Rana el Kaliouby: This app knows how you feel — from the look on your face

138,524 views ・ 2015-06-15

TED


Por favor, clique duas vezes nas legendas em inglês abaixo para reproduzir o vídeo.

Tradutor: Gustavo Rocha Revisor: Maricene Crus
00:12
Our emotions influence every aspect of our lives,
0
12556
4017
Nossos sentimentos influenciam todos os aspectos de nossas vidas,
00:16
from our health and how we learn, to how we do business and make decisions,
1
16573
3576
desde nossa saúde e aprendizado até como fazemos negócios e decisões,
00:20
big ones and small.
2
20149
1773
grandes ou pequenas.
00:22
Our emotions also influence how we connect with one another.
3
22672
3490
Nossos sentimentos também influenciam como nos conectamos.
Nós evoluímos para viver num mundo como esse,
00:27
We've evolved to live in a world like this,
4
27132
3976
00:31
but instead, we're living more and more of our lives like this --
5
31108
4319
mas em vez disso, cada vez mais vivemos nossas vidas assim;
00:35
this is the text message from my daughter last night --
6
35427
3134
esta mensagem da minha filha ontem à noite;
00:38
in a world that's devoid of emotion.
7
38561
2740
em um mundo desprovido de sentimentos.
00:41
So I'm on a mission to change that.
8
41301
1951
Eu estou numa missão para mudar isso.
00:43
I want to bring emotions back into our digital experiences.
9
43252
4091
Quero recolocar os sentimentos em nossas vidas digitais.
00:48
I started on this path 15 years ago.
10
48223
3077
Eu comecei essa jornada há 15 anos.
00:51
I was a computer scientist in Egypt,
11
51300
2066
Eu era cientista da computação no Egito,
00:53
and I had just gotten accepted to a Ph.D. program at Cambridge University.
12
53366
4505
e tinha acabado de ser aceita em um Ph.D. na Universidade de Cambridge.
00:57
So I did something quite unusual
13
57871
2113
Então fiz algo bem inusitado
00:59
for a young newlywed Muslim Egyptian wife:
14
59984
4225
para uma jovem esposa egípcia muçulmana recém-casada:
(Risos)
01:05
With the support of my husband, who had to stay in Egypt,
15
65599
2999
Com o apoio de meu marido, que teve que ficar no Egito,
01:08
I packed my bags and I moved to England.
16
68598
3018
eu arrumei minhas malas e me mudei para a Inglaterra.
01:11
At Cambridge, thousands of miles away from home,
17
71616
3228
Em Cambridge, milhares de quilômetros longe de casa,
01:14
I realized I was spending more hours with my laptop
18
74844
3413
eu percebi que passava mais tempo com meu laptop
do que com qualquer outro ser humano.
01:18
than I did with any other human.
19
78257
2229
01:20
Yet despite this intimacy, my laptop had absolutely no idea how I was feeling.
20
80486
4853
E apesar desta intimidade,
meu laptop não tinha a menor ideia de como eu me sentia.
01:25
It had no idea if I was happy,
21
85339
3211
Não tinha ideia se eu estava feliz,
01:28
having a bad day, or stressed, confused,
22
88550
2988
se num dia ruim, estressada, confusa,
01:31
and so that got frustrating.
23
91538
2922
e isso acabou ficando frustrante.
01:35
Even worse, as I communicated online with my family back home,
24
95600
5231
Pior ainda, enquanto eu me comunicava online com a minha família em casa,
01:41
I felt that all my emotions disappeared in cyberspace.
25
101421
3282
eu sentia que todos os meus sentimentos desapareciam no cyberespaço.
01:44
I was homesick, I was lonely, and on some days I was actually crying,
26
104703
5155
Eu sentia saudades, estava sozinha, e alguns até mesmo chorava,
01:49
but all I had to communicate these emotions was this.
27
109858
4928
mas tudo que eu tinha para expressar esses sentimentos era isto.
01:54
(Laughter)
28
114786
2020
(Risos)
01:56
Today's technology has lots of I.Q., but no E.Q.;
29
116806
4974
A tecnologia atual tem muito QI, mas nenhum QE;
02:01
lots of cognitive intelligence, but no emotional intelligence.
30
121780
3176
muita inteligência cognitiva, mas nenhuma inteligência emocional.
02:04
So that got me thinking,
31
124956
2197
E isso me fez pensar,
02:07
what if our technology could sense our emotions?
32
127153
3624
e se nossa tecnologia pudesse perceber nossos sentimentos?
02:10
What if our devices could sense how we felt and reacted accordingly,
33
130777
4076
E se nossos dispositivos pudessem perceber
como nos sentimos e reagissem de acordo,
02:14
just the way an emotionally intelligent friend would?
34
134853
3013
como um amigo emocionalmente inteligente faria?
02:18
Those questions led me and my team
35
138666
3564
Essas questões fizeram com que eu e minha equipe
02:22
to create technologies that can read and respond to our emotions,
36
142230
4377
criássemos tecnologias que pudessem ler e reagir aos nossos sentimentos,
02:26
and our starting point was the human face.
37
146607
3090
e nosso ponto de partida foi o rosto humano.
02:30
So our human face happens to be one of the most powerful channels
38
150577
3173
Nosso rosto humano é um dos canais mais poderosos
02:33
that we all use to communicate social and emotional states,
39
153750
4016
que todos nós usamos para comunicar estados sociais e emocionais,
02:37
everything from enjoyment, surprise,
40
157766
3010
tudo desde alegria, surpresa,
02:40
empathy and curiosity.
41
160776
4203
empatia e curiosidade.
02:44
In emotion science, we call each facial muscle movement an action unit.
42
164979
4928
Na ciência dos sentimentos,
nós chamamos cada movimento muscular facial de unidade de ação.
02:49
So for example, action unit 12,
43
169907
2925
Por exemplo, unidade de ação 12,
02:52
it's not a Hollywood blockbuster,
44
172832
2038
não é um filme de Holywood,
02:54
it is actually a lip corner pull, which is the main component of a smile.
45
174870
3442
é sim uma fisgada no canto dos lábios,
que é o principal componente de um sorriso.
02:58
Try it everybody. Let's get some smiles going on.
46
178312
2988
Tentem vocês. Vamos mostrar alguns sorrisos.
03:01
Another example is action unit 4. It's the brow furrow.
47
181300
2654
Outro exemplo é a unidade de ação 4. Que é a testa franzida.
03:03
It's when you draw your eyebrows together
48
183954
2238
É quando você junta as sobrancelhas
03:06
and you create all these textures and wrinkles.
49
186192
2267
e cria todas estas texturas e dobras.
03:08
We don't like them, but it's a strong indicator of a negative emotion.
50
188459
4295
Não gostamos disso,
mas é um forte indicador de um sentimento negativo.
Temos cerca de 45 dessas unidades de ação,
03:12
So we have about 45 of these action units,
51
192754
2206
03:14
and they combine to express hundreds of emotions.
52
194960
3390
e elas se combinam para expressar centenas de sentimentos.
03:18
Teaching a computer to read these facial emotions is hard,
53
198350
3901
Ensinar um computador a ler essas emoções faciais é difícil,
03:22
because these action units, they can be fast, they're subtle,
54
202251
2972
porque essas unidades de ação podem ser rápidas, elas são sutis,
03:25
and they combine in many different ways.
55
205223
2554
e se combinam de várias maneiras diferentes.
03:27
So take, for example, the smile and the smirk.
56
207777
3738
Então peguem, por exemplo, o sorriso genuíno e o malicioso.
03:31
They look somewhat similar, but they mean very different things.
57
211515
3753
Eles se parecem de certa maneira, mas querem dizer coisas bem diferentes.
03:35
(Laughter)
58
215268
1718
(Risos)
03:36
So the smile is positive,
59
216986
3004
O sorriso genuíno é positivo, o malicioso normalmente é negativo.
03:39
a smirk is often negative.
60
219990
1270
Às vezes um sorriso malicioso pode torná-lo famoso.
03:41
Sometimes a smirk can make you become famous.
61
221260
3876
03:45
But seriously, it's important for a computer to be able
62
225136
2824
Mas falando sério, é importante que um computador consiga
03:47
to tell the difference between the two expressions.
63
227960
2855
diferenciar essas duas expressões.
03:50
So how do we do that?
64
230815
1812
Então, como fazemos?
03:52
We give our algorithms
65
232627
1787
Nós damos ao nosso algoritmo
03:54
tens of thousands of examples of people we know to be smiling,
66
234414
4110
dezenas de milhares de exemplos de pessoas
que sabemos que estão sorrindo,
03:58
from different ethnicities, ages, genders,
67
238524
3065
de diferentes etnias, idades e gêneros,
04:01
and we do the same for smirks.
68
241589
2811
e fazemos o mesmo para sorrisos maliciosos.
04:04
And then, using deep learning,
69
244400
1554
E assim, usando aprendizagem profunda,
04:05
the algorithm looks for all these textures and wrinkles
70
245954
2856
o algoritmo busca todas essas texturas e dobras
04:08
and shape changes on our face,
71
248810
2580
e mudanças de forma em nosso rosto
04:11
and basically learns that all smiles have common characteristics,
72
251390
3202
e aprende que todos os sorrisos genuínos têm características em comum,
04:14
all smirks have subtly different characteristics.
73
254592
3181
todos os sorrisos maliciosos
têm características sutilmente diferentes.
04:17
And the next time it sees a new face,
74
257773
2368
E da próxima vez que ele vir um novo rosto,
04:20
it essentially learns that
75
260141
2299
ele aprende que
04:22
this face has the same characteristics of a smile,
76
262440
3033
esse rosto tem as mesmas características de um sorriso genuíno,
04:25
and it says, "Aha, I recognize this. This is a smile expression."
77
265473
4278
Ele pensa: "Aha, este eu reconheço. É uma expressão de sorriso genuíno."
04:30
So the best way to demonstrate how this technology works
78
270381
2800
E a melhor maneira de mostrar que essa tecnologia funciona
04:33
is to try a live demo,
79
273181
2136
é fazer uma demonstração ao vivo,
04:35
so I need a volunteer, preferably somebody with a face.
80
275317
3913
então vou precisar de um voluntário, de preferência alguém com um rosto.
04:39
(Laughter)
81
279230
2334
(Risos)
04:41
Cloe's going to be our volunteer today.
82
281564
2771
A Cloe vai ser nossa voluntária hoje.
04:45
So over the past five years, we've moved from being a research project at MIT
83
285325
4458
Durante os últimos cinco anos,
nós passamos de um projeto de pesquisa no MIT
04:49
to a company,
84
289783
1156
para uma empresa,
04:50
where my team has worked really hard to make this technology work,
85
290939
3192
na qual minha equipe trabalhou duro
para fazer essa tecnologia funcionar,
04:54
as we like to say, in the wild.
86
294131
2409
como gostamos de dizer, no meio selvagem.
04:56
And we've also shrunk it so that the core emotion engine
87
296540
2670
E nós também a minimizamos
para que o mecanismo central de sentimentos
04:59
works on any mobile device with a camera, like this iPad.
88
299210
3320
funcione em qualquer dispositivo móvel, como este iPad.
05:02
So let's give this a try.
89
302530
2786
Então vamos testar.
05:06
As you can see, the algorithm has essentially found Cloe's face,
90
306756
3924
Como podem ver, o algoritmo essencialmente encontrou o rosto da Cloe,
05:10
so it's this white bounding box,
91
310680
1692
é essa caixa branca delimitadora,
05:12
and it's tracking the main feature points on her face,
92
312372
2571
e está acompanhando os pontos característicos em seu rosto,
05:14
so her eyebrows, her eyes, her mouth and her nose.
93
314943
2856
as sobrancelhas, olhos, boca, e nariz.
05:17
The question is, can it recognize her expression?
94
317799
2987
A questão é: será que consegue reconhecer sua expressão?
05:20
So we're going to test the machine.
95
320786
1671
Vamos testar a máquina.
05:22
So first of all, give me your poker face. Yep, awesome. (Laughter)
96
322457
4186
Primeiro, faça uma cara de blefe. Isso, ótimo! (Risos)
05:26
And then as she smiles, this is a genuine smile, it's great.
97
326643
2813
E à medida que ela sorri, esse sorriso é genuíno, muito bom.
05:29
So you can see the green bar go up as she smiles.
98
329456
2300
Podemos ver a barra verde aumentar enquanto ela sorri.
05:31
Now that was a big smile.
99
331756
1222
Foi um grande sorriso.
05:32
Can you try a subtle smile to see if the computer can recognize?
100
332978
3043
Pode tentar um sorriso sutil para ver se o computador reconhece?
05:36
It does recognize subtle smiles as well.
101
336021
2331
Também reconhece sorrisos sutis. Trabalhamos muito que isso acontecesse.
05:38
We've worked really hard to make that happen.
102
338352
2125
As sobrancelhas levantadas, o que indica surpresa.
05:40
And then eyebrow raised, indicator of surprise.
103
340477
2962
05:43
Brow furrow, which is an indicator of confusion.
104
343439
4249
Testa franzida, o que indica confusão.
05:47
Frown. Yes, perfect.
105
347688
4007
Cara fechada. Isso, perfeito.
05:51
So these are all the different action units. There's many more of them.
106
351695
3493
Essas são as diferentes unidades de ação. Há muitas outras.
05:55
This is just a slimmed-down demo.
107
355188
2032
Esta é só uma curta demonstração.
05:57
But we call each reading an emotion data point,
108
357220
3148
Mas cada leitura é chamada de ponto de dados de sentimento,
06:00
and then they can fire together to portray different emotions.
109
360368
2969
e eles podem ser ativados ao mesmo tempo para retratar diferentes sentimentos.
06:03
So on the right side of the demo -- look like you're happy.
110
363337
4653
Do lado direito da demonstração... Parece que você está feliz.
06:07
So that's joy. Joy fires up.
111
367990
1454
Isto é alegria. A alegria acende.
06:09
And then give me a disgust face.
112
369444
1927
E faça uma cara de nojo.
06:11
Try to remember what it was like when Zayn left One Direction.
113
371371
4272
Tente se lembrar como foi quando Zayn saiu do One Direction.
06:15
(Laughter)
114
375643
1510
(Risos)
06:17
Yeah, wrinkle your nose. Awesome.
115
377153
4342
Isso, torça o nariz. Ótimo.
06:21
And the valence is actually quite negative, so you must have been a big fan.
116
381495
3731
E a valência é bastante negativa, você deve ser uma grande fã.
06:25
So valence is how positive or negative an experience is,
117
385226
2700
Valência é quão positiva ou negativa é uma sensação,
06:27
and engagement is how expressive she is as well.
118
387926
2786
e engajamento indica a expressividade também.
06:30
So imagine if Cloe had access to this real-time emotion stream,
119
390712
3414
Imaginem se a Cloe tivesse acesso a esse fluxo de sentimentos em tempo real,
06:34
and she could share it with anybody she wanted to.
120
394126
2809
e pudesse compartilhar com quem ela quisesse.
06:36
Thank you.
121
396935
2923
Obrigada.
(Aplausos)
06:39
(Applause)
122
399858
4621
06:45
So, so far, we have amassed 12 billion of these emotion data points.
123
405749
5270
Até agora já acumulamos 12 bilhões de pontos de dados de sentimentos.
06:51
It's the largest emotion database in the world.
124
411019
2611
É o maior banco de dados de sentimentos do mundo.
06:53
We've collected it from 2.9 million face videos,
125
413630
2963
Nós os conseguimos de 2,9 milhões de vídeos de rostos,
06:56
people who have agreed to share their emotions with us,
126
416593
2600
pessoas que aceitaram compartilhar seus sentimentos conosco,
06:59
and from 75 countries around the world.
127
419193
3205
e de 75 países por todo o mundo.
07:02
It's growing every day.
128
422398
1715
Está crescendo a cada dia.
07:04
It blows my mind away
129
424603
2067
Me deixa sem palavras
07:06
that we can now quantify something as personal as our emotions,
130
426670
3195
que agora podemos quantificar algo tão pessoal como nossos sentimentos,
07:09
and we can do it at this scale.
131
429865
2235
e podemos fazê-lo nessa escala.
07:12
So what have we learned to date?
132
432100
2177
E o que já aprendemos?
07:15
Gender.
133
435057
2331
Gênero.
07:17
Our data confirms something that you might suspect.
134
437388
3646
Nossos dados confirmam uma coisa que talvez vocês suspeitem.
Mulheres são mais expressivas que homens.
07:21
Women are more expressive than men.
135
441034
1857
07:22
Not only do they smile more, their smiles last longer,
136
442891
2683
Elas não só sorriem mais, seus sorrisos duram mais,
07:25
and we can now really quantify what it is that men and women
137
445574
2904
e agora conseguimos quantificar o que faz com que homens e mulheres
07:28
respond to differently.
138
448478
2136
reajam de maneira diferente.
07:30
Let's do culture: So in the United States,
139
450614
2290
Vamos falar de cultura: nos Estados Unidos,
07:32
women are 40 percent more expressive than men,
140
452904
3204
as mulheres são 40% mais expressivas que os homens,
07:36
but curiously, we don't see any difference in the U.K. between men and women.
141
456108
3645
mas curiosamente não vemos nenhuma diferença
no Reino Unido entre homens e mulheres.
07:39
(Laughter)
142
459753
2506
(Risos)
07:43
Age: People who are 50 years and older
143
463296
4027
Idade: pessoas com 50 anos ou mais
07:47
are 25 percent more emotive than younger people.
144
467323
3436
são 25% mais emotivas do que os mais jovens.
07:51
Women in their 20s smile a lot more than men the same age,
145
471899
3852
Mulheres na casa dos 20 sorriem muito mais do que homens com a mesma idade,
07:55
perhaps a necessity for dating.
146
475751
3839
talvez uma necessidade para namorar.
07:59
But perhaps what surprised us the most about this data
147
479590
2617
Mas talvez o que mais nos surpreendeu nesses dados
08:02
is that we happen to be expressive all the time,
148
482207
3203
é que somos expressivos o tempo todo,
08:05
even when we are sitting in front of our devices alone,
149
485410
2833
mesmo quando estamos sozinhos com nossos dispositivos,
08:08
and it's not just when we're watching cat videos on Facebook.
150
488243
3274
e não é só quando estamos assistindo vídeos de gatos no Facebook.
Somos expressivos quando escrevemos e-mails, mensagens, fazemos compras,
08:12
We are expressive when we're emailing, texting, shopping online,
151
492217
3010
08:15
or even doing our taxes.
152
495227
2300
ou até mesmo declarando os impostos.
08:17
Where is this data used today?
153
497527
2392
Onde esses dados são usados hoje?
08:19
In understanding how we engage with media,
154
499919
2763
Para entender como interagimos com a mídia,
08:22
so understanding virality and voting behavior;
155
502682
2484
entender viralidade e comportamento de votação;
08:25
and also empowering or emotion-enabling technology,
156
505166
2740
e também capacitar e incluir sentimentos na tecnologia,
08:27
and I want to share some examples that are especially close to my heart.
157
507906
4621
e eu gostaria de mostrar alguns dos meus exemplos preferidos.
08:33
Emotion-enabled wearable glasses can help individuals
158
513197
3068
Óculos que conseguem ler sentimentos podem ajudar
08:36
who are visually impaired read the faces of others,
159
516265
3228
pessoas com deficiência visual a ler os rostos dos outros
08:39
and it can help individuals on the autism spectrum interpret emotion,
160
519493
4187
e pode ajudar pessoas no espectro do autismo a interpretar sentimentos,
08:43
something that they really struggle with.
161
523680
2778
algo com que têm muita dificuldade.
08:47
In education, imagine if your learning apps
162
527918
2859
Na educação, imagine se seus aplicativos de ensino
08:50
sense that you're confused and slow down,
163
530777
2810
perceberem que você está confuso e desacelerarem,
08:53
or that you're bored, so it's sped up,
164
533587
1857
ou que você está entediado e acelerarem,
08:55
just like a great teacher would in a classroom.
165
535444
2969
assim como faria um bom professor em sala de aula.
08:59
What if your wristwatch tracked your mood,
166
539043
2601
E se seu relógio de pulso acompanhasse seu humor
09:01
or your car sensed that you're tired,
167
541644
2693
ou seu carro percebesse que você está cansado,
09:04
or perhaps your fridge knows that you're stressed,
168
544337
2548
ou talvez sua geladeira saiba que você está estressada,
09:06
so it auto-locks to prevent you from binge eating. (Laughter)
169
546885
6066
e se tranca sozinha para que você não coma demais. (Risos)
Eu gostaria disso, sim.
09:12
I would like that, yeah.
170
552951
2717
09:15
What if, when I was in Cambridge,
171
555668
1927
E se, quando eu estava em Cambridge,
09:17
I had access to my real-time emotion stream,
172
557595
2313
eu tivesse acesso ao meu fluxo de sentimentos em tempo real,
09:19
and I could share that with my family back home in a very natural way,
173
559908
3529
e pudesse compartilhá-lo
com a minha família em casa de maneira natural,
09:23
just like I would've if we were all in the same room together?
174
563437
3971
assim como eu faria se estivéssemos todos juntos na sala?
09:27
I think five years down the line,
175
567408
3142
Acredito que daqui a cinco anos,
09:30
all our devices are going to have an emotion chip,
176
570550
2337
todos os nossos dispositivos vão ter um chip de sentimentos,
09:32
and we won't remember what it was like when we couldn't just frown at our device
177
572887
4064
e nem vamos nos lembrar como era
quando não adiantava fazer cara feia para o dispositivo
09:36
and our device would say, "Hmm, you didn't like that, did you?"
178
576951
4249
e ele diria: "Hm, você não gostou disso, né?"
09:41
Our biggest challenge is that there are so many applications of this technology,
179
581200
3761
Nosso maior desafio é que há tantas aplicações para essa tecnologia,
09:44
my team and I realize that we can't build them all ourselves,
180
584961
2903
que minha equipe percebeu que não podemos satisfazê-las sozinhos,
09:47
so we've made this technology available so that other developers
181
587864
3496
então nós disponibilizamos essa tecnologia a outros desenvolvedores
09:51
can get building and get creative.
182
591360
2114
para que construam e usem a criatividade.
09:53
We recognize that there are potential risks
183
593474
4086
Nós reconhecemos que há potenciais riscos
09:57
and potential for abuse,
184
597560
2067
e potencial para abuso,
09:59
but personally, having spent many years doing this,
185
599627
2949
mas pessoalmente, após muitos anos fazendo isso,
10:02
I believe that the benefits to humanity
186
602576
2972
acredito que os benefícios à humanidade
de ter tecnologia emocionalmente inteligente
10:05
from having emotionally intelligent technology
187
605548
2275
10:07
far outweigh the potential for misuse.
188
607823
3576
superam de longe o potencial de abuso.
10:11
And I invite you all to be part of the conversation.
189
611399
2531
E eu os convido todos a participarem da conversa.
10:13
The more people who know about this technology,
190
613930
2554
Quanto mais pessoas conhecerem essa tecnologia,
10:16
the more we can all have a voice in how it's being used.
191
616484
3177
mais peso terá nossa opinião sobre como usá-la.
10:21
So as more and more of our lives become digital,
192
621081
4574
E à medida que nossas vidas vão se digitalizando,
10:25
we are fighting a losing battle trying to curb our usage of devices
193
625655
3498
nós lutamos uma batalha perdida tentando frear nosso uso de dispositivos
10:29
in order to reclaim our emotions.
194
629153
2229
para reivindicar nossos sentimentos.
10:32
So what I'm trying to do instead is to bring emotions into our technology
195
632622
3914
Então o que estou tentando fazer é colocar sentimentos na tecnologia
10:36
and make our technologies more responsive.
196
636536
2229
e tornar nossa tecnologia mais responsiva.
10:38
So I want those devices that have separated us
197
638765
2670
Eu quero que esses dispositivos que nos separaram
10:41
to bring us back together.
198
641435
2462
juntem-nos novamente.
10:43
And by humanizing technology, we have this golden opportunity
199
643897
4588
E humanizando a tecnologia, nós temos essa oportunidade de ouro
10:48
to reimagine how we connect with machines,
200
648485
3297
de reimaginar nossa conexão com as máquinas,
10:51
and therefore, how we, as human beings,
201
651782
4481
e assim, como nós, seres humanos,
10:56
connect with one another.
202
656263
1904
nos conectamos uns com os outros.
10:58
Thank you.
203
658167
2160
Obrigada.
11:00
(Applause)
204
660327
3313
(Aplausos)
Sobre este site

Este site apresentará a você vídeos do YouTube que são úteis para o aprendizado do inglês. Você verá aulas de inglês ministradas por professores de primeira linha de todo o mundo. Clique duas vezes nas legendas em inglês exibidas em cada página de vídeo para reproduzir o vídeo a partir daí. As legendas rolarão em sincronia com a reprodução do vídeo. Se você tiver algum comentário ou solicitação, por favor, entre em contato conosco usando este formulário de contato.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7