Các nhà nghiên cứu MIT thử nghiệm các phương pháp phát hiện căng thẳng và mệt mỏi do công việc điều khiển

Các nhà nghiên cứu tại Viện Công nghệ Massachusetts MIT đã làm việc trên nền tảng AI phương pháp cảm nhận khi một người căng thẳng hoặc mệt mỏi về nhận thức, đang tác động tiêu cực đến hiệu suất của họ trong công việc. Theo nhóm nghiên cứu của MIT, dự án nhằm tận dụng sức mạnh của đội ngũ người-máy, sử dụng máy móc để giúp con người làm việc một cách tối ưu, an toàn hơn.

Michael Pietrucha là một phần của Phòng thí nghiệm Lincoln tại MIT, là chuyên gia Hệ thống Chiến thuật. Pietrucha đã chỉ ra lịch sử hợp tác lâu dài giữa con người và máy móc trong nhiều năm nhưng lưu ý rằng ngay cả khi có sự xuất hiện của các nhóm máy móc tinh vi do AI điều khiển, con người thường đóng vai trò cố vấn cho máy móc. Trách nhiệm của con người thường là hiểu hệ thống, giám sát hệ thống và đảm bảo hệ thống hoạt động chính xác. Tuy nhiên, làm việc theo nhóm là một con đường hai chiều và máy móc có thể giúp con người đạt được mục tiêu, tăng cường công việc của họ.

Megan Blackwell là cựu phó trưởng phòng nghiên cứu công nghệ và khoa học sinh học được tài trợ nội bộ tại Phòng thí nghiệm Lincoln. Blackwell đã làm việc để thiết kế các hệ thống AI có khả năng xác định thời điểm ai đó đang chịu nhiều căng thẳng/mệt mỏi đang làm giảm hiệu suất của họ. Blackwell lưu ý rằng lỗi của con người không chỉ dẫn đến sai lầm và bỏ lỡ cơ hội, nó còn có thể dẫn đến những hậu quả tai hại, có khả năng đe dọa đến tính mạng. Can thiệp càng sớm càng tốt. Hệ thống AI được đề cập có thể đề xuất các cách để giảm mệt mỏi cho đối tác con người của nó. Như Blackwell đã giải thích, theo tin tức của MIT:

“Ngày nay, giám sát thần kinh đang trở nên cụ thể và di động hơn. Chúng tôi hình dung việc sử dụng công nghệ để theo dõi sự mệt mỏi hoặc quá tải nhận thức. Là người này tham dự quá nhiều? Họ sẽ hết xăng, có thể nói như vậy? Nếu bạn có thể giám sát con người, bạn có thể can thiệp trước khi điều gì đó tồi tệ xảy ra.”

Hệ thống nhận biết căng thẳng và mệt mỏi sẽ hoạt động bằng cách thu thập dữ liệu sinh trắc học và phân tích nó. Các nghiên cứu trước đây đã cố gắng sử dụng các bản ghi video và âm thanh của một người, kết hợp với thị giác máy tính và thuật toán xử lý ngôn ngữ tự nhiên, để tìm ra các mẫu có thể chỉ ra trạng thái sinh lý và hành vi thần kinh của một người. Công việc trước đây sử dụng dữ liệu sinh trắc học để xác định trạng thái cảm xúc của con người đã cho thấy một số thành công phát hiện mức độ trầm cảm, mặc dù có một số tranh cãi về mức độ đáng tin cậy các thuật toán này là và nếu các nghiên cứu thực sự có thể nhân rộng. Nhóm nghiên cứu tại MIT sẽ sử dụng dữ liệu được thu thập không chỉ từ các bản ghi video và âm thanh mà còn từ nhiều cảm biến sinh trắc học thu thập dữ liệu về điện não đồ và nhịp tim, nhằm xây dựng các mô hình chính xác, đáng tin cậy.

Bước đầu tiên trong việc thiết kế bất kỳ hệ thống chẩn đoán nào là thiết lập đường cơ sở cho hoạt động bình thường. Để điều này xảy ra, hệ thống AR phải xây dựng mô hình nhận thức của một cá nhân. Theo nhóm nghiên cứu, các mô hình nhận thức được thiết kế liên quan đến các đầu vào sinh lý được thu thập thông qua các bản ghi và cảm biến. Sau đó, hệ thống có thể bắt đầu theo dõi người đó để xem liệu thùng sinh lý của họ có thay đổi theo thời gian hay không, dự đoán những sai lệch nào có thể gây hại, gây ra sai lầm hoặc thương tích.

Nếu hệ thống AI xác định rằng hiệu suất của con người đang giảm sút do mệt mỏi hoặc căng thẳng, thì có thể thực hiện một số biện pháp can thiệp khác nhau. Hệ thống có thể chỉ cần nhắc đồng đội con người của nó nghỉ ngơi hoặc uống một ít cà phê. Tuy nhiên, nếu nhóm AI-con người đang hoạt động trong một tình huống nguy hiểm, chẳng hạn như lái xe nâng và con người bất tỉnh, thì hệ thống AI có thể hoạt động như một Fail-Safe và khiến phương tiện dừng lại.

Nhóm nghiên cứu vẫn đang trong giai đoạn đầu của dự án, thu thập dữ liệu cần thiết để huấn luyện các thuật toán của họ. Nhóm dự định sử dụng các nhà phân tích tình báo làm trường hợp thử nghiệm đầu tiên của họ, yêu cầu các nhà phân tích tham gia vào một phiên bản mô phỏng công việc hàng ngày của họ.