सुरक्षित ड्राइविंग हर किसी के लिए एक प्रमुख चिंता का विषय है। नई तकनीक हमारे लिए इस उम्मीद के साथ सेल्फ-ड्राइविंग कारें लेकर आई है कि इससे मानवीय भूल के कारण होने वाली दुर्घटनाओं में कमी आएगी। इसने ऐसी विशेषताएं भी पेश की हैं जिनका उद्देश्य ड्राइविंग को सुरक्षित और अधिक सुखद बनाना है। इन विशेषताओं में विंडशील्ड पर हेड्स-अप डिस्प्ले और ऑटोमैटिक ब्रेकिंग सिस्टम शामिल हैं, उदाहरण के लिए बस कुछ ही नाम काफी हैं।

2010 के बाद से, दुनिया भर में सड़क दुर्घटनाओं में होने वाली मौतों में 5% की कमी आई है। हालांकि, आज भी हर साल कार दुर्घटनाओं में 1.19 मिलियन लोगों की मौत हो जाती है। इसके अतिरिक्त, कार दुर्घटनाओं में सालाना 50 मिलियन से अधिक लोग घायल होते हैं1।

कार का सिस्टम चाहे कितना भी उन्नत क्यों न हो, मानव मस्तिष्क ही सबसे शक्तिशाली कंप्यूटर है। संज्ञानात्मक व्याकुलता (cognitive distraction) को समझना सड़क पर सुरक्षा सुनिश्चित करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है।

व्याकुलता का असर जानलेवा क्यों है

इंसानों ने खुद को यह सोचकर धोखा दिया है कि हम मल्टीटास्किंग कर सकते हैं। अध्ययनों से साबित होता है कि गति और सटीकता में महत्वपूर्ण गिरावट के बिना मानव मस्तिष्क प्रभावी ढंग से मल्टीटास्किंग नहीं कर सकता है2।

गाड़ी चलाते समय सेल फोन या इंफोटेनमेंट सिस्टम पर बात करना आज के समाज में आम बात है। हालाँकि, यह खतरनाक हो सकता है क्योंकि यह आपका ध्यान सड़क से भटका देता है।

व्याकुल ड्राइविंग कानून ड्राइवर सुरक्षा में सुधार करने का प्रयास करते हैं। इंजीनियर कारों को इस तरह से डिज़ाइन करते हैं जिससे ध्यान भटकाने वाली चीजों को कम करने के लिए हाथों के बिना उनका उपयोग करना आसान हो। फिर भी, संयुक्त राज्य अमेरिका में ध्यान भटके हुए ड्राइवरों से जुड़ी दुर्घटनाओं के कारण प्रतिदिन नौ मौतें होती हैं3।

एक त्वरित टेक्स्ट संदेश भेजना तुरंत सा महसूस हो सकता है, लेकिन किसी भी कारण से सड़क से अपनी आँखें हटाना जानलेवा हो सकता है। CDC का अनुमान है कि 55 मील प्रति घंटे की रफ्तार से गाड़ी चलाते समय टेक्स्टिंग करना अपनी आँखें बंद करके फुटबॉल के मैदान में गाड़ी चलाने जैसा है4। विचलित होकर गाड़ी चलाना कई कारणों से हो सकता है, जैसे कि थका होना, परेशान होना, या दवाओं अथवा शराब का उपयोग करना।

वायरलेस EEG हेडसेट ड्राइविंग के दौरान ध्यान भटकने का पता लगा सकते हैं, जिससे वास्तविक समय में दुर्घटनाओं को रोकने में मदद मिलती है। 2013 में, रॉयल ऑटोमोबाइल क्लब ऑफ वेस्टर्न ऑस्ट्रेलिया ने अपनी खुद की EEG कार बनाकर इस सिद्धांत का परीक्षण किया था।

अटेंशन-पावर्ड (ध्यान-संचालित) कार विचलित ड्राइविंग का परीक्षण करती है। स्रोत: RAC

अटेंशन-पावर्ड (ध्यान-संचालित) कारें

जैसा कि CDC उदाहरण दिखाता है, जब हमारा ध्यान भटका हुआ होता है तो हमारा मस्तिष्क सचेत रूप से तत्काल सूचनाओं को संसाधित नहीं कर पाता है। आरएसी (RAC) ऑफ वेस्टर्न ऑस्ट्रेलिया ने पाया कि दुर्घटनाओं में शामिल 20% ऑस्ट्रेलियाई ड्राइवर उस वस्तु को देख रहे थे जिससे वे टकराए थे। हालांकि, संज्ञानात्मक व्याकुलता के कारण वे समझ नहीं पाए कि क्या हो रहा था।

"मस्तिष्क मूल रूप से ध्यान केंद्रित करने वाली एक मशीन है," Emotiv के सह-संस्थापक और मुख्य प्रौद्योगिकी अधिकारी जेफ्री मैकेलर ने समझाया। मस्तिष्क के सामने के हिस्से को सक्रिय होना चाहिए और ड्राइविंग में बहुत अधिक शामिल होना चाहिए क्योंकि अवचेतन मस्तिष्क को यह नहीं पता होता है कि लेन से बाहर गाड़ी चलाने से कोई समस्या होने वाली है।"

विचार यह था: क्या होगा यदि आपकी कार यह महसूस कर सके कि आपका ध्यान भटका हुआ है और वह गति धीमी कर दे? आरएसी ने Emotiv के साथ मिलकर एक हुंडई i40 को संशोधित किया जो बिल्कुल ऐसा ही कर सकती थी। ड्राइवरों को एक EPOC सीरीज 14-चैनल EEG हेडसेट पहनाया गया जो वाहन के साथ संचार करता था। मस्तिष्क के प्रदर्शन का सीधा असर कार की गति पर पड़ता था।

आँखें खुली/बंद होना, टकटकी दरें, "ध्यान खोना," आदि सहित विभिन्न मस्तिष्क अवस्थाओं के लिए बेंचमार्क माप लेने के बाद, EEG कार को तब धीमा करने के लिए प्रोग्राम किया गया था जब व्यक्ति का ध्यान भटका हुआ हो। कार ने तब भी प्रतिक्रिया दी जब ड्राइवर ने अपना सिर सड़क से दूर घुमाया, जैसा कि EPOC के अंतर्निहित जाइरोस्कोप द्वारा संकेत दिया गया था।

आरएसी इस "अटेंशन-पावर्ड" कार को एक रोड ट्रिप पर ले गया ताकि यह साबित किया जा सके कि असावधानी हर किसी को प्रभावित करती है6। संज्ञानात्मक व्याकुलता की समस्या का और अधिक पता लगाने के लिए, विशेष रूप से सड़क के लंबे हिस्सों पर, रोड ट्रिप के बाद बंद सर्किट प्रयोगों की एक श्रृंखला आयोजित की गई। हालांकि संशोधित कार का बड़े पैमाने पर उत्पादन नहीं किया गया है, लेकिन इसने जनता में इस बात की जागरूकता पैदा की कि हम स्टीयरिंग के पीछे कितनी आसानी से विचलित हो सकते हैं।

स्मार्ट ब्रेन-टू-व्हीकल (B2V) सिस्टम का आकर्षण कार निर्माताओं से छिपा नहीं रहा है। 2018 में, निसान ने एक B2V प्रोटोटाइप का खुलासा किया जो उपयोगकर्ता की प्राथमिकताओं के अनुसार समायोजित हो सकता है और आपातकालीन स्थितियों में तुरंत प्रतिक्रिया दे सकता है7।

निस्सान ने समझाया8, "इच्छित गति का अनुमान लगाकर, सिस्टम औसत मानवीय प्रतिक्रिया समय की तुलना में 0.2 से 0.5 सेकंड तेजी से जुड़ सकते हैं (स्टीयरिंग व्हील को घुमाना या कार को धीमा करना), जिससे ड्राइवर के लिए काफी हद तक अदृश्य रहते हुए प्रतिक्रिया समय में सुधार होता है।"

वास्तविक समय की चेतावनियां ड्राइवर के बहुत अधिक थकने से पहले ही उसे अक्षमता के प्रति सचेत कर सकती हैं।

सुस्ती की चेतावनियां

नींद महसूस होना सचेतन मन के लिए असावधानी की तुलना में अधिक स्पष्ट है। हालाँकि, जब तक ड्राइवर जम्हाई लेना या अपना सिर झुकाना शुरू करता है, तब तक उसके और दूसरों के लिए खतरा पहले ही आ चुका होता है। यही कारण है कि शोधकर्ता बहुत देर होने से पहले उनींदेपन में गाड़ी चलाने का अनुमान लगाने के लिए वायरलेस EEG के उपयोग की खोज कर रहे हैं।

यदि ऐसा सुस्ती पहचान प्रणाली कार के ऑपरेटिंग सिस्टम में लागू किया जाता है, तो ड्राइवर को संज्ञानात्मक हानि के पहले लक्षण पर ही सचेत किया जा सकता है। यह अवधारणा सामान्य व्याकुलता के लिए भी फायदेमंद हो सकती है।

विश्वविद्यालय के एक अध्ययन ने एक सॉफ्टवेयर फ्रेमवर्क तैयार किया और व्याख्यान के दौरान भटकते ध्यान का पता लगाने के लिए एक EPOC हेडसेट का उपयोग किया। सतर्कता कम होने पर छात्रों के सेल फोन पर कंपन करने वाले टेक्स्ट संदेश अलर्ट भेजे गए, जिससे 75% प्रतिभागियों को फिर से ध्यान केंद्रित करने और उसे बनाए रखने में मदद मिली9।

किसी व्यक्ति की सुस्ती को कई दृश्य संकेतों से पहचाना जा सकता है, जैसे सिर का झुकना, आँखें बंद होना और जम्हाई लेना। पुक्योंग नेशनल यूनिवर्सिटी के ली एट अल. के एक अध्ययन में सतर्क मस्तिष्क की अवस्थाओं, परिवर्तनों और सिर की गतिविधियों पर नज़र रखने के लिए वीडियो और EEG डेटा का उपयोग किया गया। उन्होंने "हल्की सुस्ती" की घटनाओं को देखते समय 96.24% की पहचान सटीकता की सूचना दी10।

इस विचार को आगे बढ़ाते हुए, 2017 के एक अध्ययन ने सुस्ती की विभिन्न गहराईयों को मापने के लिए एक पोलिंग एल्गोरिदम को डिजाइन और कार्यान्वित किया। इसका लक्ष्य ड्राइविंग के दौरान इसे खतरनाक होने से रोकने के लिए वास्तविक समय में सुस्ती का शुरुआत में ही पता लगाना है। प्रयोग के दौरान मस्तिष्क की गतिविधि को मापने के लिए एक Emotiv EPOC का उपयोग किया गया था। लेखकों ने सुस्ती और जागने के चरणों को अलग करने में 82% सफलता दर दर्ज की11।

वाहन चलाते समय विषय में सतर्कता की कमी को इंगित करने के लिए जम्हाई लेने जैसे दृश्य संकेतों के साथ EEG को मापा जाता है। स्रोत: ली एट अल., 2015

शांत रहें और ड्राइव करते रहें

संयुक्त राष्ट्र का लक्ष्य 2030 तक सड़क यातायात में होने वाली मौतों और चोटों को आधा करना है12। वैज्ञानिक और इंजीनियर यह जान सकते हैं कि विचलित ड्राइवर कैसे सोचते हैं और उनकी मदद के लिए वाहनों को डिजाइन कर सकते हैं। यह वायरलेस, मोबाइल EEG उपकरणों की कीमत और उपलब्धता के कारण संभव हुआ है।

शोधकर्ता सड़क पर दुर्घटनाओं को रोकने के लिए, माइंडफुलनेस से लेकर सुस्ती का पता लगाने तक, विचलित ड्राइविंग का अध्ययन करने के लिए मोबाइल EEG का उपयोग करते हैं।

संदर्भ

1Road traffic injuries. (2023, December 13). World Health Organization: WHO. https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/road-traffic-injuries

2Madore, Kevin P. and Anthony D. Wagner. (2019, April 1). Multicosts of Multitasking. PubMed Central (PMC). www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7075496

3Distracted Driving. (2023). NHTSA. https://www.nhtsa.gov/risky-driving/distracted-driving

4Distracted driving | Transportation Safety | Injury Center | CDC. (n.d.). https://www.cdc.gov/distracted-driving/about/

5Stinson, L. (2013, November 8). This car senses when you’re not paying attention and slows down. WIRED. https://www.wired.com/2013/11/this-car-slows-down-when-youre-not-paying-attention/

6RAC WA. (2013, November 17). RAC Attention Powered Car Road Trip TVC [Video]. YouTube. https://youtu.be/D8WHS0T4N08

7CNET Cars. (2018, January 8). CES 2018: Nissan's brain-to-vehicle technology can sort of read your mind [Video]. YouTube. https://youtu.be/pEthcB-P5Qw

8Brain-to-Vehicle | Innovation |. (n.d.). Nissan Global. https://www.nissan-global.com/EN/INNOVATION/TECHNOLOGY/ARCHIVE/B2V/

9Charitha, S., Karunananda, A., & Philippe, G. (2017). Framework for modeling of regaining the attention. Journal of Applied and Physical Sciences, 3(2). https://doi.org/10.20474/japs-3.2.1

10Li, G., & Chung, W. (2015). A Context-Aware EEG headset system for early detection of driver drowsiness. Sensors, 15(8), 20873–20893. https://doi.org/10.3390/s150820873

11Shen, J., Li, B., & Shi, X. (2017). Real-Time detection of human drowsiness via a portable Brain-Computer interface. Open Journal of Applied Sciences, 07(03), 98–113. https://doi.org/10.4236/ojapps.2017.73009

12With 1.3 million annual road deaths, UN wants to halve number by 2030.
(2021, December 6). UN News. Retrieved March 27, 2024, https://news.un.org/en/story/2021/12/1107152