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매사추세츠 공과대학교(MIT)의 연구진은 업무 중에 개인의 스트레스 또는 인지 피로가 업무 성과에 부정적인 영향을 미칠 때 감지하는 AI 기반 방법을 개발하고 있습니다. MIT 연구 팀에 따르면, 이 프로젝트는 인간-기계 팀의 힘을 활용하여 기계를 사용하여 인간이 최적의 상태로 더 안전하게 일할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.
Michael Pietrucha는 MIT의 링컨 연구소에서 전술 시스템 전문가로 근무합니다. Pietrucha는 인간과 기계의 오랜 협력 역사에 대해 언급했지만, AI 기반의 정교한 인간-기계 팀이 등장함에도 불구하고, 인간은 일반적으로 기계의 고문 역할을 한다고 지적했습니다. 인간의 책임은 일반적으로 시스템을 이해하고, 시스템을 모니터링하고, 시스템이 올바르게 작동하는지 확인하는 것입니다. 그러나 팀워크는 양방향입니다. 기계는 인간이 목표를 달성하는 것을 도와주고, 업무를 강화할 수 있습니다.
Megan Blackwell은 이전에 링컨 연구소에서 내부적으로 자금을 지원받는 생물학 및 기술 연구의 부책임자로 근무했습니다. Blackwell은 누군가가 많은 스트레스 또는 피로를 겪고 있음을 결정할 수 있는 AI 시스템을 설계하기 위해 노력했습니다. Blackwell은 인간의 오류가 단순히 실수나 기회를 놓치는 것만이 아니라, 재앙적인 결과를 초래할 수도 있다고 지적했습니다. 개입이 càng早을수록 더 좋습니다. 해당 AI 시스템은 인간 파트너에게 피로를 완화하는 방법을 제안할 수 있습니다. Blackwell은 MIT 뉴스에 따르면 다음과 같이 설명했습니다:
“오늘날, 신경 모니터링은 더 구체적이고 휴대용이 되고 있습니다. 우리는 기술을 사용하여 피로 또는 인지 과부화를 모니터링하는 것을 상상합니다. 이 사람이 너무 많은 것을 주의하고 있습니까? 가솔린을 다 쓸 것이라고 말할 수 있습니까? 인간을 모니터링할 수 있다면,何か 나쁜 일이 발생하기 전에 개입할 수 있습니다.”
스트레스 및 피로 인식 시스템은 생체 데이터를 수집하고 분석하여 작동할 것입니다. 이전 연구에서는 컴퓨터 비전 및 자연어 처리 알고리즘과 함께 비디오 및 오디오 녹음을 사용하여 개인의 신경 행동 및 생리적 상태를 나타낼 수 있는 패턴을 찾으려고 시도했습니다. 생체 데이터를 사용하여 사람들의 감정 상태를 결정하는 이전 연구에서는 일부 성공을 보았습니다. 그러나 이러한 알고리즘이 얼마나 신뢰할 수 있는지 및 연구가真正로 재현 가능한지에 대한 논란이 있습니다. MIT 팀은 비디오 및 오디오 녹음에서뿐만 아니라 다양한 생체 센서에서 수집된 데이터를 사용하여 정확하고 신뢰할 수 있는 모델을 구축할 계획입니다.
任何 진단 시스템을 설계하는 첫 번째 단계는 정상적인 성능의 기준을 설정하는 것입니다. 이를 위해 AR 시스템은 개인의 인지 모델을 구축해야 합니다. 연구 팀에 따르면, 인지 모델은 녹음 및 센서를 통해 수집된 생리학적 입력을 고려하여 설계됩니다. 시스템은 затем 개인을 모니터링하여 그들의 생리학적 상태가 시간이 지남에 따라 어떻게 변경되는지 확인하고, потен적으로 유해할 수 있는 편차를 예측하여 실수 또는 부상을 일으킬 수 있습니다.
AI 시스템이 인간의 성과가 피로 또는 스트레스로 인해 저하되고 있다고 판단하면, 여러 가지 개입이 가능합니다. 시스템은 단순히 인간 파트너에게 휴식을 취하거나 커피를 마시라고 제안할 수 있습니다. 그러나 인간-AI 팀이 위험한 시나리오에서 작동하고, 인간이 의식을 잃으면, AI 시스템은 Fail-Safe로 작동하여 차량을 정지시킬 수 있습니다.
연구 팀은 아직 프로젝트의 초기 단계에 있으며, 알고리즘을 훈련하기 위해 필요한 데이터를 수집하고 있습니다. 팀은 첫 번째 테스트 케이스로 인텔리전스 분석가를 사용할 계획이며, 분석가들은 시뮬레이션된 일상적인 업무에 참여할 것입니다.
