MIT-onderzoekers experimenteren met door AI aangestuurde methoden om werkstress en vermoeidheid te detecteren

Onderzoekers van het Massachusetts Institute of Technology MIT hebben gewerkt aan AI-aangedreven methoden om te voelen wanneer iemands stress of cognitieve vermoeidheid is, heeft een negatieve invloed op hun prestaties op het werk. Volgens het MIT-onderzoeksteam heeft het project tot doel de kracht van mens-machine-teams te benutten, door machines te gebruiken om mensen te helpen op een optimale, veiligere manier te werken.

Michael Pietrucha maakt deel uit van het Lincoln Laboratory aan het MIT en is specialist in Tactical Systems. Pietrucha wees op de lange geschiedenis van samenwerking tussen mens en machine door de jaren heen, maar merkte op dat zelfs met de opkomst van geavanceerde mens-machine-teams aangedreven door AI, de mens doorgaans de rol van adviseur van de machine speelt. De verantwoordelijkheid van de mens is doorgaans om het systeem te begrijpen, het systeem te bewaken en ervoor te zorgen dat het correct werkt. Teamwerk is echter tweerichtingsverkeer en de machine kan mensen helpen hun doel te bereiken en hun werk te vergroten.

Megan Blackwell was het voormalige plaatsvervangend hoofd van intern gefinancierd biologisch wetenschappelijk en technologisch onderzoek aan het Lincoln Laboratory. Blackwell werkte aan het ontwerpen van AI-systemen die kunnen bepalen wanneer iemand onder veel stress/vermoeidheid staat waardoor zijn of haar prestaties afnemen. Blackwell merkt op dat menselijke fouten niet alleen leiden tot fouten en gemiste kansen, maar ook tot desastreuze, mogelijk levensbedreigende gevolgen. Hoe eerder een interventie kan plaatsvinden, hoe beter. Het AI-systeem in kwestie zou manieren kunnen voorstellen om de vermoeidheid van zijn menselijke partner te verlichten. Zoals Blackwell uitlegde, volgens MIT-nieuws:

“Vandaag de dag wordt neuromonitoring specifieker en draagbaarder. We stellen ons voor om technologie te gebruiken om te controleren op vermoeidheid of cognitieve overbelasting. Is deze persoon te veel aanwezig? Zullen ze als het ware zonder benzine komen te zitten? Als je de mens in de gaten kunt houden, kun je ingrijpen voordat er iets ergs gebeurt.”

Het stress- en vermoeidheidsherkenningssysteem zou werken door biometrische gegevens te verzamelen en te analyseren. Eerdere studies hebben geprobeerd video- en audio-opnamen van een persoon te gebruiken, gecombineerd met computervisie en algoritmen voor natuurlijke taalverwerking, om patronen te vinden die de neurologische gedrags- en fysiologische toestanden van een persoon zouden kunnen aangeven. Eerder werk waarbij gebruik werd gemaakt van biometrische gegevens om de emotionele toestand van mensen te bepalen, heeft er enkele opgeleverd succes detecteren niveaus van depressie, hoewel die er is wat controverse over hoe betrouwbaar deze algoritmen zijn en als de studies echt repliceerbaar zijn. Het team van MIT zal niet alleen gegevens gebruiken die zijn verzameld van video- en audio-opnamen, maar ook een verscheidenheid aan biometrische sensoren die gegevens verzamelen over EEG en hartslag, met als doel nauwkeurige, betrouwbare modellen te bouwen.

De eerste stap bij het ontwerpen van een diagnostisch systeem is het vaststellen van een basislijn voor normale prestaties. Om dit te laten gebeuren, moet het AR-systeem een ​​cognitief model van een individu bouwen. Volgens het onderzoeksteam zijn de cognitieve modellen ontworpen met betrekking tot de fysiologische input die via de opnames en sensoren is verzameld. Het systeem kan dan beginnen met het monitoren van de persoon om te zien of hun fysiologische kratten in de loop van de tijd veranderen, en voorspellen welke afwijkingen mogelijk schadelijk kunnen zijn, fouten of verwondingen kunnen veroorzaken.

Mocht het AI-systeem vaststellen dat de prestatie van een mens verslechtert door vermoeidheid of stress, dan zijn verschillende interventies mogelijk. Het systeem kan zijn menselijke teamgenoot eenvoudigweg vragen om een ​​pauze te nemen of koffie te drinken. Als het mens-AI-team echter in een gevaarlijk scenario opereert, zoals het besturen van een vorkheftruck, en de mens het bewustzijn verliest, kan het AI-systeem fungeren als een Fail-Safe en het voertuig tot stilstand brengen.

Het onderzoeksteam bevindt zich nog in de beginfase van het project en verzamelt de gegevens die nodig zijn om hun algoritmen te trainen. Het team is van plan om inlichtingenanalisten als hun eerste testcase te gebruiken, waarbij de analisten een gesimuleerde versie van hun dagelijkse werk uitvoeren.