De volgende stap in de ontwikkeling van social companions ligt in visuele emotieherkenning. Door gezichtsuitdrukkingen te analyseren met AI-modellen onderzoek je hoe een systeem zijn gedrag realtime kan aanpassen aan de gemoedstoestand van de gebruiker. Het resultaat is een prototype dat laat zien hoe empathie ook digitaal vorm kan krijgen.

💡Interessegebieden: AI, ethiek, software development, computer vision

Het ValleiLab van de Christelijke Hogeschool Ede (CHE) werkt samen met Info Support aan manieren om technologie betekenisvoller te maken in de zorg. In dit lab komen studenten, zorgprofessionals en technologische innovaties samen om te onderzoeken hoe digitalisering kan bijdragen aan mensgerichte zorg. Vanuit deze samenwerking is de interesse ontstaan in de rol van social companions, digitale gesprekspartners die emoties herkennen en daar op een natuurlijke manier op reageren.

De ontwikkeling van deze social companions laat zien hoe mens-machine-interactie verandert. Waar chatbots vroeger vooral simpele vragen beantwoordden, richten moderne systemen zich op het aangaan van een persoonlijke band met gebruikers. Toch blijft een belangrijk aspect vaak achter: het vermogen om de emotionele signalen van een gebruiker te begrijpen en mee te nemen in het gesprek.

Klassieke chatbots reageren nog volledig tekstgebaseerd en hoewel moderne social agents zoals ChatGPT pogingen doen om de toon van een gesprekspartner te spiegelen, lukt het ze nog niet om de emotionele staat van de gebruiker mee te nemen in het gesprek.

Om de stap te maken van chatbot naar social companion is het essentieel om emoties te kunnen herkennen. Dit kan bijvoorbeeld door gezichtsuitdrukkingen te analyseren en deze informatie te gebruiken om gesprekken persoonlijker en empathischer te maken. In hoeverre kan emotieherkenning op basis van beeld geïntegreerd worden in een social companion?

De opdracht

Onderzoek hoe je emoties kunt herkennen op basis van visuele input en hoe je deze informatie inzet binnen een social companion. Breng in kaart welke definities van emotie relevant zijn en welke AI-modellen geschikt zijn om emoties te identificeren. Ontwerp en bouw vervolgens een Proof of Concept (PoC) van een social companion die realtime visuele signalen verwerkt en zijn gedrag daarop aanpast. Zo laat je zien hoe visuele emotieherkenning kan bijdragen aan een persoonlijkere en empathischere interactie tussen mens en machine.

Over Info Support

Info Support is specialist in maatwerksoftware, data/AI solutions, beheer en trainingen en actief in de sectoren Finance, Industry, Agriculture, Food & Retail, Mobility & Public en Healthcare. Wij bieden solide en innovatieve oplossingen voor complexe en bedrijfkritische softwarevraagstukken. Onze hoofdkantoren zijn gevestigd in Veenendaal (NL) en Mechelen (BE). Op dit moment zijn er circa 500 medewerkers bij Info Support in dienst.

De werkwijze van Info Support kenmerkt zich door een aantal kernwaarden: soliditeit, integriteit, vakmanschap en passie. Deze kernwaarden zijn verweven in ons werk en de manier waarop we met elkaar omgaan.

Om te zorgen dat alle medewerkers altijd op de hoogte kunnen zijn van de nieuwste ontwikkelingen beschikt Info Support over een inhouse kenniscentrum waar graag wordt voldaan aan de honger naar meer of andere kennis en vaardigheden.

Om deze opdracht te kunnen doen is B2-taalvaardigheid in het Nederlands vereist.