Дослідники Массачусетського технологічного інституту експериментують з методами ШІ для визначення стресу та втоми на роботі

Дослідники з Массачусетського технологічного інституту MIT працювали над штучним інтелектом методи відчуття стресу людини або когнітивної втоми, негативно впливає на їх продуктивність на роботі. За словами дослідницької групи Массачусетського технологічного інституту, проект спрямований на використання потужності команд «людина-машина», використовуючи машини, щоб допомогти людям працювати оптимально та безпечніше.

Майкл П’єтруха працює в лабораторії Лінкольна Массачусетського технологічного інституту як спеціаліст із тактичних систем. П’єтруха вказав на довгу історію співпраці між людьми та машинами протягом багатьох років, але зазначив, що навіть із появою складних команд «людина-машина», керованих ШІ, людина зазвичай відіграє роль порадника машини. Відповідальністю людини зазвичай є розуміння системи, моніторинг системи та забезпечення її правильної роботи. Однак командна робота — це вулиця з двостороннім рухом, і машина може допомогти людям досягти мети, збільшуючи їхню роботу.

Меган Блекуелл була колишнім заступником керівника відділу біологічних наукових і технологічних досліджень, що фінансуються з внутрішніх джерел, у Лабораторії Лінкольна. Блеквелл працював над розробкою систем ШІ, здатних визначати, коли хтось перебуває під сильним стресом/втомою, що погіршує його продуктивність. Блеквелл зазначає, що людські помилки не лише призводять до помилок і втрачених можливостей, але також можуть призвести до катастрофічних, потенційно небезпечних для життя наслідків. Чим раніше вдасться провести втручання, тим краще. Система штучного інтелекту, про яку йдеться, може запропонувати способи зняти втому своєму партнеру-людині. Як пояснив Блеквелл, згідно з новинами MIT:

«Сьогодні нейромоніторинг стає більш специфічним і портативним. Ми передбачаємо використання технології для моніторингу втоми чи когнітивного перевантаження. Чи ця людина надто багато займається? У них, так би мовити, газ закінчиться? Якщо ви можете стежити за людиною, ви можете втрутитися, перш ніж трапиться щось погане».

Система розпізнавання стресу та втоми працюватиме шляхом збору та аналізу біометричних даних. У попередніх дослідженнях намагалися використати відео- та аудіозаписи людини в поєднанні з комп’ютерним зором і алгоритмами обробки природної мови, щоб знайти шаблони, які могли б вказувати на нейроповедінковий і фізіологічний стан людини. Попередня робота з використанням біометричних даних для визначення емоційного стану людей мала певні результати успіх виявлення рівні депресії, хоча є деякі суперечки щодо надійності ці алгоритми, і якщо дослідження справді відтворюються. Команда з Массачусетського технологічного інституту використовуватиме дані, зібрані не лише з відео- та аудіозаписів, але й різноманітні біометричні датчики, які збирають дані щодо ЕЕГ і частоти серцевих скорочень, щоб створити точні та надійні моделі.

Першим кроком у розробці будь-якої діагностичної системи є встановлення базової лінії нормальної роботи. Щоб це сталося, система AR повинна побудувати когнітивну модель індивіда. За словами дослідницької групи, когнітивні моделі розроблені з урахуванням фізіологічних даних, зібраних за допомогою записів і датчиків. Потім система може почати стежити за людиною, щоб побачити, чи змінюються її фізіологічні ящики з часом, передбачаючи, які відхилення потенційно можуть бути шкідливими, спричинити помилки чи травми.

Якщо система штучного інтелекту визначить, що працездатність людини погіршується через втому або стрес, можливо кілька різних втручань. Система може просто запропонувати своєму товаришу по команді зробити перерву або випити кави. Однак якщо команда людини та штучного інтелекту працює в небезпечному сценарії, наприклад, за кермом навантажувача, і людина втрачає свідомість, система штучного інтелекту може діяти як безвідмовна система та зупинити автомобіль.

Дослідницька група все ще перебуває на ранніх стадіях проекту, збираючи дані, необхідні для навчання своїх алгоритмів. Команда планує використовувати розвідувальних аналітиків як свій перший тестовий приклад, залучаючи аналітиків до змодельованої версії їхньої щоденної роботи.