นักวิจัย MIT ทดลองวิธีการตรวจจับความเครียดและความเหนื่อยล้าในการทำงานโดยใช้ AI

นักวิจัยจากสถาบันเทคโนโลยีแมสซาชูเซตส์ (MIT) ได้ทำงานเกี่ยวกับวิธีการตรวจจับความเครียดและความเหนื่อยล้าในการทำงานโดยใช้ AI เพื่อช่วยให้คนงานสามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพและปลอดภัยยิ่งขึ้น ตามที่ทีมวิจัย MIT ระบุ วัตถุประสงค์ของโครงการคือการใช้พลังของทีมคนและเครื่องจักรเพื่อช่วยให้คนงานสามารถทำงานได้อย่างดีที่สุด

ไมเคิล เพียทรูชา เป็นส่วนหนึ่งของห้องปฏิบัติการลินคอล์น tại MIT โดยทำหน้าที่เป็นผู้เชี่ยวชาญด้านระบบยุทธวิธี เพียทรูชาเน้นย้ำถึงประวัติการทำงานร่วมกันระหว่างคนและเครื่องจักรมานานหลายปี แต่ชี้ว่าแม้จะมีการพัฒนาทีมคนและเครื่องจักรที่ขับเคลื่อนด้วย AI แต่คนยังคงมีบทบาทเป็นที่ปรึกษาสำหรับเครื่องจักร โดยคนมีหน้าที่ในการเข้าใจระบบ ตรวจสอบระบบ และรับรองว่าระบบทำงานได้อย่างถูกต้อง อย่างไรก็ตาม การทำงานเป็นทีมเป็นสองทาง และเครื่องจักรสามารถช่วยคนในการบรรลุเป้าหมายได้โดยการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน

เมแกน แบล็กเวลล์ เป็นอดีตหัวหน้าฝ่ายวิจัยวิทยาศาสตร์ชีวภาพและเทคโนโลยีที่ห้องปฏิบัติการลินคอล์น แบล็กเวลล์ทำงานในการออกแบบระบบ AI ที่สามารถตรวจจับได้ว่าบุคคลใดมีความเครียดหรือความเหนื่อยล้ามากจนกระทบต่อการทำงานของพวกเขา แบล็กเวลล์กล่าวว่าข้อผิดพลาดของมนุษย์ไม่เพียงแต่ทำให้เกิดความผิดพลาดและพลาดโอกาสเท่านั้น แต่ยังอาจนำไปสู่ผลกระทบที่รุนแรงและอาจถึงขั้นเสี่ยงต่อชีวิตได้ การแทรกแซงเร็วๆ นี้สามารถช่วยได้ ระบบ AI ที่กล่าวถึงนี้สามารถแนะนำวิธีการบรรเทาความเหนื่อยล้าให้กับคู่หูคนของมันได้ ตามที่แบล็กเวลล์อธิบาย

“ปัจจุบัน การตรวจสอบระบบประสาทกำลังเป็นไปอย่างเฉพาะเจาะจงและพกพาได้ เราเห็นภาพการใช้เทคโนโลยีเพื่อตรวจสอบความเหนื่อยล้าหรือการทำงานหนักเกินไป คนนี้กำลังจดจ่ออยู่กับเรื่องมากเกินไปหรือไม่? เขาจะหมดพลังหรือไม่? หากคุณสามารถตรวจสอบคนได้ คุณสามารถแทรกแซงก่อนที่สิ่งเลวร้ายจะเกิดขึ้น”

ระบบตรวจจับความเครียดและความเหนื่อยล้าจะทำงานโดยการรวบรวมข้อมูลไบโอเมตริกและวิเคราะห์them การศึกษาในอดีตได้พยายามใช้การบันทึกวิดีโอและเสียงของบุคคล โดยใช้การประมวลผลภาพและภาษาธรรมชาติเพื่อค้นหาลักษณะที่อาจบ่งบอกถึงสภาวะทางประสาทและสรีรวิทยาของบุคคล การทำงานก่อนหน้านี้ที่ใช้ข้อมูลไบโอเมตริกเพื่อกำหนดสภาวะทางอารมณ์ของคนได้เห็นความสำเร็จในการตรวจจับระดับความซึมเศร้า แม้ว่าจะมีการถกเถียงเกี่ยวกับความน่าเชื่อถือของอัลกอริทึมเหล่านี้และผลการวิจัยที่แท้จริง ทีมวิจัยที่ MIT จะใช้ข้อมูลที่รวบรวมไม่เพียงแต่จากวิดีโอและเสียงเท่านั้น แต่ยังรวมถึงเซ็นเซอร์ไบโอเมตริกที่หลากหลายซึ่งรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับ EEG และอัตราการเต้นของหัวใจ โดยมีเป้าหมายในการสร้างแบบจำลองที่แม่นยำและเชื่อถือได้

ขั้นตอนแรกในการออกแบบระบบวินิจฉัยใดๆ คือการกำหนดมาตรฐานการทำงานปกติ เพื่อให้สิ่งนี้เกิดขึ้น ระบบ AR ต้องสร้างแบบจำลองทางประชานของแต่ละบุคคล ตามที่ทีมวิจัยระบุ แบบจำลองทางประชานถูกออกแบบตามข้อมูลทางสรีรวิทยาที่รวบรวมจากบันทึกและเซ็นเซอร์ ระบบสามารถเริ่มตรวจสอบบุคคลเพื่อดูว่าภาวะทางสรีรวิทยาของพวกเขาเปลี่ยนแปลงไปตามเวลาหรือไม่ โดยการคาดการณ์ว่าการเปลี่ยนแปลงใดอาจเป็นอันตรายและนำไปสู่ข้อผิดพลาดหรือการบาดเจ็บ

หากระบบ AI ระบุว่าการทำงานของคนกำลังเสื่อมถอยเนื่องจากความเหนื่อยล้าหรือความเครียด การแทรกแซงหลายอย่างเป็นไปได้ ระบบอาจเพียงแค่บอกให้คู่หูคนของมันพักผ่อนหรือดื่มกาแฟ อย่างไรก็ตาม หากทีมคนและ AI กำลังทำงานในสถานการณ์ที่อันตราย เช่น การขับรถลากจูง และคนสูญเสียความตื่นตัว ระบบ AI สามารถทำงานเป็นระบบความปลอดภัยและหยุดรถได้

ทีมวิจัยยังคงอยู่ในขั้นตอนแรกของโครงการ โดยรวบรวมข้อมูลที่จำเป็นในการฝึกอบรมอัลกอริทึมของพวกเขา ทีมวางแผนจะใช้ผู้วิเคราะห์ข่าวกรองเป็นกรณีทดสอบแรก โดยให้ผู้วิเคราะห์เข้าร่วมในสถานการณ์จำลองของงานประจำวันของพวกเขา