Cercetătorii MIT experimentează cu metode bazate pe inteligență artificială de detectare a stresului și oboselii la locul de muncă

Cercetătorii de la Massachusetts Institute of Technology MIT au lucrat la baza AI metode de a percepe stresul unei persoane sau oboseala cognitivă, afectează negativ performanța lor la locul de muncă. Potrivit echipei de cercetare MIT, proiectul își propune să valorifice puterea echipelor om-mașină, folosind mașini pentru a ajuta oamenii să lucreze într-un mod optim și mai sigur.

Michael Pietrucha face parte din Laboratorul Lincoln de la MIT, fiind specialist în sisteme tactice. Pietrucha a subliniat istoria lungă a colaborării dintre oameni și mașini de-a lungul anilor, dar a remarcat că, chiar și cu apariția unor echipe sofisticate om-mașină conduse de AI, omul joacă de obicei rolul de consilier al mașinii. Responsabilitatea omului este de obicei să înțeleagă sistemul, să monitorizeze sistemul și să se asigure că funcționează corect. Cu toate acestea, munca în echipă este o stradă cu două sensuri, iar mașina îi poate ajuta pe oameni să-și atingă obiectivul, sporindu-și munca.

Megan Blackwell a fost fostul șef adjunct al cercetării științifice și tehnologiei biologice finanțate intern la Laboratorul Lincoln. Blackwell a lucrat pentru a proiecta sisteme AI capabile să determine când cineva este supus mult stresului/oboselii, ceea ce îi degradează performanța. Blackwell observă că eroarea umană nu duce doar la greșeli și oportunități ratate, ci poate duce și la consecințe dezastruoase, care pot pune viața în pericol. Cu cât o intervenție poate avea loc mai devreme, cu atât mai bine. Sistemul AI în cauză ar putea sugera modalități de a ușura oboseala partenerului său uman. După cum a explicat Blackwell, conform stirilor MIT:

„Astăzi, neuromonitorizarea devine din ce în ce mai specifică și mai portabilă. Ne imaginăm utilizarea tehnologiei pentru a monitoriza oboseala sau suprasolicitarea cognitivă. Această persoană se îngrijește prea mult? Vor rămâne fără benzină, ca să spunem așa? Dacă poți monitoriza omul, ai putea interveni înainte să se întâmple ceva rău.”

Sistemul de recunoaștere a stresului și oboselii ar funcționa prin colectarea datelor biometrice și analizarea acestora. Studiile anterioare au încercat să utilizeze înregistrări video și audio ale unei persoane, combinate cu viziunea computerizată și algoritmi de procesare a limbajului natural, pentru a găsi modele care ar putea indica stările neurocomportamentale și fiziologice ale unei persoane. Lucrările anterioare care au folosit date biometrice pentru a determina stările emoționale ale oamenilor au văzut unele succes detectare niveluri de depresie, deși există unele controverse referitor la cât de fiabile acești algoritmi sunt și dacă studiile sunt cu adevărat replicabile. Echipa de la MIT va folosi date colectate nu numai din înregistrări video și audio, ci și o varietate de senzori biometrici care colectează date privind EEG și frecvența cardiacă, cu scopul de a construi modele precise și fiabile.

Primul pas în proiectarea oricărui sistem de diagnosticare este stabilirea unei linii de bază a performanței normale. Pentru ca acest lucru să se întâmple, sistemul AR trebuie să construiască un model cognitiv al unui individ. Potrivit echipei de cercetare, modelele cognitive sunt concepute în funcție de intrările fiziologice colectate prin înregistrări și senzori. Sistemul poate începe apoi să monitorizeze persoana pentru a vedea dacă lăzile lor fiziologice se schimbă în timp, prezicând care abateri ar putea fi dăunătoare, provocând greșeli sau răni.

În cazul în care sistemul AI stabilește că performanța unui om se degradează din cauza oboselii sau stresului, sunt posibile mai multe intervenții diferite. Sistemul ar putea pur și simplu să-i determine pe coechipierul uman să ia o pauză sau să bea niște cafea. Cu toate acestea, dacă echipa uman-AI operează într-un scenariu periculos, cum ar fi conducerea unui stivuitor, iar omul își pierde cunoștința, sistemul AI ar putea acționa ca un Fail-Safe și poate opri vehiculul.

Echipa de cercetare este încă în fazele incipiente ale proiectului, colectând datele necesare pentru a-și antrena algoritmii. Echipa intenționează să folosească analiștii de informații ca prim caz de testare, angajându-i pe analiști într-o versiune simulată a activităților lor zilnice.