एमआईटी शोधकर्ता कार्य-संबंधी तनाव और थकान का पता लगाने के लिए एआई-संचालित तरीकों के साथ प्रयोग कर रहे हैं

मैसाचुसेट्स प्रौद्योगिकी संस्थान एमआईटी के शोधकर्ताओं ने एआई-संचालित तरीकों पर काम किया है जो यह पता लगाने के लिए कि जब किसी व्यक्ति का तनाव या संज्ञानात्मक थकान उनके काम के प्रदर्शन को नकारात्मक रूप से प्रभावित कर रहा है। एमआईटी शोध टीम के अनुसार, परियोजना का उद्देश्य मानव-मशीन टीमों की शक्ति का लाभ उठाना है, मशीनों का उपयोग करके मानवों को एक अनुकूल, सुरक्षित तरीके से काम करने में मदद करना है।

माइकल पिएट्रुचा एमआईटी के लिंकन प्रयोगशाला में एक टैक्टिकल सिस्टम विशेषज्ञ हैं। पिएट्रुचा ने मानवों और मशीनों के बीच वर्षों से चली आ रही सहयोग की लंबी इतिहास की ओर इशारा किया, लेकिन यह भी उल्लेख किया कि एआई द्वारा संचालित जटिल मानव-मशीन टीमों के उद्भव के साथ भी, मानव आमतौर पर मशीन के लिए सलाहकार की भूमिका निभाता है। मानव की जिम्मेदारी आमतौर पर प्रणाली को समझने, प्रणाली की निगरानी करने और सुनिश्चित करने के लिए होती है कि यह सही ढंग से काम कर रहा है। हालांकि, टीम वर्क एक दो-तरफ़ा सड़क है, और मशीन मानवों को उनके लक्ष्य को प्राप्त करने में मदद कर सकती है, उनके काम को बढ़ाती है।

मेगन ब्लैकवेल लिंकन प्रयोगशाला में आंतरिक रूप से वित्तपोषित जैविक विज्ञान और प्रौद्योगिकी अनुसंधान के पूर्व डिप्टी प्रमुख थीं। ब्लैकवेल ने एआई प्रणाली को डिज़ाइन करने का काम किया जो यह निर्धारित कर सकती है कि कोई व्यक्ति तनाव या थकान से गुजर रहा है जो उनके प्रदर्शन को खराब कर रहा है। ब्लैकवेल का उल्लेख है कि मानव त्रुटि न केवल गलतियों और मिस्ड अवसरों का कारण बनती है, बल्कि यह जीवन-धमकी वाले परिणामों का कारण भी बन सकती है। हस्तक्षेप जितनी जल्दी हो सके होता है, उतना बेहतर है। एआई प्रणाली मानव साथी को थकान से राहत देने के तरीके सुझा सकती है। जैसा कि ब्लैकवेल ने समझाया, एमआईटी समाचार के अनुसार:

“आज, न्यूरोमॉनिटरिंग अधिक विशिष्ट और पोर्टेबल हो रही है। हम तकनीक का उपयोग करके थकान या संज्ञानात्मक अधिभार की निगरानी करने की कल्पना करते हैं। क्या यह व्यक्ति बहुत अधिक ध्यान दे रहा है? क्या वे बाहर निकल जाएंगे, इतना कहें? यदि आप मानव की निगरानी कर सकते हैं, तो आप कुछ बुरा होने से पहले हस्तक्षेप कर सकते हैं। “

तनाव और थकान पहचान प्रणाली जैवमेट्रिक डेटा को इकट्ठा करके और इसका विश्लेषण करके काम करेगी। पहले के अध्ययनों ने व्यक्ति की न्यूरोबिहेवियरल और शारीरिक स्थितियों का संकेत देने वाले पैटर्न को खोजने के लिए कंप्यूटर दृष्टि और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण एल्गोरिदम के साथ वीडियो और ऑडियो रिकॉर्डिंग का उपयोग करने का प्रयास किया है। जैवमेट्रिक डेटा का उपयोग करके लोगों की भावनात्मक स्थितियों का पता लगाने वाले पिछले काम में कुछ सफलता डिप्रेशन का पता लगाने में देखी गई है, हालांकि अवसाद के स्तर का पता लगाने में इन एल्गोरिदम की विश्वसनीयता और प्रतिकृति के बारे में कुछ विवाद है। एमआईटी टीम वीडियो और ऑडियो रिकॉर्डिंग से डेटा के अलावा ईईजी और हृदय दर के बारे में डेटा इकट्ठा करने वाले विभिन्न जैवमेट्रिक सेंसर का उपयोग करेगी।

किसी भी निदान प्रणाली को डिज़ाइन करने का पहला कदम सामान्य प्रदर्शन का एक बेसलाइन स्थापित करना है। इसके लिए, एआर प्रणाली को एक व्यक्ति का एक संज्ञानात्मक मॉडल बनाना होगा। शोध टीम के अनुसार, संज्ञानात्मक मॉडल रिकॉर्डिंग और सेंसर के माध्यम से एकत्र किए गए शारीरिक इनपुट के संबंध में डिज़ाइन किए गए हैं। प्रणाली तब व्यक्ति की निगरानी शुरू कर सकती है ताकि यह देखा जा सके कि उनके शारीरिक माप बदल गए हैं या नहीं, जो संभावित रूप से हानिकारक हो सकते हैं, जो गलतियों या चोटों का कारण बन सकते हैं।

यदि एआई प्रणाली निर्धारित करती है कि मानव प्रदर्शन थकान या तनाव के कारण खराब हो रहा है, तो कई अलग-अलग हस्तक्षेप संभव हैं। प्रणाली बस मानव साथी को ब्रेक लेने या कॉफी पीने के लिए प्रेरित कर सकती है। हालांकि, यदि मानव-एआई टीम एक खतरनाक परिदृश्य में काम कर रही है, जैसे कि एक फोर्कलिफ्ट चला रही है, और मानव बेहोश हो जाता है, तो एआई प्रणाली एक फेल-सुरक्षा के रूप में कार्य कर सकती है और वाहन को रोक सकती है।

शोध टीम अभी भी परियोजना के शुरुआती चरण में है, अपने एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करने के लिए आवश्यक डेटा इकट्ठा कर रही है। टीम की योजना अपने पहले परीक्षण मामले के रूप में खुफिया विश्लेषकों का उपयोग करने की है, जिसमें विश्लेषकों को उनके दैनिक कार्यों का एक सिम्युलेटेड संस्करण में भाग लेने के लिए कहा जाएगा।