নিরাপদ ড্রাইভিং সবার জন্য একটি অত্যন্ত উদ্বেগের বিষয়। মানুষের ভুলের কারণে ঘটা দুর্ঘটনাগুলো কমাবে, এই আশায় নতুন প্রযুক্তি আমাদের জন্য স্বয়ংক্রিয় গাড়ি নিয়ে এসেছে। এটি এমন কিছু ফিচারও নিয়ে এসেছে যার লক্ষ্য হলো ড্রাইভিংকে আরও নিরাপদ এবং আনন্দদায়ক করে তোলা। এই বৈশিষ্ট্যগুলোর মধ্যে রয়েছে উইন্ডশিল্ডে হেডস-আপ ডিসপ্লে এবং স্বয়ংক্রিয় ব্রেকিং সিস্টেম, শুধু কয়েকটি নাম উল্লেখ করা হলো।

2010 সাল থেকে বিশ্বব্যাপী সড়ক দুর্ঘটনায় মৃত্যু 5% কমেছে। তবে, আজও প্রতি বছর প্রায় 1.19 মিলিয়ন মানুষ গাড়ি দুর্ঘটনায় মারা যান। এছাড়া, প্রতি বছর গাড়ি দুর্ঘটনার কারণে প্রায় 50 মিলিয়ন মানুষ আহত হন1।

একটি গাড়ির সিস্টেম যতই উন্নত হোক না কেন, মানুষের মস্তিষ্কই হলো সবচেয়ে শক্তিশালী কম্পিউটার। সড়কে নিরাপত্তা নিশ্চিত করতে কগনিটিভ ডিস্ট্রাকশন (মানসিক বিভ্রান্তি) বোঝার বিষয়টি একটি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে।

কেন মনোযোগ বিভ্রান্তি মারাত্মক হতে পারে

আমরা নিজেদের এই ভেবে বোকা বানিয়ে ফেলেছি যে আমরা একই সাথে একাধিক কাজ (মাল্টিটাস্ক) করতে পারি। গবেষণা প্রমাণ করে যে মনযোগের গতি এবং সঠিকতা উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস না করে মানুষের মস্তিষ্ক কার্যকরভাবে মাল্টিটাস্ক করতে পারে না2।

গাড়ি চালানোর সময় সেল ফোনে কথা বলা বা ইনফোটেইনমেন্ট সিস্টেম ব্যবহার করা আজকের সমাজে সাধারণ বিষয়। তবে, এটি বিপজ্জনক হতে পারে কারণ এটি সড়ক থেকে আপনার মনোযোগ সরিয়ে দেয়।

ডিস্ট্রাক্টেড ড্রাইভিং সংক্রান্ত আইনগুলো চালকের নিরাপত্তা উন্নত করার চেষ্টা করে। মনোযোগ বিভ্রান্তি কমাতে প্রকৌশলীরা এমনভাবে গাড়ি ডিজাইন করছেন যা হাত না লাগিয়ে সহজে ব্যবহার করা যায়। তা সত্ত্বেও, যুক্তরাষ্ট্রে মনোযোগ বিভ্রান্ত চালকদের কারণে ঘটা দুর্ঘটনায় প্রতিদিন নয়জন মারা যাচ্ছেন3।

একটি দ্রুত টেক্সট মেসেজ পাঠানো চোখের পলকে হতে পারে বলে মনে হতে পারে, কিন্তু যেকোনো কারণেই হোক রাস্তা থেকে চোখ সরিয়ে নেওয়া মারাত্মক হতে পারে। CDC-এর অনুমান অনুযায়ী, 55 mph গতিতে গাড়ি চালানোর সময় টেক্সট করা মানে চোখ বন্ধ করে একটি আস্ত ফুটবল মাঠ পাড়ি দেওয়ার মতো4। ড্রাইভিংয়ের সময় মনোযোগ বিভ্রান্তি ক্লান্ত থাকা, মন খারাপ থাকা, বা মাদক ও অ্যালকোহল ব্যবহারের মতো নানা কারণে ঘটতে পারে।

ওয়্যারলেস EEG হেডসেটগুলো গাড়ি চালানোর সময় মনোযোগের বিচ্যুতি সনাক্ত করতে পারে, যা রিয়েল-টাইমে দুর্ঘটনা প্রতিরোধে সহায়তা করে। 2013 সালে রয়্যাল অটোমোবাইল ক্লাব অফ ওয়েস্টার্ন অস্ট্রেলিয়া নিজেদের একটি EEG কার তৈরি করে এই তত্ত্বটি পরীক্ষা করেছিল।

মনোযোগ-চালিত গাড়ি বিভ্রান্তিকর ড্রাইভিংকে পরীক্ষার আওতায় আনে। সূত্র: RAC

মনোযোগ-চালিত গাড়ি

CDC-এর উদাহরণ যেভাবে দেখায়, আমরা যখন অন্যমনস্ক থাকি তখন আমাদের মস্তিষ্ক সচেতনভাবে জরুরি তথ্য প্রক্রিয়া করতে পারে না। ওয়েস্টার্ন অস্ট্রেলিয়ার RAC আবিষ্কার করেছে যে দুর্ঘটনায় জড়িত অস্ট্রেলিয়ান চালকদের মধ্যে 20% চালক যে বস্তুর সাথে ধাক্কা খেয়েছেন সেটির দিকেই তাকিয়ে ছিলেন। তবে, কগনিটিভ ডিস্ট্রাকশনের কারণে তারা বুঝতে পারছিলেন না আসলে কী ঘটছে।

“মস্তিষ্ক মূলত একটি মনোযোগ আকর্ষণকারী যন্ত্র,”解释 করেছেন Emotiv-এর সহ-প্রতিষ্ঠাতা এবং চিফ টেকনোলজি অফিসার জিওফ্রে ম্যাকেলার। “মস্তিষ্কের সামনের অংশকে সক্রিয় থাকতে হবে এবং ড্রাইভিংয়ের সাথে অত্যন্ত নিবিড়ভাবে জড়িত থাকতে হবে কারণ অবচেতন মস্তিষ্ক জানে না যে লেন থেকে বাইরে চলে গেলে কোনো সমস্যা তৈরি হবে।”

ধারণাটি হলো: যদি আপনার গাড়ি আপনার মনোযোগ বিভ্রান্ত হওয়ার বিষয়টি বুঝতে পারে এবং গতি কমিয়ে দেয়, তবে কেমন হতো? RAC ঠিক এই কাজটি করার জন্য একটি হুন্ডাই i40 গাড়ি সংশোধন বা মডিফাই করতে Emotiv-এর সাথে কাজ করেছে। চালকদের মাথায় একটি EPOC সিরিজ 14-চ্যানেল EEG হেডসেট লাগানো হয়েছিল যা গাড়ির সাথে যোগাযোগ করেছিল। মস্তিষ্কের কার্যক্ষমতা সরাসরি গাড়ির গতির ওপর প্রভাব ফেলেছিল।

চোখ খোলা/বন্ধ থাকা, দৃষ্টি দেওয়ার হার, লক্ষ্যহীন ভাব ইত্যাদি সহ বিভিন্ন মস্তিষ্কের অবস্থার মানদণ্ড পরিমাপ করার পর, EEG গাড়িটিকে এমনভাবে প্রোগ্রাম করা হয়েছিল যেন চালক অন্যমনস্ক হলেই গাড়ির গতি কমে যায়। চালক যখন রাস্তা থেকে মুখ ঘুরিয়ে নেন, তখনও গাড়ি প্রতিক্রিয়া দেখায়, যা EPOC-এর বিল্ট-ইন জাইরোস্কোপ দ্বারা নির্দেশিত হয়েছিল।

RAC এই “মনোযোগ-চালিত” গাড়িটি নিয়ে একটি রোড ট্রিপের আয়োজন করে যাতে প্রমাণ করা যায় যে মনোযোগের অভাব সবাইকে প্রভাবিত করে6। বিশেষ করে দীর্ঘ সড়কগুলোতে কগনিটিভ ডিস্ট্রাকশনের সমস্যাটি আরও পরীক্ষা করার জন্য রোড ট্রিপের পরে একের পর এক ক্লোজড সার্কিট পরীক্ষা চালানো হয়েছিল। যদিও মডিফাইড গাড়িটি বাণিজ্যিকভাবে উৎপাদিত হয়নি, তবে এটি চাকার পেছনে থাকাকালীন আমরা কত সহজে অন্যমনস্ক হয়ে যেতে পারি সে সম্পর্কে জনসচেতনতা তৈরি করেছে।

গাড়ি প্রস্তুতকারকদের কাছে একটি স্মার্ট ব্রেইন-টু-ভেহিকল (B2V) সিস্টেমের আবেদন হারিয়ে যায়নি। 2018 সালে নিসান একটি B2V প্রোটোটাইপ উন্মোচন করে যা ব্যবহারকারীর পছন্দ অনুযায়ী মানিয়ে নিতে পারে এবং জরুরি পরিস্থিতিতে দ্রুত প্রতিক্রিয়া জানাতে পারে7।

“কাঙ্ক্ষিত গতিবিধির পূর্বাভাস দেওয়ার মাধ্যমে, সিস্টেমগুলো মানুষের গড় প্রতিক্রিয়া সময়ের চেয়ে 0.2 থেকে 0.5 সেকেন্ড দ্রুত কাজ করতে পারে (স্টিয়ারিং হুইল ঘোরানো বা গাড়ির গতি কমানো), যা চালকের জন্য প্রায় অদৃশ্য থেকেই প্রতিক্রিয়া জানানোর সময়কে উন্নত করতে পারে,” নিসান ব্যাখ্যা করেছে8।

রিয়েল-টাইম সতর্কতা চালকদের গাড়ি চালানোর জন্য অতিরিক্ত ক্লান্ত হয়ে পড়ার আগেই তাদের সামর্থ্যের ঘাটতির বিষয়ে সতর্ক করতে পারে।

তন্দ্রাচ্ছন্নতার সতর্কতা

ঘুম ঘুম ভাব হওয়া অন্যমনস্কতার চেয়ে সচেতন মনের কাছে বেশি স্পষ্ট। তবে, একজন চালক হাই তুলতে শুরু করা বা মাথা ঢুলতে শুরু করার আগেই তার নিজের এবং অন্যদের জন্য বিপদ ঘনিয়ে আসে। এই কারণেই গবেষকরা অনেক দেরি হয়ে যাওয়ার আগেই ক্লান্ত অবস্থায় গাড়ি চালানো প্রতিরোধ করতে ওয়্যারলেস EEG ব্যবহারের বিষয়টি অন্বেষণ করছেন।

যদি এই ধরনের তন্দ্রাচ্ছন্নতা সনাক্তকারী সিস্টেম গাড়ির অপারেটিং সিস্টেমের সাথে যুক্ত করা হয়, তবে কগনিটিভ দুর্বলতার প্রথম লক্ষণ দেখামাত্রই চালককে সতর্ক করা সম্ভব হতে পারে। এই ধারণাটি সাধারণ মনোযোগ বিভ্রান্তির ক্ষেত্রেও উপকারী হতে পারে।

একটি বিশ্ববিদ্যালয়ের গবেষণায় একটি সফটওয়্যার ফ্রেমওয়ার্ক তৈরি করা হয় এবং লেকচারের সময় মনোযোগ হারানোর বিষয়টি সনাক্ত করতে একটি EPOC হেডসেট ব্যবহার করা হয়েছিল। সজাগতা কমে গেলে শিক্ষার্থীদের সেল ফোনে ভাইব্রেটিং টেক্সট মেসেজ অ্যালার্ট পাঠানো হয়েছিল, যার ফলে 75% অংশগ্রহণকারী পুনরায় মনোযোগ ফিরে পান এবং ধরে রাখতে সক্ষম হন9।

একজন ব্যক্তির ঘুম ঘুম ভাব বেশ কিছু দৃশ্যমান লক্ষণের মাধ্যমে সনাক্ত করা যায়, যেমন মাথা ঢুলানো, চোখ বন্ধ হওয়া এবং হাই তোলা। পুকিয়ং ন্যাশনাল ইউনিভার্সিটির লি প্রমুখের একটি গবেষণায় সজাগ মস্তিষ্কের অবস্থা ও পরিবর্তন এবং মাথার নড়াচড়া পর্যবেক্ষণ করতে ভিডিও এবং EEG ডাটা ব্যবহার করা হয়েছিল। তারা “সামান্য তন্দ্রাচ্ছন্ন” অবস্থাগুলো পর্যবেক্ষণের সময় 96.24% সনাক্তকরণ নির্ভুলতার তথ্য জানিয়েছেন10।

এই ধারণাটিকে আরও এগিয়ে নিয়ে, 2017 সালের একটি গবেষণায় তন্দ্রাচ্ছন্নতার বিভিন্ন গভীরতা পরিমাপ করার জন্য একটি পোলিং অ্যালগরিদম ডিজাইন এবং প্রয়োগ করা হয়েছিল। এর উদ্দেশ্য হলো প্রাথমিক পর্যায়েই রিয়েল-টাইমে তন্দ্রাচ্ছন্নতা চিহ্নিত করা যাতে গাড়ি চালানোর সময় এটি বিপজ্জনক হয়ে না ওঠে। পরীক্ষার সময় মস্তিষ্কের কার্যকলাপ পরিমাপের জন্য একটি Emotiv EPOC ব্যবহার করা হয়েছিল। গবেষকরা তন্দ্রাচ্ছন্ন এবং জাগ্রত অবস্থার পার্থক্য পৃথক করার ক্ষেত্রে 82% সাফল্যের হারের কথা জানিয়েছেন11।

গাড়ি চালানোর সময় সাবজেক্টের সজাগতার অভাব সুনির্দিষ্টভাবে সনাক্ত করতে হাই তোলার মতো দৃশ্যমান লক্ষণের পাশাপাশি EEG পরিমাপ করা হয়। সূত্র: লি প্রমুখ, 2015

শান্ত থাকুন এবং নিরাপদে গাড়ি চালান

জাতিসংঘের লক্ষ্য হলো 2030 সালের মধ্যে সড়ক দুর্ঘটনায় মৃত্যু ও আহতের সংখ্যা অর্ধেকে নামিয়ে আনা12। বিজ্ঞানী ও প্রকৌশলীরা জানতে পারেন যে মনোযোগ বিভ্রান্ত চালকরা কীভাবে চিন্তা করেন এবং তাদের সাহায্য করার জন্য গাড়ি ডিজাইন করতে পারেন। ওয়্যারলেস, মোবাইল EEG ডিভাইসের মূল্য এবং সহজলভ্যতার কারণেই এটি সম্ভব হয়েছে।

সড়কে দুর্ঘটনা রোধ করতে গবেষকরা মাইন্ডফুলনেস থেকে শুরু করে তন্দ্রাচ্ছন্নতা সনাক্ত করা পর্যন্ত সব ক্ষেত্রে বিভ্রান্তিকর ড্রাইভিং নিয়ে গবেষণা করার জন্য মোবাইল EEG ব্যবহার করেন।

তথ্যসূত্র

1সড়ক দুর্ঘটনায় আঘাত। (2023, ডিসেম্বর 13)। বিশ্ব স্বাস্থ্য সংস্থা: WHO. https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/road-traffic-injuries

2মাদোর, কেভিন পি এবং অ্যান্থনি ডি ওয়াগনার। (2019, এপ্রিল 1)। মাল্টিটাস্কিংয়ের বহুবিধ খরচ। PubMed Central (PMC)। www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7075496

3মনোযোগ বিভ্রান্ত ড্রাইভিং। (2023)। NHTSA. https://www.nhtsa.gov/risky-driving/distracted-driving

4মনোযোগ বিভ্রান্ত ড্রাইভিং | যাতায়াত নিরাপত্তা | ইনজুরি সেন্টার | CDC. (n.d.). https://www.cdc.gov/distracted-driving/about/

5স্টিনসন, এল. (2013, নভেম্বর 8)। এই গাড়িটি বুঝতে পারে আপনি কখন মনোযোগ দিচ্ছেন না এবং গতি কমিয়ে দেয়। WIRED. https://www.wired.com/2013/11/this-car-slows-down-when-youre-not-paying-attention/

6RAC WA. (2013, নভেম্বর 17)। RAC মনোযোগ-চালিত গাড়ি রোড ট্রিপ টিভি বিজ্ঞাপন [ভিডিও]। YouTube. https://youtu.be/D8WHS0T4N08

7CNET কার্স। (2018, জানুয়ারি 8)। CES 2018: নিসানের ব্রেইন-টু-ভেহিকল প্রযুক্তি এক ধরণের মন পড়তে পারে [ভিডিও]। YouTube. https://youtu.be/pEthcB-P5Qw

8ব্রেইন-টু-ভেহিকল | উদ্ভাবন |. (n.d.). নিসান গ্লোবাল। https://www.nissan-global.com/EN/INNOVATION/TECHNOLOGY/ARCHIVE/B2V/

9চারিথা, এস., করুনানন্দ, এ., এবং ফিলিপ, জি. (2017)। মনোযোগ ফিরে পাওয়ার ফ্রেমওয়ার্ক মডেলিং। জার্নাল অফ অ্যাপ্লায়েড অ্যান্ড ফিজিক্যাল সায়েন্সেস, 3(2). https://doi.org/10.20474/japs-3.2.1

10লি, জি., এবং চুং, ডব্লিউ. (2015)। চালকের তন্দ্রাচ্ছন্নতা প্রাথমিকভাবে সনাক্তকরণের জন্য একটি কনটেক্সট-অ্যাওয়ার EEG হেডসেট সিস্টেম। সেন্সরস, 15(8), 20873-20893। https://doi.org/10.3390/s150820873

11শেন, জে., লি, বি., এবং শি, এক্স. (2017)। একটি বহনযোগ্য ব্রেইন-কম্পিউটার ইন্টারফেসের মাধ্যমে মানুষের তন্দ্রাচ্ছন্নতার রিয়েল-টাইম সনাক্তকরণ। ওপেন জার্নাল অফ অ্যাপ্লায়েড সায়েন্স, 07(03), 98-113। https://doi.org/10.4236/ojapps.2017.73009

12বার্ষিক 1.3 মিলিয়ন সড়ক দুর্ঘটনায় মৃত্যুর সাথে, জাতিসংঘ 2030 সালের মধ্যে এই সংখ্যা অর্ধেকে নামিয়ে আনতে চায়।
(2021, ডিসেম্বর 6)। জাতিসংঘের সংবাদ। উদ্ধারকৃত মার্চ 27, 2024, https://news.un.org/en/story/2021/12/1107152