Universidade de Innopolis obtém três patentes para soluções de IA para atenção textual e visual

Pesquisadores do Centro de Pesquisa em IA da Universidade de Innopolis obtiveram três patentes para soluções de IA relacionadas à atenção textual e visual. A primeira patente cobre um sistema para prever o olhar humano durante a leitura, capaz de prever movimentos oculares para textos em inglês, coreano, alemão e outros dez idiomas, utilizando uma arquitetura de rede neural unificada. Ela combina um modelo de linguagem multilíngue e um modelo transformer para prever fixações do olhar, treinado com registros de rastreamento ocular de falantes nativos de diferentes idiomas. O sistema gera sequências sintéticas de fixação do olhar e as avalia pela probabilidade de pular palavras e pelo número de fixações durante a primeira leitura. A segunda patente trata da avaliação da geração do olhar durante a leitura, abordando a falta de protocolos unificados para comparar fixações sequenciais do olhar em texto produzidas por modelos generativos. A abordagem proposta compara trajetórias do olhar por características espaciais e temporais e avalia diferentes características de movimento ocular no nível de texto inteiro, palavras individuais e frases. A terceira patente é para um método de treinamento de modelos de linguagem com trajetórias sintéticas do olhar, integrando dados de atenção visual ao aprendizado por reforço a partir de feedback humano. A invenção inclui a geração de sequências sintéticas de fixação do olhar e características de atenção visual, além da implementação de um algoritmo de aprendizado por reforço baseado em feedback humano que leva em conta padrões de atenção humana. Segundo a universidade, essa tecnologia acelera o treinamento de IA em 1,5 a 2 vezes, reduz custos computacionais, reproduz padrões de atenção humana com até 93% de precisão e funciona até mesmo para idiomas com baixo volume de dados.