Investigadores del MIT experimentan con métodos impulsados ​​por IA para detectar el estrés y la fatiga en el trabajo

Investigadores del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT, por sus siglas en inglés) han estado trabajando en tecnologías impulsadas por IA métodos de detección cuando el estrés de una persona, o la fatiga cognitiva, está impactando negativamente en su desempeño en el trabajo. Según el equipo de investigación del MIT, el proyecto tiene como objetivo aprovechar el poder de los equipos humano-máquina, utilizando máquinas para ayudar a los humanos a trabajar de una manera óptima y más segura.

Michael Pietrucha es parte del Laboratorio Lincoln del MIT y se desempeña como especialista en Sistemas Tácticos. Pietrucha señaló la larga historia de colaboración entre humanos y máquinas a lo largo de los años, pero señaló que incluso con el surgimiento de sofisticados equipos humano-máquina impulsados ​​por IA, el ser humano generalmente desempeña el papel de asesor de la máquina. La responsabilidad del ser humano suele ser comprender el sistema, monitorear el sistema y asegurarse de que funcione correctamente. Sin embargo, el trabajo en equipo es una calle de doble sentido y la máquina puede ayudar a los humanos a lograr su objetivo, aumentando su trabajo.

Megan Blackwell fue la ex subdirectora de investigación de tecnología y ciencia biológica financiada internamente en el Laboratorio Lincoln. Blackwell trabajó para diseñar sistemas de IA capaces de determinar cuándo alguien está bajo mucho estrés o fatiga que está degradando su desempeño. Blackwell señala que el error humano no solo conduce a errores y oportunidades perdidas, sino que también puede tener consecuencias desastrosas y potencialmente mortales. Cuanto antes se pueda realizar una intervención, mejor. El sistema de IA en cuestión podría sugerir formas de aliviar la fatiga de su compañero humano. Como explicó Blackwell, según las noticias del MIT:

“Hoy, la neuromonitorización es cada vez más específica y portátil. Prevemos el uso de tecnología para controlar la fatiga o la sobrecarga cognitiva. ¿Esta persona está atendiendo demasiado? ¿Se quedarán sin gasolina, por así decirlo? Si puedes monitorear al humano, podrías intervenir antes de que suceda algo malo”.

El sistema de reconocimiento de estrés y fatiga funcionaría recopilando datos biométricos y analizándolos. Estudios anteriores han intentado utilizar grabaciones de vídeo y audio de una persona, combinadas con visión por computadora y algoritmos de procesamiento del lenguaje natural, para encontrar patrones que podrían indicar los estados fisiológicos y neuroconductuales de una persona. Trabajos anteriores que utilizan datos biométricos para determinar los estados emocionales de las personas han visto algunos comercial detector niveles de depresión, aunque hay cierta controversia con respecto a qué tan confiable estos algoritmos son y si los estudios son verdaderamente replicables. El equipo del MIT utilizará datos recopilados no solo de grabaciones de video y audio, sino también una variedad de sensores biométricos que recopilan datos sobre EEG y frecuencia cardíaca, con el objetivo de construir modelos precisos y confiables.

El primer paso en el diseño de cualquier sistema de diagnóstico es establecer una línea base de rendimiento normal. Para que esto ocurra, el sistema AR debe construir un modelo cognitivo de un individuo. Según el equipo de investigación, los modelos cognitivos están diseñados con respecto a las entradas fisiológicas recopiladas a través de las grabaciones y los sensores. Luego, el sistema puede comenzar a monitorear a la persona para ver si sus cajas fisiológicas cambian con el tiempo, prediciendo qué desviaciones podrían ser potencialmente dañinas, causando errores o lesiones.

Si el sistema de IA determina que el rendimiento de un ser humano se está degradando debido a la fatiga o el estrés, son posibles varias intervenciones diferentes. El sistema podría simplemente pedirle a su compañero de equipo humano que se tome un descanso o tome un café. Sin embargo, si el equipo humano-IA está operando en un escenario peligroso, como conducir una carretilla elevadora, y el humano pierde el conocimiento, el sistema de IA podría actuar como un mecanismo de seguridad y detener el vehículo.

El equipo de investigación aún se encuentra en las primeras etapas del proyecto, recopilando los datos necesarios para entrenar sus algoritmos. El equipo planea usar analistas de inteligencia como su primer caso de prueba, haciendo que los analistas participen en una versión simulada de sus trabajos diarios.