Investigadores de MIT Experimentan con Métodos Impulsados por IA para Detectar Estrés y Fatiga Laboral

Investigadores del Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT) han estado trabajando en métodos impulsados por IA para detectar cuándo el estrés o la fatiga cognitiva de una persona están afectando negativamente su rendimiento en el trabajo. Según el equipo de investigación de MIT, el proyecto tiene como objetivo aprovechar el poder de los equipos humanos y máquinas, utilizando máquinas para ayudar a los humanos a trabajar de manera óptima y más segura.

Michael Pietrucha es parte del Laboratorio Lincoln en MIT, donde 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 destacó que incluso con la aparición de equipos humanos y máquinas sofisticados impulsados por IA, el ser humano suele desempeñar el papel de asesor de la máquina. La responsabilidad del ser humano es típicamente entender el sistema, monitorearlo y asegurarse de que funcione correctamente. Sin embargo, el trabajo en equipo es una calle de dos sentidos, y la máquina puede ayudar a los humanos a lograr sus objetivos, aumentando su trabajo.

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

“Hoy en día, la neuromonitorización se está volviendo más específica y portátil. Nosotros imaginamos utilizar la tecnología para monitorear la fatiga o la sobrecarga cognitiva. ¿Está esta persona prestando atención a demasiadas cosas? ¿Se quedará sin combustible, por así decirlo? Si puedes monitorear al ser humano, podrías intervenir antes de que algo malo suceda.”

El sistema de reconocimiento de estrés y fatiga operaría recopilando datos biométricos y analizandolos. Estudios anteriores han intentado utilizar grabaciones de video y audio de una persona, combinadas con algoritmos de visión por computadora y procesamiento del lenguaje natural, para encontrar patrones que podrían indicar los estados neuroconductuales y fisiológicos de una persona. Trabajos anteriores que utilizan datos biométricos para determinar los estados emocionales de las personas han tenido algún éxito detectando niveles de depresión, aunque hay alguna controversia sobre la confiabilidad de estos algoritmos y si los estudios son verdaderamente replicables. El equipo de MIT utilizará datos recopilados no solo de grabaciones de video y audio, sino también de 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 de realidad aumentada 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 sensores. El sistema puede comenzar a monitorear a la persona para ver si sus niveles fisiológicos cambian con el tiempo, prediciendo qué desviaciones podrían potencialmente ser perjudiciales, causando errores o lesiones.

Si el sistema de IA determina que el rendimiento de un ser humano se está degradando debido al estrés o la fatiga, es posible intervenir de varias maneras. El sistema podría simplemente solicitarle a su compañero humano que tome un descanso o beba un café. Sin embargo, si el equipo humano-IA está operando en un escenario peligroso, como conducir un montacargas, y el ser humano pierde la conciencia, 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 utilizar a analistas de inteligencia como su primer caso de prueba, haciendo que los analistas participen en una versión simulada de sus trabajos diarios. 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 utilizar a analistas de inteligencia como su primer caso de prueba, haciendo que los analistas participen en una versión simulada de sus trabajos diarios.