運転席にいる神経科学
メフル・ナヤク
2022/04/28
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著者：ニコラス・ウィリアムズ博士、EMOTIV研究科学者。
数ヶ月前、私は海外に8年間住んだ後、アメリカに戻ってきました。再出発の一環として、生活に必要なすべてのものを購入する必要がありました。ソファ、ベッド、ダイニングテーブルに加えて、もちろん車も必要でした。自分を金融的に賢い人間だと考え、古いコスト効率の良いモデルだけを探しましたが、膨れ上がった価格と品薄の在庫にすぐに気を削がれました。2021年の中古車市場は私を新車購入に追い込むような状況でしたが、結局そうすることになりました。基本的な個人金融の原則を破ったことに対する落胆は、まったく新しいトヨタSUVの快適さと機能に対する抑えきれない熱意にすぐに置き換えられました。
特に、これまで読んだことしかなかった自動運転機能に魅了されました。アシストステアリングと前方レーダーによって、長距離の運転がとても楽になりました。私はただ道路に目を向け、ハンドルに片手を置いているだけで、車は基本的に自動で運転してくれました。衝突回避、ブラインドスポットモニタリング、後方カメラにアラートシステムが加わったこの新車は、過去10年の大半で運転してきた古いモデルの車よりも格段に安全でした。
もちろん、車はまだ自動運転することはありません。便利な自動運転機能と安全機能を備えていますが、車は依然として運転手の監視が必要であり、必要に応じて介入も必要です。人間の要素を運転から取り除くには長い道のりがありますが、この要素が主に自動車事故や死亡の原因となっています。人間はハンドルの後ろでミスをします。飲酒運転が良いアイデアだと決めてしまったり、スピードを出すのが楽しいと思ってしまったり、もう少し走り続けようとすることで、疲れた自分を休ませるために停車するのが難しくなります。人間は多くの予防可能な自動車事故を引き起こします。
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米国運輸省の国家高速道路交通安全局（NHTSA）によると、2019年には36,096件の自動車交通死亡事故がありました。2020年の死亡者数は38,000人を超えると推定されています [1]。これらの大部分は、危険な運転に起因しており、従って予防可能です。NHTSAは、危険な運転の6つのタイプを特定しています：スピード違反、飲酒や薬物の影響を受けた運転、シートベルトを使用しない（または不適切に使用する）、運転中の気を散らす行為、および眠気を伴う運転です。すべての交通死亡の3分の2はスピード違反と影響を受けた運転に起因しているため、多くの介入キャンペーンはこれらのリスクに対処することを正しく目指しています。しかし、気を散らす運転や眠気を伴う運転も無視できない数の死亡を引き起こし、2019年には3,142件の気を散らされたことによる死亡と697件の眠気による死亡がありました [2]。
神経科学を用いた注意力の測定
運転席の神経科学 - ラボで注意力を測定するための神経科学を使用。
神経科学者は、ラボで注意を測定するためにさまざまな方法を使用します。これらの方法の1つは、神経細胞が発火する際に私たちの脳が微小な電気を放出するという事実を利用しています。脳波計（EEG）を使用することで、この電気の変動を測定し、脳がいつどこで活動しているのかを理解することができます。これらの変動が発生する速度、つまり頻度は、振動または一般的には脳波と呼ばれます。脳波の頻度は、精神状態やプロセスに関する洞察を提供することができます。
例えば、1秒間に14〜30回（または14〜30 Hz）振動する脳波はベータ波と呼ばれ、高い精神的関与と関連しています。8〜13 Hzの範囲の振動はアルファ波と呼ばれ、通常、リラクゼーションや受動的注意の期間に存在します。例えば、瞑想している人を見るときには、アルファ波が見られることがよくあります。シータ波は4〜7 Hzの振動であり、深くリラックスしたり眠気を感じているときに見られます。最も遅い波はデルタ波（1〜4 Hz）であり、深い睡眠中に観察されます。
関連する投稿を見る EEGの入門ガイド
ラボでは、科学者は脳波のタイミング、巨大さ、および頻度を測定して、タスク中に個人の心の関与度を判断することができます。例えば、ある人が何かを見たり聞いたりしたとき、そのEEGは「P300」と呼ばれる非常に特定の反応を示します。これは、物体が現れてから約300ミリ秒後に発生する大振幅の波です [3]。同様に、アルファ振動の減少は、誰かが何かに注意を払っていることを示す可能性があります [4]。眠気もデルタ、シータ、およびアルファ振動の変化によって検出可能なEEGサインを生成します [5]。
車内で注意力を測定するには？
車両内では、行動的手法を利用して注意力と眠気を測定できます。例えば、カメラは運転者の目を追跡して、彼らが道路を見ていることを確認できます。同様に、カメラは運転者の頭がうなだれ始めたとき、眠気を示していることを検出できます。しかし、ある人が道路を見ているからといって、それが注意を払っていることや疲れていないことを意味するわけではありません。EEGは、これらの危険な状態の検出を補強できます。行動的に検出可能になる前にそれらを予測できるかもしれません。
運転席の神経科学 - EEGはこれらの危険な状態の検出を補強できます。行動的に検出可能になる前にそれらを予測できるかもしれません。
2020年、研究者たちは市販のEEGヘッドセットを使用してリアルタイムの眠気を検出する研究の体系的レビューを実施しました [6]。彼らは、この種の研究で最も使用されているヘッドセットはEMOTIVによって製造されたもので、次いでNeurosky、Interaxon、OpenBCIであることを報告しました。眠気の検出について、彼らは基本的なEEGの機能である振動数が、眠気の検出に利用できることを発見しました。しかし、彼らは多くの場合において「アルゴリズムの最適化が必要である」と指摘しており、つまり機械学習アルゴリズムはより正確な検出をもたらします。
商業用EEGと機械学習アルゴリズムを利用して安全を保つ
EMOTIVは10年以上にわたり商業用EEGのリーダーです。この期間に、彼らは32チャンネルの伝統的な研究用キャップから2チャンネルの耳に装着するヘッドフォンまで、さまざまな形でEEGシステムを開発しました。MN8ヘッドフォンやInsightのようなコンパクトな形状のシステムは、日常的な、持ち運び可能な神経技術への第一歩を示しています。これらのハードウェアを自動車のコントロールに統合することで、事故を防ぐことができるかもしれません。
運転席の神経科学 - 商業用EEGと機械学習アルゴリズムを利用して安全を保つ。
EEGハードウェアを車両に統合することは、解決策の一部に過ぎません。取得した脳データを活用するためには、それを有用なメトリックに処理する必要があります。洗練された機械学習アルゴリズムは、EEGデータを特定の精神状態をインデックス付けする特徴にデコードすることによって、これを達成します。これまでに、EMOTIVはフラストレーション、興味、リラクゼーション、関与、興奮、注意、ストレスという7つの検出方法を開発しました。EMOTIVのエンジニアは、これらの状態を引き出すために知られているプロトコルを使用した厳密な実験研究を通じて、これらの検出を開発するために神経科学者と密接に協力してきました。自動車の分野では、Emotivは現在、運転シミュレーター内で開発された運転者の注意散漫を検出する技術を微調整しています。これは、注意が低下したときに減速する注意力駆動の車を伴う西オーストラリアのロイヤル自動車クラブとの共同研究からの有望な結果を受けてのことです [7]。YouTubeでこの共同研究やその結果のいくつかのビデオを見つけることができます。
神経科学と運転の未来
運転席の神経科学 - 神経科学と運転の未来。
シートベルトやラウンドストリップなどの初期の介入から、自動緊急ブレーキやアシストステアリングなどの現代の介入まで、私たちの車はずっと安全になりました。しかし、毎年事故で亡くなる人々の数は、車両を「安全」と見なすにはまだ長い道のりがあることを示しています。技術が進歩するにつれて、私たちの車は確実にさらに安全になるでしょうが、人間が主な車両運転者である限り、ヒューマンファクターによる事故が続くでしょう。EEG技術は、微妙な指標を検出し、事故を引き起こす条件が発生する前に介入するという、ヒューマンファクターの軽減に特に有望な手段を提供します。
参考文献
[2] National Center for Statistics and Analysis., “2019年の自動車事故の概要。” 国家高速道路交通安全局、2020年。
[3] S. J. Luck and E. S. Kappenman, イベント関連電位成分のオックスフォードハンドブック。オックスフォード大学出版、2011年。
著者：ニコラス・ウィリアムズ博士、EMOTIV研究科学者。
数ヶ月前、私は海外に8年間住んだ後、アメリカに戻ってきました。再出発の一環として、生活に必要なすべてのものを購入する必要がありました。ソファ、ベッド、ダイニングテーブルに加えて、もちろん車も必要でした。自分を金融的に賢い人間だと考え、古いコスト効率の良いモデルだけを探しましたが、膨れ上がった価格と品薄の在庫にすぐに気を削がれました。2021年の中古車市場は私を新車購入に追い込むような状況でしたが、結局そうすることになりました。基本的な個人金融の原則を破ったことに対する落胆は、まったく新しいトヨタSUVの快適さと機能に対する抑えきれない熱意にすぐに置き換えられました。
特に、これまで読んだことしかなかった自動運転機能に魅了されました。アシストステアリングと前方レーダーによって、長距離の運転がとても楽になりました。私はただ道路に目を向け、ハンドルに片手を置いているだけで、車は基本的に自動で運転してくれました。衝突回避、ブラインドスポットモニタリング、後方カメラにアラートシステムが加わったこの新車は、過去10年の大半で運転してきた古いモデルの車よりも格段に安全でした。
もちろん、車はまだ自動運転することはありません。便利な自動運転機能と安全機能を備えていますが、車は依然として運転手の監視が必要であり、必要に応じて介入も必要です。人間の要素を運転から取り除くには長い道のりがありますが、この要素が主に自動車事故や死亡の原因となっています。人間はハンドルの後ろでミスをします。飲酒運転が良いアイデアだと決めてしまったり、スピードを出すのが楽しいと思ってしまったり、もう少し走り続けようとすることで、疲れた自分を休ませるために停車するのが難しくなります。人間は多くの予防可能な自動車事故を引き起こします。
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米国運輸省の国家高速道路交通安全局（NHTSA）によると、2019年には36,096件の自動車交通死亡事故がありました。2020年の死亡者数は38,000人を超えると推定されています [1]。これらの大部分は、危険な運転に起因しており、従って予防可能です。NHTSAは、危険な運転の6つのタイプを特定しています：スピード違反、飲酒や薬物の影響を受けた運転、シートベルトを使用しない（または不適切に使用する）、運転中の気を散らす行為、および眠気を伴う運転です。すべての交通死亡の3分の2はスピード違反と影響を受けた運転に起因しているため、多くの介入キャンペーンはこれらのリスクに対処することを正しく目指しています。しかし、気を散らす運転や眠気を伴う運転も無視できない数の死亡を引き起こし、2019年には3,142件の気を散らされたことによる死亡と697件の眠気による死亡がありました [2]。
神経科学を用いた注意力の測定
運転席の神経科学 - ラボで注意力を測定するための神経科学を使用。
神経科学者は、ラボで注意を測定するためにさまざまな方法を使用します。これらの方法の1つは、神経細胞が発火する際に私たちの脳が微小な電気を放出するという事実を利用しています。脳波計（EEG）を使用することで、この電気の変動を測定し、脳がいつどこで活動しているのかを理解することができます。これらの変動が発生する速度、つまり頻度は、振動または一般的には脳波と呼ばれます。脳波の頻度は、精神状態やプロセスに関する洞察を提供することができます。
例えば、1秒間に14〜30回（または14〜30 Hz）振動する脳波はベータ波と呼ばれ、高い精神的関与と関連しています。8〜13 Hzの範囲の振動はアルファ波と呼ばれ、通常、リラクゼーションや受動的注意の期間に存在します。例えば、瞑想している人を見るときには、アルファ波が見られることがよくあります。シータ波は4〜7 Hzの振動であり、深くリラックスしたり眠気を感じているときに見られます。最も遅い波はデルタ波（1〜4 Hz）であり、深い睡眠中に観察されます。
関連する投稿を見る EEGの入門ガイド
ラボでは、科学者は脳波のタイミング、巨大さ、および頻度を測定して、タスク中に個人の心の関与度を判断することができます。例えば、ある人が何かを見たり聞いたりしたとき、そのEEGは「P300」と呼ばれる非常に特定の反応を示します。これは、物体が現れてから約300ミリ秒後に発生する大振幅の波です [3]。同様に、アルファ振動の減少は、誰かが何かに注意を払っていることを示す可能性があります [4]。眠気もデルタ、シータ、およびアルファ振動の変化によって検出可能なEEGサインを生成します [5]。
車内で注意力を測定するには？
車両内では、行動的手法を利用して注意力と眠気を測定できます。例えば、カメラは運転者の目を追跡して、彼らが道路を見ていることを確認できます。同様に、カメラは運転者の頭がうなだれ始めたとき、眠気を示していることを検出できます。しかし、ある人が道路を見ているからといって、それが注意を払っていることや疲れていないことを意味するわけではありません。EEGは、これらの危険な状態の検出を補強できます。行動的に検出可能になる前にそれらを予測できるかもしれません。
運転席の神経科学 - EEGはこれらの危険な状態の検出を補強できます。行動的に検出可能になる前にそれらを予測できるかもしれません。
2020年、研究者たちは市販のEEGヘッドセットを使用してリアルタイムの眠気を検出する研究の体系的レビューを実施しました [6]。彼らは、この種の研究で最も使用されているヘッドセットはEMOTIVによって製造されたもので、次いでNeurosky、Interaxon、OpenBCIであることを報告しました。眠気の検出について、彼らは基本的なEEGの機能である振動数が、眠気の検出に利用できることを発見しました。しかし、彼らは多くの場合において「アルゴリズムの最適化が必要である」と指摘しており、つまり機械学習アルゴリズムはより正確な検出をもたらします。
商業用EEGと機械学習アルゴリズムを利用して安全を保つ
EMOTIVは10年以上にわたり商業用EEGのリーダーです。この期間に、彼らは32チャンネルの伝統的な研究用キャップから2チャンネルの耳に装着するヘッドフォンまで、さまざまな形でEEGシステムを開発しました。MN8ヘッドフォンやInsightのようなコンパクトな形状のシステムは、日常的な、持ち運び可能な神経技術への第一歩を示しています。これらのハードウェアを自動車のコントロールに統合することで、事故を防ぐことができるかもしれません。
運転席の神経科学 - 商業用EEGと機械学習アルゴリズムを利用して安全を保つ。
EEGハードウェアを車両に統合することは、解決策の一部に過ぎません。取得した脳データを活用するためには、それを有用なメトリックに処理する必要があります。洗練された機械学習アルゴリズムは、EEGデータを特定の精神状態をインデックス付けする特徴にデコードすることによって、これを達成します。これまでに、EMOTIVはフラストレーション、興味、リラクゼーション、関与、興奮、注意、ストレスという7つの検出方法を開発しました。EMOTIVのエンジニアは、これらの状態を引き出すために知られているプロトコルを使用した厳密な実験研究を通じて、これらの検出を開発するために神経科学者と密接に協力してきました。自動車の分野では、Emotivは現在、運転シミュレーター内で開発された運転者の注意散漫を検出する技術を微調整しています。これは、注意が低下したときに減速する注意力駆動の車を伴う西オーストラリアのロイヤル自動車クラブとの共同研究からの有望な結果を受けてのことです [7]。YouTubeでこの共同研究やその結果のいくつかのビデオを見つけることができます。
神経科学と運転の未来
運転席の神経科学 - 神経科学と運転の未来。
シートベルトやラウンドストリップなどの初期の介入から、自動緊急ブレーキやアシストステアリングなどの現代の介入まで、私たちの車はずっと安全になりました。しかし、毎年事故で亡くなる人々の数は、車両を「安全」と見なすにはまだ長い道のりがあることを示しています。技術が進歩するにつれて、私たちの車は確実にさらに安全になるでしょうが、人間が主な車両運転者である限り、ヒューマンファクターによる事故が続くでしょう。EEG技術は、微妙な指標を検出し、事故を引き起こす条件が発生する前に介入するという、ヒューマンファクターの軽減に特に有望な手段を提供します。
参考文献
[2] National Center for Statistics and Analysis., “2019年の自動車事故の概要。” 国家高速道路交通安全局、2020年。
[3] S. J. Luck and E. S. Kappenman, イベント関連電位成分のオックスフォードハンドブック。オックスフォード大学出版、2011年。
著者：ニコラス・ウィリアムズ博士、EMOTIV研究科学者。
数ヶ月前、私は海外に8年間住んだ後、アメリカに戻ってきました。再出発の一環として、生活に必要なすべてのものを購入する必要がありました。ソファ、ベッド、ダイニングテーブルに加えて、もちろん車も必要でした。自分を金融的に賢い人間だと考え、古いコスト効率の良いモデルだけを探しましたが、膨れ上がった価格と品薄の在庫にすぐに気を削がれました。2021年の中古車市場は私を新車購入に追い込むような状況でしたが、結局そうすることになりました。基本的な個人金融の原則を破ったことに対する落胆は、まったく新しいトヨタSUVの快適さと機能に対する抑えきれない熱意にすぐに置き換えられました。
特に、これまで読んだことしかなかった自動運転機能に魅了されました。アシストステアリングと前方レーダーによって、長距離の運転がとても楽になりました。私はただ道路に目を向け、ハンドルに片手を置いているだけで、車は基本的に自動で運転してくれました。衝突回避、ブラインドスポットモニタリング、後方カメラにアラートシステムが加わったこの新車は、過去10年の大半で運転してきた古いモデルの車よりも格段に安全でした。
もちろん、車はまだ自動運転することはありません。便利な自動運転機能と安全機能を備えていますが、車は依然として運転手の監視が必要であり、必要に応じて介入も必要です。人間の要素を運転から取り除くには長い道のりがありますが、この要素が主に自動車事故や死亡の原因となっています。人間はハンドルの後ろでミスをします。飲酒運転が良いアイデアだと決めてしまったり、スピードを出すのが楽しいと思ってしまったり、もう少し走り続けようとすることで、疲れた自分を休ませるために停車するのが難しくなります。人間は多くの予防可能な自動車事故を引き起こします。
[block id="cta-shortcode-browse-eeg-headsets-v2"]
米国運輸省の国家高速道路交通安全局（NHTSA）によると、2019年には36,096件の自動車交通死亡事故がありました。2020年の死亡者数は38,000人を超えると推定されています [1]。これらの大部分は、危険な運転に起因しており、従って予防可能です。NHTSAは、危険な運転の6つのタイプを特定しています：スピード違反、飲酒や薬物の影響を受けた運転、シートベルトを使用しない（または不適切に使用する）、運転中の気を散らす行為、および眠気を伴う運転です。すべての交通死亡の3分の2はスピード違反と影響を受けた運転に起因しているため、多くの介入キャンペーンはこれらのリスクに対処することを正しく目指しています。しかし、気を散らす運転や眠気を伴う運転も無視できない数の死亡を引き起こし、2019年には3,142件の気を散らされたことによる死亡と697件の眠気による死亡がありました [2]。
神経科学を用いた注意力の測定
運転席の神経科学 - ラボで注意力を測定するための神経科学を使用。
神経科学者は、ラボで注意を測定するためにさまざまな方法を使用します。これらの方法の1つは、神経細胞が発火する際に私たちの脳が微小な電気を放出するという事実を利用しています。脳波計（EEG）を使用することで、この電気の変動を測定し、脳がいつどこで活動しているのかを理解することができます。これらの変動が発生する速度、つまり頻度は、振動または一般的には脳波と呼ばれます。脳波の頻度は、精神状態やプロセスに関する洞察を提供することができます。
例えば、1秒間に14〜30回（または14〜30 Hz）振動する脳波はベータ波と呼ばれ、高い精神的関与と関連しています。8〜13 Hzの範囲の振動はアルファ波と呼ばれ、通常、リラクゼーションや受動的注意の期間に存在します。例えば、瞑想している人を見るときには、アルファ波が見られることがよくあります。シータ波は4〜7 Hzの振動であり、深くリラックスしたり眠気を感じているときに見られます。最も遅い波はデルタ波（1〜4 Hz）であり、深い睡眠中に観察されます。
関連する投稿を見る EEGの入門ガイド
ラボでは、科学者は脳波のタイミング、巨大さ、および頻度を測定して、タスク中に個人の心の関与度を判断することができます。例えば、ある人が何かを見たり聞いたりしたとき、そのEEGは「P300」と呼ばれる非常に特定の反応を示します。これは、物体が現れてから約300ミリ秒後に発生する大振幅の波です [3]。同様に、アルファ振動の減少は、誰かが何かに注意を払っていることを示す可能性があります [4]。眠気もデルタ、シータ、およびアルファ振動の変化によって検出可能なEEGサインを生成します [5]。
車内で注意力を測定するには？
車両内では、行動的手法を利用して注意力と眠気を測定できます。例えば、カメラは運転者の目を追跡して、彼らが道路を見ていることを確認できます。同様に、カメラは運転者の頭がうなだれ始めたとき、眠気を示していることを検出できます。しかし、ある人が道路を見ているからといって、それが注意を払っていることや疲れていないことを意味するわけではありません。EEGは、これらの危険な状態の検出を補強できます。行動的に検出可能になる前にそれらを予測できるかもしれません。
運転席の神経科学 - EEGはこれらの危険な状態の検出を補強できます。行動的に検出可能になる前にそれらを予測できるかもしれません。
2020年、研究者たちは市販のEEGヘッドセットを使用してリアルタイムの眠気を検出する研究の体系的レビューを実施しました [6]。彼らは、この種の研究で最も使用されているヘッドセットはEMOTIVによって製造されたもので、次いでNeurosky、Interaxon、OpenBCIであることを報告しました。眠気の検出について、彼らは基本的なEEGの機能である振動数が、眠気の検出に利用できることを発見しました。しかし、彼らは多くの場合において「アルゴリズムの最適化が必要である」と指摘しており、つまり機械学習アルゴリズムはより正確な検出をもたらします。
商業用EEGと機械学習アルゴリズムを利用して安全を保つ
EMOTIVは10年以上にわたり商業用EEGのリーダーです。この期間に、彼らは32チャンネルの伝統的な研究用キャップから2チャンネルの耳に装着するヘッドフォンまで、さまざまな形でEEGシステムを開発しました。MN8ヘッドフォンやInsightのようなコンパクトな形状のシステムは、日常的な、持ち運び可能な神経技術への第一歩を示しています。これらのハードウェアを自動車のコントロールに統合することで、事故を防ぐことができるかもしれません。
運転席の神経科学 - 商業用EEGと機械学習アルゴリズムを利用して安全を保つ。
EEGハードウェアを車両に統合することは、解決策の一部に過ぎません。取得した脳データを活用するためには、それを有用なメトリックに処理する必要があります。洗練された機械学習アルゴリズムは、EEGデータを特定の精神状態をインデックス付けする特徴にデコードすることによって、これを達成します。これまでに、EMOTIVはフラストレーション、興味、リラクゼーション、関与、興奮、注意、ストレスという7つの検出方法を開発しました。EMOTIVのエンジニアは、これらの状態を引き出すために知られているプロトコルを使用した厳密な実験研究を通じて、これらの検出を開発するために神経科学者と密接に協力してきました。自動車の分野では、Emotivは現在、運転シミュレーター内で開発された運転者の注意散漫を検出する技術を微調整しています。これは、注意が低下したときに減速する注意力駆動の車を伴う西オーストラリアのロイヤル自動車クラブとの共同研究からの有望な結果を受けてのことです [7]。YouTubeでこの共同研究やその結果のいくつかのビデオを見つけることができます。
神経科学と運転の未来
運転席の神経科学 - 神経科学と運転の未来。
シートベルトやラウンドストリップなどの初期の介入から、自動緊急ブレーキやアシストステアリングなどの現代の介入まで、私たちの車はずっと安全になりました。しかし、毎年事故で亡くなる人々の数は、車両を「安全」と見なすにはまだ長い道のりがあることを示しています。技術が進歩するにつれて、私たちの車は確実にさらに安全になるでしょうが、人間が主な車両運転者である限り、ヒューマンファクターによる事故が続くでしょう。EEG技術は、微妙な指標を検出し、事故を引き起こす条件が発生する前に介入するという、ヒューマンファクターの軽減に特に有望な手段を提供します。
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