MIT 研究者、仕事のストレスと疲労を検出する AI ドリブンの方法を実験

マサチューセッツ工科大学（MIT）の研究者は、AI を使用したストレスや認知疲労が仕事のパフォーマンスに悪影響を与えることを検出する方法を開発している。MIT 研究チームによると、このプロジェクトは、人間と機械の協力関係を利用して、人間が最適な方法で仕事をできるようにすることを目的としている。

マイケル・ピエトルカは、MIT のリンカーン研究所でタクティカル・システムの専門家として働いている。ピエトルカは、人間と機械の協力関係の長い歴史を指摘しながらも、AI ドリブンの人間と機械のチームでは、人間が通常、機械のアドバイザーとしての役割を果たしていることを指摘した。人間の責任は、システムを理解し、システムを監視し、正しく機能していることを確認することである。しかし、チームワークは双方向のものであり、機械も人間を助けて仕事を達成することができる。

メーガン・ブラックウェルは、リンカーン研究所で内部資金による生物科学とテクノロジー研究の元副所長だった。ブラックウェルは、ストレスや疲労がパフォーマンスを低下させる人を検出できる AI システムを設計しようとした。ブラックウェルによると、人間のミスは単にミスや失敗につながるだけでなく、命に関わる結果につながることもある。介入ができるほど早い段階で検出できるほど、結果は良くなる。AI システムは、人間のパートナーに疲労を軽減する方法を提案できる。ブラックウェルは、MIT ニュースによると、次のように説明した。

「今日、神経モニタリングはより具体的で持ち運びやすいものになっている。私たちは、疲労や認知的過負荷をモニタリングするためにテクノロジーを使用することを想定している。ある人が多すぎることに注意を払っているのか？彼らは『ガス』が切れるのか？人間をモニタリングできるなら、悪いことが起こる前に介入できる。」

ストレスと疲労の認識システムは、バイオメトリックデータを収集して分析することで機能する。以前の研究では、ビデオとオーディオの録音を使用して、人間の神経行動と生理的状態を示すパターンを検出しようとした。バイオメトリックデータを使用して人間の感情状態を決定する研究では、いくつかの成功が見られた。例えば、うつ病の検出やレベルの検出、レベルの検出などである。しかし、これらのアルゴリズムの信頼性や研究の再現性については、いくつかの論争がある。MIT のチームは、ビデオとオーディオの録音だけでなく、EEG や心拍数に関するデータを収集するさまざまなバイオメトリックセンサーを使用して、正確で信頼性の高いモデルを構築することを計画している。

どのような診断システムを設計する場合でも、最初のステップは正常なパフォーマンスの基準を確立することである。AR システムは、録音とセンサーを通じて収集された生理学的入力に関する個人の認知モデルを構築する必要がある。研究チームによると、認知モデルは、システムが人間をモニタリングして、生理学的状態の変化を検出できるように設計されている。システムは、人間のパフォーマンスが疲労やストレスのために低下しているかどうかを予測し、ミスや怪我の可能性を予測できる。

AI システムが人間のパフォーマンスが疲労やストレスのために低下していることを検出すると、さまざまな介入が可能になる。システムは単に人間のパートナーに休憩を取るように促したり、コーヒーを飲むように促したりすることができる。しかし、人間と AI のチームが危険なシナリオで作業している場合、例えばフォークリフトを運転している場合、人間が意識を失った場合、AI システムはフォールトセーフとして機能し、車両を停止させることができる。

研究チームはまだプロジェクトの初期段階にあり、アルゴリズムをトレーニングするために必要なデータを収集している。チームは、インテリジェンス・アナリストを最初のテストケースとして使用し、アナリストがシミュレートされた日常の仕事に従事することを計画している。