MITの研究者は、仕事のストレスと疲労を検出するためのAI駆動型手法を実験している

マサチューセッツ工科大学（MIT）の研究者は、ある人のストレスまたは認知的疲労が仕事のパフォーマンスに悪影響を与えているときに検知するための、AIを搭載した手法を開発している。MITの研究チームによると、このプロジェクトは、人間と機械のチームを活用し、機械を使用して人間が最適な、より安全な方法で仕事をすることを目的としている。

ミカエル・ピエトルハは、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。ピエトルハは、人間と機械の長い歴史的な協力関係を指摘し、AIによって駆動される高度な人間と機械のチームが登場したにもかかわらず、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、通常、システムを理解し、システムを監視し、システムが正しく動作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、機械は人間が目標を達成するのを支援し、仕事を強化することができる。

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および技術研究の元副責任者だった。ブラックウェルは、誰かが多大なストレスまたは疲労に陥っていることを検知できる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、ミスや失われた機会だけでなく、悲惨で、潜在的に命を脅かす結果につながることもある。介入ができるだけ早く行われるほど、良い。疑問の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することができる。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、持ち運び可能になっている。私たちは、疲労または認知的過負荷をモニタリングするために技術を使用することを想定している。この人はあまりにも多くのことに注意を払っているのか？ガスが切れるようなことになるのか？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、分析することによって動作する。以前の研究では、ビデオとオーディオの録音を使用して、コンピュータービジョンと自然言語処理アルゴリズムを組み合わせて、誰かの神経行動と生理的な状態を示す可能性のあるパターンを見つけることを試みた。以前の研究では、バイオメトリックデータを使用して人の感情的な状態を決定することが成功したことがあるが、うつ病の検出、うつ病の検出、うつ病のレベルの検出において一定の成功を収めたが、ある程度の論争、信頼性に関する疑問がある。MITのチームは、ビデオとオーディオの録音だけでなく、EEGと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目指している。

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、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、録音とセンサーを通じて収集された生理的な入力に応じて設計されている。システムは、次に、人の生理的な状態が時間の経過とともに変化するかどうかを監視し、潜在的に有害で、ミスや怪我を引き起こす可能性のある偏差を予測することができる。

AIシステムが、人間のパフォーマンスが疲労またはストレスによって低下していることを判断した場合、さまざまな介入が可能となる。システムは、単に人間のチームメイトに休憩を取るかコーヒーを飲むように促すことができる。ただし、人間とAIのチームが危険なシナリオ（例：フォークリフトの運転）で作業しており、人間が意識を失った場合、AIシステムはフォールセーフとして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、アナリストにシミュレートされた日常業務に従事させることを計画している。