Các nhà nghiên cứu tại MIT Thử nghiệm với các phương pháp AI để phát hiện căng thẳng và mệt mỏi tại nơi làm việc

Các nhà nghiên cứu tại Viện Công nghệ Massachusetts (MIT) đã làm việc trên các phương pháp AI để cảm nhận khi căng thẳng hoặc mệt mỏi của một người ảnh hưởng tiêu cực đến hiệu suất làm việc của họ. Theo nhóm nghiên cứu của MIT, dự án nhằm tận dụng sức mạnh của các đội nhân-machine, sử dụng máy móc để giúp con người làm việc một cách tối ưu và an toàn hơn.

Michael Pietrucha là một phần của Phòng thí nghiệm Lincoln tại MIT, phục vụ như một chuyên gia Hệ thống Táct. Pietrucha chỉ ra lịch sử lâu dài của sự hợp tác giữa con người và máy móc trong những năm qua, nhưng lưu ý rằng ngay cả với sự xuất hiện của các đội nhân-machine tinh vi được thúc đẩy bởi AI, con người thường đóng vai trò là cố vấn cho máy móc. Trách nhiệm của con người thường là hiểu hệ thống, giám sát hệ thống và đảm bảo nó hoạt động đúng. Tuy nhiên, sự hợp tác là một con đường hai chiều, và máy móc có thể giúp con người đạt được mục tiêu của mình, tăng cường công việc của họ.

Megan Blackwell là cựu Phó trưởng phòng Nghiên cứu Khoa học và Công nghệ Sinh học tại Phòng thí nghiệm Lincoln. Blackwell đã làm việc để thiết kế các hệ thống AI có thể xác định khi nào ai đó đang dưới áp lực căng thẳng hoặc mệt mỏi mà có thể làm suy giảm hiệu suất của họ. Blackwell lưu ý rằng lỗi của con người không chỉ dẫn đến sai lầm và bỏ lỡ cơ hội, mà còn có thể dẫn đến hậu quả thảm khốc, có thể đe dọa đến tính mạng. Việc can thiệp sớm càng tốt, hệ thống AI có thể đề xuất cách giảm mệt mỏi cho đối tác con người của mình. Như Blackwell giải thích, theo tin tức MIT:

“Ngày nay, việc theo dõi thần kinh đang trở nên cụ thể và di động hơn. Chúng tôi hình dung sử dụng công nghệ để theo dõi mệt mỏi hoặc quá tải nhận thức. Liệu người này có đang chú ý đến quá nhiều thứ? Liệu họ sẽ cạn kiệt năng lượng, nói cách khác? Nếu bạn có thể theo dõi con người, bạn có thể can thiệp trước khi điều gì đó tồi tệ xảy ra.”

Hệ thống nhận dạng 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 video và âm thanh của một người, kết hợp với các thuật toán tầm nhìn máy tính và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, để tìm ra các mẫu có thể chỉ ra trạng thái thần kinh và sinh lý của một người. Các công việc trước đây sử dụng dữ liệu sinh trắc học để xác định trạng thái cảm xúc của con người đã thấy một số thành công phát hiện mức độ trầm cảm, mặc dù có một số tranh cãivề độ tin cậy của các thuật toán này và liệu các nghiên cứu có thực sự có thể tái tạo lại. Nhóm nghiên cứu tại MIT sẽ sử dụng dữ liệu thu thập không chỉ từ video và âm thanh, mà còn từ các cảm biến sinh trắc học thu thập dữ liệu về EEG và nhịp tim, nhằm xây dựng các mô hình chính xác và đáng tin cậy.

Bước đầu tiên trong việc thiết kế bất kỳ hệ thống chẩn đoán nào là thiết lập một đường cơ sở về hiệu suất bình thường. Để điều này xảy ra, hệ thống AR phải xây dựng một mô hình nhận thức của một cá nhân. Theo nhóm nghiên cứu, các mô hình nhận thức được thiết kế với sự tôn trọng các đầu vào sinh lý thu thập được thông qua các bản ghi và cảm biến. Hệ thống sau đó có thể bắt đầu theo dõi người đó để xem liệu các crate sinh lý của họ có thay đổi theo thời gian, dự đoán những sai lệch nào có thể có hại, gây ra sai lầm hoặc chấn thương.

Nếu hệ thống AI xác định rằng hiệu suất của con người đang suy giảm do mệt mỏi hoặc căng thẳng, có thể có nhiều can thiệp khác nhau. Hệ thống có thể đơn giản nhắc nhở đối tác con người của mình nghỉ ngơi hoặc uống cà phê. Tuy nhiên, nếu đội nhân-machine đang hoạt động trong một kịch bản nguy hiểm, chẳng hạn như lái xe nâng, và con người mất ý thức, hệ thống AI có thể hành động như một biện pháp an toàn và đưa xe đến dừng lại.

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