Onderzoekers van MIT experimenteren met AI-gestuurde methoden voor het detecteren van werkstress en vermoeidheid

Onderzoekers aan het Massachusetts Institute of Technology (MIT) werken aan AI-gebaseerde methoden om te detecteren wanneer iemands stress of cognitieve vermoeidheid negatief van invloed is op hun prestaties op het werk. Volgens het onderzoeksteam van MIT heeft het project als doel om de kracht van mens-machine-teams te benutten, door machines te gebruiken om mensen op een optimale, veiligere manier te laten werken.

Michael Pietrucha maakt deel uit van het Lincoln Laboratory bij MIT, waar hij als specialist in tactische systemen werkt. Pietrucha wees op de lange geschiedenis van samenwerking tussen mensen en machines in de loop der jaren, maar merkte op dat zelfs met de opkomst van geavanceerde mens-machine-teams die door AI worden aangedreven, de mens meestal de rol van adviseur voor de machine speelt. De verantwoordelijkheid van de mens is meestal om het systeem te begrijpen, het systeem te bewaken en ervoor te zorgen dat het correct werkt. Echter, teamwork is een tweerichtingsstraat, en de machine kan de mens helpen om zijn doel te bereiken, door zijn werk te ondersteunen.

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

“Vandaag de dag wordt neuromonitoring specifieker en draagbaar. We zien voor ons om technologie te gebruiken om te monitoren op vermoeidheid of cognitieve overbelasting. Let deze persoon te veel? Zal hij zonder benzine komen te zitten, zogezegd? Als je de mens kunt monitoren, kun je ingrijpen voordat er iets slechts gebeurt.”

Het systeem voor het herkennen van stress en vermoeidheid zou werken door biometrische gegevens te verzamelen en te analyseren. Eerdere studies hebben geprobeerd om video- en audio-opnames van een persoon te gebruiken, in combinatie met computerzicht- en natuurlijke taalverwerking algoritmen, om patronen te vinden die een persoons neurogedrags- en fysiologische toestanden kunnen aangeven. Eerder werk met biometrische gegevens om mensen’s emotionele toestanden te bepalen, heeft enige succes gedetecteerd niveaus van depressie, hoewel er enige controversebestaat over hoe betrouwbaar deze algoritmen zijn en of de studies echt reproduceerbaar zijn. Het team van MIT zal gegevens gebruiken die niet alleen zijn verzameld uit video- en audio-opnames, maar ook uit een verscheidenheid aan biometrische sensoren die gegevens verzamelen over EEG en hartfrequenties, met als doel om nauwkeurige, betrouwbare modellen te bouwen.

De eerste stap in het ontwerpen van elk diagnostisch systeem is om een baseline van normale prestaties te vestigen. 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 respect voor de fysiologische inputs die via de opnames en sensoren zijn verzameld. Het systeem kan dan beginnen met het monitoren van de persoon om te zien of hun fysiologische waarden veranderen over tijd, en voorspellen welke afwijkingen mogelijk schadelijk zouden kunnen zijn en tot fouten of verwondingen zouden kunnen leiden.

Als het AI-systeem bepaalt dat een menselijke prestatie verslechtert als gevolg van vermoeidheid of stress, zijn verschillende interventies mogelijk. Het systeem kan de menselijke partner simpelweg aanzetten om een pauze te nemen of koffie te drinken. Echter, als het menselijke AI-team in een gevaarlijke situatie werkt, zoals het besturen van een heftruck, en de mens het bewustzijn verliest, kan het AI-systeem als een veiligheidsmechanisme fungeren en het voertuig tot stilstand brengen.

Het onderzoeksteam is nog in de vroege stadia van het project, en verzamelt de gegevens die nodig zijn om hun algoritmen te trainen. Het team plant om inlichtingenanalisten als hun eerste testcase te gebruiken, waarbij de analisten een gesimuleerde versie van hun dagelijkse werkzaamheden zullen uitvoeren.