MIT 연구진, 업무 스트레스와 피로를 감지하는 AI 기반 방법 실험

매사추세츠 공과 대학(MIT)의 연구진은 업무 스트레스나 인지 피로가 업무 성과에 부정적인 영향을 미칠 때 감지하는 AI 기반 방법을 개발하고 있다. MIT 연구 팀에 따르면, 이 프로젝트는 인간-기계 팀의 힘을 활용하여 기계가 인간을 최적의 상태로 유지하고 안전한 방식으로 일할 수 있도록 하는 것을 목표로 한다.

Michael Pietrucha는 MIT의 링컨 연구소에서 전술 시스템 전문가로 일하고 있다. Pietrucha는 인간과 기계의 오랜 협력 역사에 대해 언급했지만, 심지어 AI 기반 인간-기계 팀이 등장한現在도, 인간은 일반적으로 기계의 자문을 제공하는 역할을 한다고 지적했다. 인간의 책임은 시스템을 이해하고, 시스템을 모니터링하고, 시스템이 올바르게 작동하는지 확인하는 것이다. 그러나 팀워크는 양방향이다. 기계도 인간이 목표를 달성하고, 업무를 강화하는 데 도움을 줄 수 있다.

Megan Blackwell은 링컨 연구소에서 내부적으로 자금을 지원받는 생물학 및 기술 연구의 전 부국장이었다. Blackwell은 누군가가 스트레스나 피로로 인해 업무 성과가 저하되는 것을 감지할 수 있는 AI 시스템을 설계하기 위해 노력했다. Blackwell은 인간의 오류는 단순한 실수나 기회를 놓치는 것뿐만 아니라, 재난적인 결과를 초래할 수도 있다고 지적했다. 개입이 càng早い면, càng 좋다. AI 시스템은 인간 파트너에게 피로를 완화하는 방법을 제안할 수 있다. Blackwell은 다음과 같이 설명했다.

“오늘날, 신경 모니터링은 더 구체적이고 휴대가 가능하다. 우리는 피로 또는 인지 과부하를 모니터링하기 위해 기술을 사용하는 것을 상상한다. 이 사람이 너무 많은 것을 주의하고 있는가? 가스를 다 쓸 것인가? 인간을 모니터링할 수 있다면,何か 나쁜 일이 발생하기 전에 개입할 수 있다.”

스트레스 및 피로 인식 시스템은 생체 데이터를 수집하고 분석하여 작동할 것이다. 이전 연구에서는 비디오 및 오디오 녹음을 사용하여 컴퓨터 비전 및 자연어 처리 알고리즘과 결합하여, 사람의 신경 행동 및 생리적 상태를 나타낼 수 있는 패턴을 찾으려고 했다. 이전 연구에서 생체 데이터를 사용하여 사람들의 감정 상태를 결정하는 데 성공을 거둔 적이 있다. 우울증을 감지하는 데 성공한 연구도 있다. 그러나 이러한 알고리즘이 얼마나 신뢰할 수 있는지, 연구가真正로 재현 가능한지에 대한 논란도 있다. MIT 연구 팀은 비디오 및 오디오 녹음뿐만 아니라, EEG 및 심박수와 같은 다양한 생체 센서에서 수집된 데이터를 사용하여 정확하고 신뢰할 수 있는 모델을 구축할 계획이다.

任何 진단 시스템을 설계하는 첫 번째 단계는 정상적인 성과를 기준으로 설정하는 것이다. 이를 위해 AR 시스템은 개인의 인지 모델을 구축해야 한다. 연구 팀에 따르면, 인지 모델은 기록 및 센서를 통해 수집된 생리학적 입력에 따라 설계된다. 시스템은 затем 개인을 모니터링하여, 생리학적 상태가 시간의 경과에 따라 어떻게 변경되는지 확인하고, 잠재적으로 유해할 수 있는 변화를 예측할 수 있다.

AI 시스템이 인간의 성과가 피로 또는 스트레스로 인해 저하되고 있다고 판단하면, 여러 가지 개입이 가능하다. 시스템은 단순히 인간 파트너에게 휴식을 취하거나 커피를 마실 것을 제안할 수 있다. 그러나 인간-기계 팀이 위험한 상황에서 작동하고 있다면(예: 포크레인 운전), 인간이 의식을 잃으면, AI 시스템은 Fail-Safe로 작동하여 차량을 정지시킬 수 있다.

연구 팀은 아직 프로젝트의 초기 단계에 있으며, 알고리즘을 훈련하기 위해 필요한 데이터를 수집 중이다. 팀은 첫 번째 테스트 사례로 인텔리전스 분석가를 사용할 계획이며, 분석가들이 시뮬레이션된 일상 업무를 수행하도록 할 것이다.