باحثو MIT يجرّبون أساليب مدفوعة بالذكاء الاصطناعي لاكتشاف التوتر والإنهاك في العمل

يعمل باحثون في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا على تطوير أساليب مدفوعة بالذكاء الاصطناعي لاكتشاف التوتر أو الإجهاد المعرفي الذي قد يؤثر سلبًا على أداء الشخص في العمل. وفقًا لفريق البحث في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، يهدف المشروع إلى استغلال قوة فرق العمل البشرية والألة، باستخدام الآلات لمساعدة البشر على العمل بطريقة مثلى وأكثر أمانًا.

مايكل بيتروتشا هو جزء من مختبر لينكولن في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، ويشغل منصب متخصص في الأنظمة التكتيكية. وأشار بيتروتشا إلى التاريخ الطويل للتعاون بين البشر والآلات على مر السنين، لكنه لاحظ أن حتى مع ظهور فرق العمل البشرية والألة المزودة بالذكاء الاصطناعي، يلعب البشر عادة دور المستشار للآلة. يتمثل دور البشر عادة في فهم النظام ومراقبته وضمان عمله بشكل صحيح. ومع ذلك، فإن التعاون هو طريق ذو اتجاهين، ويمكن للآلة مساعدة البشر على تحقيق أهدافهم، وتعزيز عملهم.

ميجان بلاكويل هي السابقة نائب رئيس البحث العلمي الداخلي في مختبر لينكولن. عملت بلاكويل على تصميم أنظمة مدفوعة بالذكاء الاصطناعي قادرة على تحديد متى يكون شخص ما تحت ضغط شديد أو إجهاد يؤثر على أدائه. وتشير بلاكويل إلى أن الأخطاء البشرية لا تؤدي فقط إلى الأخطاء والفرص المفقودة، بل يمكن أن تؤدي أيضًا إلى عواقب كارثية وخطيرة. وكلما تمت التداخل في وقت أقرب، كان ذلك أفضل. يمكن للنظام المذكور أن يقترح طرقًا للتخلص من الإجهاد إلى شريكه البشري. كماexplained بلاكويل، وفقًا لأخبار معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا:

“اليوم، أصبحت مراقبة الجهاز العصبي أكثر تحديدًا وتنقلًا. نحن نتصور استخدام التكنولوجيا لمراقبة الإجهاد أو التحميل المعرفي. هل هذا الشخص يركز على الكثير؟ هل سوف ينهار، إذا صح التعبير؟ إذا كنت تستطيع مراقبة الإنسان، يمكنك التداخل قبل حدوث شيء سيئ.”

سيعمل نظام اكتشاف التوتر والإجهاد عن طريق جمع البيانات البيومترية وتحليلها. لقد حاولت الدراسات السابقة استخدام التسجيلات المرئية والصوتية لشخص، مع خوارزميات الرؤية الحاسوبية ومعالجة اللغة الطبيعية، لتحديد الأنماط التي قد تشير إلى الحالات العصبية والفسيولوجية للشخص. لقد شهدت الأعمال السابقة التي تستخدم البيانات البيومترية لتحديد حالات الناس العاطفية بعض النجاح في اكتشاف مستويات الاكتئاب اكتشاف مستويات الاكتئاب، على الرغم من وجود بعض الجدل حول موثوقية هذه الخوارزميات ومدى قابليتها للتكرار. سيستخدم فريق البحث في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا البيانات التي تم جمعها لا فقط من التسجيلات المرئية والصوتية ولكن أيضًا من مجموعة متنوعة من أجهزة الاستشعار البيومترية التي تجمع البيانات المتعلقة bằng EEG وضربات القلب، بهدف بناء نماذج دقيقة وموثوقة.

الخطوة الأولى في تصميم أي نظام تشخيصي هو تحديد معيار الأداء الطبيعي. من أجل حدوث ذلك، يجب على نظام AR بناء نموذج معرفي للفرد. وفقًا لفريق البحث، تم تصميم النماذج المعرفية مع مراعاة الإدخالات الفسيولوجية التي تم جمعها من خلال التسجيلات وأجهزة الاستشعار. يمكن للنظام بعد ذلك البدء في مراقبة الشخص لمعرفة ما إذا تغيرت حالته الفسيولوجية بمرور الوقت، وتوقع الانحرافات التي قد تكون محتملة للضرر، مما يؤدي إلى الأخطاء أو الإصابات.

إذا قرر نظام الذكاء الاصطناعي أن أداء الإنسان يتناقص بسبب الإجهاد أو التوتر، فإن هناك تدخلات مختلفة ممكنة. يمكن للنظام ببساطة تحفيز شريكه البشري على أخذ استراحة أو شرب القهوة. ومع ذلك، إذا كانت فريق الإنسان والآلة يعمل في سيناريو خطير، مثل قيادة رافعة شوكية، ويخسر الإنسان الوعي، يمكن لنظام الذكاء الاصطناعي أن يتصرف كوسيلة أمان وหยّي المركبة.

لا يزال فريق البحث في مرحلة مبكرة من المشروع، ويعمل على جمع البيانات اللازمة لتدريب خوارزمياته. يخطط الفريق لاستخدام محللي المخابرات كقضية اختبار أولى، حيث سيشارك المحللون في نسخة محاكاة من وظائفهم اليومية.