নিরাপদ ড্রাইভিং সবার জন্য একটি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ বিষয়। নতুন প্রযুক্তি আমাদের সামনে স্ব-চালিত গাড়ি এনেছে এই আশায় যে এটি মানুষের ভুলের কারণে ঘটা দুর্ঘটনা কমিয়ে আনবে। এটি এমন কিছু বৈশিষ্ট্যও যুক্ত করেছে যার লক্ষ্য ড্রাইভিংকে আরও সুরক্ষিত এবং আনন্দদায়ক করা। এই বৈশিষ্ট্যগুলির মধ্যে উইন্ডশিল্ডে হেডস-আপ ডিসপ্লে এবং স্বয়ংক্রিয় ব্রেকিং সিস্টেমসহ আরও অনেক কিছু রয়েছে।

2010 সাল থেকে বিশ্বব্যাপী ট্রাফিক দুর্ঘটনায় মৃত্যু ৫% হ্রাস পেয়েছে। তবে, এখনও প্রতি বছর ১.১৯ মিলিয়ন মানুষ গাড়ি দুর্ঘটনায় মারা যান। উপরন্তু, প্রতি বছর গাড়ি দুর্ঘটনায় প্রায় ৫০ মিলিয়ন মানুষ আহত হন১।

একটি গাড়ির সিস্টেম যতই উন্নত হোক না কেন, মানুষের মস্তিষ্কই হলো সবচেয়ে শক্তিশালী কম্পিউটার। মানসিক বিভ্রান্তি (কগনিটিভ ডিস্ট্রাকশন) বোঝা রাস্তায় নিরাপত্তা নিশ্চিত করার ক্ষেত্রে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে।

বিভ্রান্তি কেন মারাত্মক

মানুষ নিজেকে এই ভাবনায় বোকা বানিয়েছে যে আমরা একসাথে একাধিক কাজ বা মাল্টিটাস্ক করতে পারি। গবেষণায় প্রমাণিত হয়েছে যে গতি এবং নির্ভুলতা উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস না করে মানুষের মস্তিষ্ক কার্যকরভাবে মাল্টিটাস্ক করতে পারে না২।

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

মনোযোগ বিভ্রান্তিকর ড্রাইভিং সংক্রান্ত আইনগুলি চালকের নিরাপত্তা উন্নত করার চেষ্টা করে। মনোযোগের ব্যাঘাত কমাতে প্রকৌশলীরা হাত ব্যবহার না করেই সহজে চালানো যায় এমনভাবে গাড়ি ডিজাইন করেন। তবুও, মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে বিভ্রান্ত চালকদের কারণে ঘটে যাওয়া দুর্ঘটনায় প্রতিদিন নয়জন মানুষের মৃত্যু হয়৩।

একটি দ্রুত টেক্সট মেসেজ পাঠানো চোখের পলকে মনে হতে পারে, কিন্তু যেকোনো কারণে রাস্তা থেকে চোখ সরানো মারাত্মক হতে পারে। সিডিসি (CDC)-র অনুমান অনুযায়ী, ৫৫ মাইল প্রতি ঘণ্টা গতিতে গাড়ি চালানোর সময় টেক্সট করা আর চোখ বন্ধ করে একটি ফুটবল মাঠ পার হওয়া একই কথা৪। ক্লান্ত থাকা, মন খারাপ থাকা বা মাদক ও অ্যালকোহল ব্যবহারের মতো অনেক কারণে গাড়ি চালানোর সময় মনোযোগ বিভ্রান্ত হতে পারে।

ওয়ারলেস EEG হেডসেট গাড়ি চালানোর সময় মনোযোগের বিভ্রান্তি শনাক্ত করতে পারে, যা রিয়েল-টাইমে দুর্ঘটনা প্রতিরোধে সহায়তা করে। ২০১৩ সালে, রয়্যাল অটোমোবাইল ক্লাব অফ ওয়েস্টার্ন অস্ট্রেলিয়া এই তত্ত্বটি পরীক্ষা করেছিল।

মনোযোগ-চালিত গাড়িটি বিভ্রান্ত ড্রাইভিংকে পরীক্ষার মুখে ফেলেছে। উৎস: RAC

মনোযোগ-চালিত গাড়ি

সিডিসি (CDC)-র উদাহরণটি যেমন দেখায়, আমরা যখন বিভ্রান্ত থাকি তখন আমাদের মস্তিষ্ক সচেতনভাবে জরুরি তথ্য প্রক্রিয়া করতে পারে না। ওয়েস্টার্ন অস্ট্রেলিয়ার আরএসি (RAC) আবিষ্কার করেছে যে দুর্ঘটনায় জড়িত ২০% অস্ট্রেলিয়ান চালক তারা যে বস্তুটিকে আঘাত করেছিলেন সেটির দিকেই তাকিয়ে ছিলেন। তবুও, মানসিক বিভ্রান্তির কারণে কী ঘটছে তা তারা উপলব্ধি করতে পারেননি।

"মস্তিষ্ক মূলত একটি মনোযোগের যন্ত্র," ব্যাখ্যা করেছেন Emotiv-এর সহ-প্রতিষ্ঠাতা এবং প্রধান প্রযুক্তি কর্মকর্তা জিওফ্রে ম্যাকেলার। মস্তিষ্কের সামনের অংশটিকে সক্রিয় থাকতে হবে এবং গাড়ি চালানোর সাথে গভীরভাবে জড়িত থাকতে হবে কারণ অবচেতন মস্তিষ্ক জানে না যে লেন থেকে বেরিয়ে গাড়ি চালালে সমস্যা তৈরি হতে পারে।"

ধারণাটি হলো: আপনার গাড়ি যদি বুঝতে পারত যে আপনি কখন বিভ্রান্ত এবং সেই অনুযায়ী গতি কমিয়ে দিত, তবে কেমন হতো? আরএসি (RAC) ঠিক এই কাজটি করতে পারে এমন একটি হুন্ডাই আই৪০ (Hyundai i40)-কে পরিবর্তন করতে Emotiv-এর সাথে কাজ করেছে। চালকদের মাথায় একটি EPOC সিরিজ ১৪-চ্যানেল EEG হেডসেট পরানো হয়েছিল যা গাড়ির সাথে যোগাযোগ করত। মস্তিষ্কের কার্যক্ষমতা সরাসরি গাড়ির গতির ওপর প্রভাব ফেলেছিল।

চোখ খোলা/বন্ধ রাখা, তাকানোর হার, "অন্যমনস্ক হয়ে যাওয়া" ইত্যাদি সহ বিভিন্ন মস্তিষ্কের অবস্থার মানদণ্ড পরিমাপ করার পরে, ব্যক্তিটি যখন বিভ্রান্ত ছিল তখন গাড়িটির গতি কমিয়ে দেয়ার জন্য প্রোগ্রাম করা হয়েছিল। চালক যখন রাস্তা থেকে মাথা ঘুরিয়ে নিয়েছিলেন তখনও গাড়িটি প্রতিক্রিয়া জানিয়েছিল, যা EPOC-এর বিল্ট-ইন জাইরোস্কোপ দ্বারা নির্দেশিত হয়েছিল।

মনোযোগের অভাব কীভাবে সবাইকে প্রভাবিত করে তা প্রমাণ করার জন্য আরএসি (RAC) "মনোযোগ-চালিত" গাড়িটি নিয়ে একটি রোড ট্রিপে গিয়েছিল৬। বিশেষ করে দীর্ঘ রাস্তাগুলিতে কগনিটিভ ডিস্ট্রাকশনের সমস্যাটিকে আরও অন্বেষণ করার জন্য রোড ট্রিপের পর বেশ কয়েকটি ক্লোজড সার্কিট পরীক্ষা করা হয়েছিল। যদিও পরিবর্তিত গাড়িটি ব্যাপকভাবে উৎপাদন করা হয়নি, তবুও এটি স্টিয়ারিং হুইলের পেছনে আমরা কত সহজেই বিভ্রান্ত হতে পারি সে সম্পর্কে জনসচেতনতা তৈরি করেছে।

গাড়ি নির্মাতাদের কাছে একটি স্মার্ট ব্রেন-টু-ভেহিকল (B2V) সিস্টেমের আবেদন হারিয়ে যায়নি। ২০১৮ সালে, নিসান একটি B2V প্রোটোটাইপ উন্মোচন করেছে যা ব্যবহারকারীর পছন্দ অনুসারে সামঞ্জস্য করতে পারে এবং জরুরি পরিস্থিতিতে দ্রুত প্রতিক্রিয়া জানাতে পারে৭।

নিসান ব্যাখ্যা করেছে, "কাঙ্ক্ষিত গতিবিধির পূর্বাভাস দিয়ে, সিস্টেমগুলি মানুষের গড় প্রতিক্রিয়া সময়ের চেয়ে ০.২ থেকে ০.৫ সেকেন্ড দ্রুত কাজ শুরু করতে পারে (স্টিয়ারিং হুইল ঘোরানো বা গাড়ির গতি কমানো), যা চালকের কাছে মূলত দৃশ্যমান না হয়েই প্রতিক্রিয়ার সময়কে আরও উন্নত করে"৮।

রিয়েল-টাইম অ্যালার্ট চালকদের খুব বেশি ক্লান্ত হয়ে যাওয়ার আগেই তাদের অক্ষমতা সম্পর্কে সতর্ক করতে পারে।

তন্দ্রাচ্ছন্নতার অ্যালার্ট

মনোযোগের অভাবের চেয়ে ঘুম ঘুম ভাব বা তন্দ্রাচ্ছন্নতা সচেতন মনের কাছে বেশি স্পষ্ট। তবে, একজন চালক হাই তুলতে শুরু করা বা মাথা দোলাতে শুরু করার আগেই নিজের এবং অন্যদের জন্য বিপদ আসন্ন হয়ে পড়ে। এজন্যই গবেষকেরা অনেক দেরি হয়ে যাওয়ার আগেই ক্লান্ত চালকদের তন্দ্রাচ্ছন্ন ড্রাইভিংয়ের পূর্বাভাস দিতে ওয়্যারলেস EEG-র ব্যবহার অন্বেষণ করছেন।

যদি এমন একটি তন্দ্রাচ্ছন্নতা শনাক্তকরণ ব্যবস্থা গাড়ির অপারেটিং সিস্টেমে প্রয়োগ করা হয়, তবে কগনিটিভ প্রতিবন্ধকতার প্রথম লক্ষণেই চালককে সতর্ক করা যেতে পারে। এই ধারণাটি সাধারণ বিভ্রান্তির জন্যও উপকারী হতে পারে।

একটি বিশ্ববিদ্যালয় গবেষণা একটি সফটওয়্যার ফ্রেমওয়ার্ক তৈরি করেছে এবং ক্লাসের সময় মনোযোগ বিচ্ছিন্ন হওয়া শনাক্ত করার জন্য একটি EPOC হেডসেট ব্যবহার করেছে। সতর্কতা কমে গেলে শিক্ষার্থীদের সেল ফোনে ভাইব্রেটিং টেক্সট মেসেজ অ্যালার্ট পাঠানো হয়েছিল, যা ৭৫% অংশগ্রহণকারীকে মনোযোগ ফিরে পেতে এবং বজায় রাখতে সাহায্য করেছিল৯।

একজন মানুষের তন্দ্রাচ্ছন্নতা বেশ কয়েকটি ভিজ্যুয়াল সংকেত, যেমন মাথা দোলানো, চোখ বন্ধ করা এবং হাই তোলার মাধ্যমে চিহ্নিত করা যেতে পারে। পুকিয়ং ন্যাশনাল ইউনিভার্সিটির লি প্রমুখের একটি গবেষণায় সজাগ মস্তিষ্কের অবস্থা এবং পরিবর্তন এবং মাথার নড়াচড়া পর্যবেক্ষণ করতে ভিডিও এবং EEG ডাটা ব্যবহার করা হয়েছে। তারা "সামান্য তন্দ্রাচ্ছন্ন" ঘটনার পর্যবেক্ষণে ৯৬.২৪% শনাক্তকরণের নির্ভুলতার কথা রিপোর্ট করেছেন১০।

এই ধারণাকে আরও এগিয়ে নিয়ে, ২০১৭ সালের একটি গবেষণায় তন্দ্রাচ্ছন্নতার বিভিন্ন গভীরতা পরিমাপ করার জন্য একটি পোলিং অ্যালগরিদম ডিজাইন এবং প্রয়োগ করা হয়েছে। লক্ষ্য হলো গাড়ি চালানোর সময় এটিকে বিপজ্জনক হয়ে ওঠা থেকে প্রতিরোধ করার জন্য প্রথম দিকেই রিয়েল-টাইমে তন্দ্রাচ্ছন্নতা চিহ্নিত করা। পরীক্ষা চলাকালীন মস্তিষ্কের কার্যকলা পরিমাপ করতে একটি Emotiv EPOC ব্যবহার করা হয়েছিল। লেখকেরা তন্দ্রাচ্ছন্ন এবং জাগ্রত অবস্থা আলাদা করার ৮২% সাফল্যের হারের কথা জানিয়েছেন১১।

গাড়ি চালানোর সময় বিষয়টির সজাগতা হ্রাস চিহ্নিত করার জন্য হাই তোলার মতো ভিজ্যুয়াল সংকেতগুলোর পাশাপাশি EEG পরিমাপ করা হয়। উৎস: Li et al., 2015

শান্ত থাকুন এবং ড্রাইভ করুন

জাতিসংঘের লক্ষ্য হলো ২০৩০ সালের মধ্যে সড়ক দুর্ঘটনায় মৃত্যু ও আহতের সংখ্যা অর্ধেক কমিয়ে আনা১২। বিজ্ঞানী এবং প্রকৌশলীরা বিভ্রান্ত চালকেরা কীভাবে চিন্তা করেন তা জানতে পারেন এবং তাদের সাহায্য করার জন্য গাড়ি ডিজাইন করতে পারেন। ওয়্যারলেস, মোবাইল EEG ডিভাইসগুলির মূল্য এবং সহজলভ্যতার কারণেই এটি সম্ভব হয়েছে।

গবেষকেরা রাস্তায় দুর্ঘটনা রোধ করতে মাইন্ডফুলনেস থেকে শুরু করে তন্দ্রাচ্ছন্নতা শনাক্ত করা পর্যন্ত বিভ্রান্ত ড্রাইভিং অধ্যয়ন করতে মোবাইল EEG ব্যবহার করেন।

তথ্যসূত্র

১সড়ক দুর্ঘটনাজনিত আঘাত। (২০২৩, ডিসেম্বর ১৩)। বিশ্ব স্বাস্থ্য সংস্থা: WHO. https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/road-traffic-injuries

২ম্যাডোর, কেভিন পি এবং অ্যান্থনি ডি ওয়াগনার। (২০১৯, এপ্রিল ১)। মাল্টিটাস্কিংয়ের বহুমুখী ক্ষতি। PubMed Central (PMC)।

৩তৃপ্ত ড্রাইভিং বা অন্যমনস্ক ড্রাইভিং। (২০২৩)। NHTSA. https://www.nhtsa.gov/risky-driving/distracted-driving

৪মনোযোগ বিভ্রান্ত ড্রাইভিং | যাতায়াত নিরাপত্তা | ইনজুরি সেন্টার | CDC. (n.d.). https://www.cdc.gov/distracted-driving/about/

৫স্টিনসন, এল. (২০১৩, নভেম্বর ৮)। 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/

৬RAC WA. (২০১৩, নভেম্বর ১৭)। RAC Attention Powered Car Road Trip TVC [ভিডিও]. YouTube. https://youtu.be/D8WHS0T4N08

৭CNET Cars. (২০১৮, জানুয়ারি ৮)। CES 2018: Nissan's brain-to-vehicle technology can sort of read your mind [ভিডিও]. YouTube. https://youtu.be/pEthcB-P5Qw

৮ব্রেন-টু-ভেহিকল | উদ্ভাবন |. (n.d.). নিসান গ্লোবাল। https://www.nissan-global.com/EN/INNOVATION/TECHNOLOGY/ARCHIVE/B2V/

৯চারিথা, এস., করুনানন্দ, এ., এবং ফিলিপ, জি. (২০১৭)। মনোযোগ ফিরে পাওয়ার মডেলিংয়ের জন্য ফ্রেমওয়ার্ক। Journal of Applied and Physical Sciences, 3(2). https://doi.org/10.20474/japs-3.2.1

১০লি, জি., এবং চুং, ডব্লিউ. (২০১৫)। চালকের তন্দ্রাচ্ছন্নতা আগে শনাক্ত করার জন্য একটি কন্টেক্সট-অ্যাওয়ার EEG হেডসেট সিস্টেম। Sensors, 15(8), 20873–20893. https://doi.org/10.3390/s150820873

১১শেন, জে., লি, বি., এবং শি, এক্স. (২০১৭)। একটি বহনযোগ্য ব্রেন-কম্পিউটার ইন্টারফেসের মাধ্যমে মানুষের তন্দ্রাচ্ছন্নতা রিয়েল-টাইমে শনাক্তকরণ। Open Journal of Applied Sciences, 07(03), 98–113. https://doi.org/10.4236/ojapps.2017.73009

১২বার্ষিক ১.৩ মিলিয়ন সড়ক মৃত্যুর সাথে, জাতিসংঘ ২০৩০ সালের মধ্যে এই সংখ্যা অর্ধেক করতে চায়।
(২০২১, ডিসেম্বর ৬)। UN News. সংগৃহীত মার্চ ২৭, ২০২৪, https://news.un.org/en/story/2021/12/1107152