para análise através de um módulo de rastreamento, em que o módulo de rastreamento é integrado a uma ou mais plataformas de mensagens e uma ou mais plataformas de voz do dispositivo de computação correspondentes aos usuários para monitorar interações textuais e interações de áudio dos usuários, em que o módulo de rastreamento processa os dados relevantes e os parâmetros recuperados para gerar dados de treinamento, em que os dados relevantes pertencem a texto, sentimento e áudio e o módulo de rastreamento realiza análise de texto, análise de sentimento e processamento de sinais no áudio; receber e processar os dados de treinamento para determinar o estado emocional do usuário em uma pluralidade de cenários através de um módulo de agente de aprendizagem de software; iniciar a interação com o usuário e auxiliar o usuário com base nos dados aprendidos recebidos a partir do módulo de agente de aprendizagem de software através de um módulo de chatbot virtual; facilitar o usuário a se conectar e interagir com uma pluralidade de outros usuários através de um módulo comunitário, em que o módulo comunitário facilite a pluralidade dos usuários a interagir uns com os outros e compartilhar dados de estados emocionais e de biorritmos entre os outros usuários ao longo da rede de comunicação; e permitir que o usuário acesse os dados emocionais dos outros usuários através de um módulo de sincronização; analisar e exibir dados emocionais dos usuários em tempo real através de um módulo de exibição de dados emocionais, em que o módulo de exibição de dados emocionais executa uma pluralidade de etapas que compreendem: analisar os dados do biorritmo e calcular uma pontuação emocional do usuário para gerar uma ou mais percepções através de um módulo algorítmico, em que a pontuação emocional é indicativa do estado emocional do usuário durante as interações; e representar graficamente uma pluralidade de ciclos emocionais para uma duração de tempo específica para o usuário através de um módulo de visualização, em que o módulo de visualização exibe as percepções e pontuações emocionais dos usuários no dispositivo de computação associado aos usuários; e modular biorritmos dos usuários com base no feedback emitido do dispositivo de computação através de um módulo de feedback, em que o módulo de feedback realiza uma pluralidade de etapas que compreendem: coletar dados fisiológicos de pelo menos uma propriedade fisiológica do usuário através de um mecanismo de coleta de dados fisiológicos; processar os dados fisiológicos em pelo menos um biossinal através de um mecanismo gerador de biossinal; monitorar e medir o biossinal para uma condição de ativação de feedback através de um mecanismo de determinação de ativação de feedback; e disparar feedback ao satisfazer uma condição de ativação de feedback através de um mecanismo gerador de feedback, em que a condição de ativação de feedback dispare o feedback quando o valor medido é mais de um ou mais valores limiares predeterminados.

7. Método, de acordo com a reivindicação 6, caracterizado pelo fato de que o módulo de rastreamento recupera uma pluralidade de parâmetros dos usuários a partir dos dados de biorritmo e dados monitorados, em que a pluralidade de parâmetros que compreendem a localização do usuário, dados de biorritmo do usuário, comportamento pessoal e social do usuário, e ambiente, mês, dia e hora das interações.

8. Método, de acordo com a reivindicação 6, caracterizado pelo fato de que a pluralidade de cenários que compreendem contextos, situações e ambientes, em que o módulo de agente de aprendizagem de software é adaptável para aprender continuamente os contextos, situações e ambientes com base nos dados de treinamento recebidos e armazena os dados aprendidos em um banco de dados.

9. Método, de acordo com a reivindicação 6, caracterizado pelo fato de que o módulo chatbot virtual interage com o usuário para ajudar a melhorar o estado emocional do usuário.

10. Método, de acordo com a reivindicação 6, caracterizado pelo fato de que o módulo de visualização exibe dados emocionais em um gráfico bidimensional (2D) e um gráfico tridimensional (3D), em que o módulo de visualização exibe uma pluralidade de caracteres alfa-numéricos, uma pluralidade de formas geométricas, uma pluralidade de hologramas e uma pluralidade de símbolos.