Podejmij wyzwanie dla swojej pamięci! Zagraj w nową grę N-Back w aplikacji Emotiv
Podejmij wyzwanie dla swojej pamięci! Zagraj w nową grę N-Back w aplikacji Emotiv
Podejmij wyzwanie dla swojej pamięci! Zagraj w nową grę N-Back w aplikacji Emotiv
Neurobiologia za kierownicą
Mehul Nayak
28 kwi 2022
Udostępnij:
Napisane przez dr Nikolas Williams, naukowca badającego EMOTIV.
Kilka miesięcy temu wróciłem do Stanów Zjednoczonych po ośmiu latach życia za granicą. Część rozpoczęcia od nowa oznaczała zakup wszystkich rzeczy potrzebnych do życia. Oprócz kanapy, łóżka i stołu jadalnianego, oczywiście potrzebowałem samochodu. Uważając się za osobę dobrze zarządzającą finansami, szukałem wyłącznie starszych, opłacalnych modeli, ale szybko byłem zdemoralizowany przez zawyżone ceny i ograniczony asortyment. Rynek samochodów używanych w 2021 roku skutecznie zmuszał mnie do zakupu nowego, co ostatecznie uczyniłem. Moje rozczarowanie naruszeniem podstawowych zasad osobistych finansów szybko zostało zastąpione nieograniczoną radością z komfortu i funkcji, które oferował mój nowiutki SUV Toyoty.
Szczególnie zafascynowały mnie funkcje autonomicznego prowadzenia, o których do tej pory tylko czytałem. Wspomaganie kierowania i radar patrzący do przodu sprawiły, że długie przejażdżki były z łatwością. Musiałem jedynie trzymać oczy na drodze i rękę opartą na kierownicy, a mój samochód praktycznie jechał sam. Dodajmy do tego unikanie kolizji, monitorowanie martwego pola, tylne kamery z systemem alarmowym, aby upewnić się, że nie wjadę w nikogo przechodzącego za mną, a ten nowy samochód był obiektywnie o wiele bezpieczniejszy niż starsze modele, którymi jeździłem przez większą część ostatniej dekady.
Samochody, oczywiście, jeszcze się nie prowadzą same. Choć mają efektowne autonomiczne i zabezpieczające funkcje, samochody nadal wymagają nadzoru kierowcy i, w razie potrzeby, interwencji. Jesteśmy jeszcze daleko od usunięcia ludzkiego komponentu z prowadzenia i to ten komponent jest głównie odpowiedzialny za wypadki samochodowe i ofiary śmiertelne. Ludzie popełniają błędy za kierownicą. Niezależnie od tego, czy uważają, że prowadzenie pojazdu po wypiciu alkoholu to dobry pomysł, czy że przekraczanie prędkości jest przyjemne, czy że muszą przejechać jeszcze kilka mil, zanim zatrzymają się, aby odpocząć, ludzie powodują wiele wypadków samochodowych, którym można zapobiec.
[block id="cta-shortcode-browse-eeg-headsets-v2"]
Zgodnie z informacjami National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA), w 2019 roku miało miejsce 36 096 zgonów w wyniku wypadków drogowych. W 2020 roku szacuje się, że zmarło ponad 38 000 osób [1]. Duży procent z tych przypadków wynika z ryzykownej jazdy i jest zatem do uniknięcia. NHTSA zidentyfikowało sześć rodzajów ryzykownej jazdy: przekraczanie prędkości, jazda po spożyciu alkoholu i narkotyków, nieużywanie (lub niewłaściwe używanie) pasów bezpieczeństwa, rozproszenie uwagi podczas jazdy oraz jazda w stanie senności. Ponieważ dwie trzecie wszystkich zgonów drogowych można przypisać przekraczaniu prędkości i prowadzeniu pod wpływem substancji, wiele kampanii interwencyjnych jest słusznie skierowanych na te zagrożenia. Jednak jazda w stanie rozproszenia uwagi i senności powoduje nieszczególnie małą liczbę ofiar, z 3142 zgonami związanymi z rozproszeniem i 697 zgonami spowodowanymi sennością w 2019 roku [2].
Wykorzystywanie neuronauki do pomiaru uwagi w laboratorium
Neuronauka za kierownicą - Wykorzystywanie neuronauki do pomiaru uwagi w laboratorium.
Naukowcy z dziedziny neuronauki używają różnych metod do pomiaru uwagi w laboratorium. Jedna z tych metod wykorzystuje fakt, że nasz mózg wydziela małe ilości energii elektrycznej w miarę aktywacji neuronów. Używając elektroencefalogramu (EEG), możemy mierzyć wahania tej energii elektrycznej, aby zrozumieć, kiedy i gdzie mózg jest aktywny. Szybkość, czy częstotliwość, z jaką te wahania się pojawiają, znana jest jako oscylacje, lub, co bardziej powszechne, fale mózgowe. Częstotliwość fal mózgowych może dostarczyć wglądu w stany lub procesy mentalne.
Na przykład fale mózgowe, które oscylują 14 do 30 razy na sekundę (lub 14 - 30 Hz), znane są jako fale beta i są skojarzone z wysokim poziomem zaangażowania mentalnego. Oscylacje w zakresie 8 - 13 Hz znane są jako fale alfa i występują zazwyczaj podczas okresów relaksacji lub pasywnej uwagi. Na przykład, często można zauważyć fale alfa, gdy osoba medytuje. Fale theta to oscylacje między 4 a 7 Hz i są obecne, gdy osoba jest głęboko zrelaksowana lub senna. Najwolniejsze fale to fale delta (1 - 4 Hz) i można je zaobserwować, gdy osoba jest głęboko śpiąca.
Zobacz pokrewne posty Wprowadzenie do EEG
W laboratorium naukowcy mogą mierzyć czas, wielkość i częstotliwość fal mózgowych, aby określić, jak zaangażowany lub niezainteresowany umysł danej osoby jest podczas wykonywania zadań. Na przykład, gdy osoba widzi lub słyszy coś, na co czekała, ich EEG pokazuje bardzo specyficzną reakcję nazywaną P300, która jest dużą falą o wysokiej amplitudzie, która występuje około 300 ms po pojawieniu się obiektu [3]. Podobnie, spadek oscylacji alfa może wskazywać, że ktoś zwraca szczególną uwagę na coś [4]. Bycie sennym również produkuje wykrywalne sygnatury EEG poprzez zmiany w oscylacjach delta, theta i alfa [5].
Jak możemy mierzyć uwagę w samochodzie?
W pojeździe możemy mierzyć uwagę i senność za pomocą metod behawioralnych. Na przykład, kamery mogą śledzić oczy kierowców, aby upewnić się, że patrzą na drogę. Podobnie, kamery mogą wykrywać, kiedy głowy kierowców zaczynają się kiwa, co wskazuje, że są senni. Jednak to, że osoba patrzy na drogę lub że jej głowa nie opada, nie oznacza, że zwraca uwagę lub że nie jest zmęczona. EEG może wspierać wykrywanie tych niebezpiecznych stanów. Mogą nawet być w stanie przewidzieć je, zanim będą behawioralnie wykrywalne.
Neuronauka za kierownicą - EEG może wspierać wykrywanie tych niebezpiecznych stanów. Mogą nawet być w stanie przewidzieć je, zanim staną się wykrywalne behawioralnie.
W 2020 roku naukowcy przeprowadzili systematyczny przegląd badań, które używały dostępnych komercyjnie zestawów słuchowych EEG do wykrywania senności w czasie rzeczywistym [6]. Zgłosili, że najczęściej używaną słuchawką w tych badaniach były te produkowane przez EMOTIV, a następnie Neurosky, Interaxon oraz OpenBCI. W przypadku wykrywania senności stwierdzili, że nawet podstawowe cechy EEG, takie jak oscylacje częstotliwości, mogą być używane do wykrywania senności. Jednak zauważyli, że w wielu przypadkach „optymalizacja algorytmów jest nadal konieczna”, co oznacza, że algorytmy uczenia maszynowego prowadziły do dokładniejszych wykryć.
Wykorzystanie komercyjnego EEG i algorytmów uczenia maszynowego, aby pomóc nam być bezpieczniejszymi
EMOTIV jest liderem w dziedzinie komercyjnego EEG od ponad dekady. W tym czasie opracowali systemy EEG w różnych formach, od tradycyjnych czapek badawczych 32-kanałowych po bezprzewodowe słuchawki douszne 2-kanałowe. Systemy o kompaktowych formatach, takie jak słuchawki MN8 lub Insight, stanowią pierwsze kroki w kierunku codziennej, noszonej neurotechnologii. Integrując takie sprzęty w kontrolę samochodów, mogliśmy zapobiegać wypadkom, zanim przyczyny związane z umysłem kiedykolwiek wystąpią.
Neuronauka za kierownicą - Wykorzystanie komercyjnego EEG i algorytmów uczenia maszynowego, aby pomóc nam być bezpieczniejszymi.
Integracja sprzętu EEG w pojazdach to tylko część rozwiązania. Aby wykorzystać zebrane dane z mózgu, musimy przetworzyć je na użyteczne metryki. Zaawansowane algorytmy uczenia maszynowego osiągają to poprzez dekodowanie danych EEG na cechy, które mogą indeksować konkretne stany mentalne. Do tej pory EMOTIV opracował siedem takich detekcji: frustracja, zainteresowanie, relaksacja, zaangażowanie, ekscytacja, uwaga i stres. Inżynierowie EMOTIV ściśle współpracowali z naukowcami z dziedziny neuronauki, aby opracować te detekcje poprzez rygorystyczne badania eksperymentalne, które wykorzystują protokoły znane z wywoływania tych stanów. W dziedzinie motoryzacji, Emotiv obecnie dopracowuje wykrywanie rozproszenia uwagi kierowcy opracowane w symulatorze jazdy. To następuje po obiecujących wynikach współpracy z Royal Automobile Club of Western Australia, która zaowocowała samochodem napędzanym uwagą, który zwalniał, gdy uwaga malała [7]. Można znaleźć kilka filmów o współpracy i wynikach na YouTube.
Neuronauka i przyszłość jazdy
Neuronauka za kierownicą - Neuronauka i przyszłość jazdy.
Od wczesnych interwencji, takich jak pasy bezpieczeństwa i rumble strips, po nowoczesne, takie jak automatyczne hamowanie awaryjne i wspomaganie kierowania, nasze samochody stały się znacznie bezpieczniejsze. Jednak liczba ludzi, którzy umierają w wyniku wypadków każdego roku, pokazuje, że mamy jeszcze dużo do zrobienia, zanim osiągniemy moment, w którym pojazdy będą uważane za "bezpieczne". W miarę postępu technologii, nasze samochody z pewnością będą kontynuować poprawę bezpieczeństwa, ale tak długo, jak ludzie będą głównymi operatorami pojazdów, będą miały miejsce wypadki spowodowane przez ludzi. Technologia EEG reprezentuje szczególnie obiecującą drogę do łagodzenia roli człowieka poprzez wykrywanie subtelnych wskaźników i interwencję, zanim warunki sprzyjające wypadkom w ogóle wystąpią.
Bibliografia
Napisane przez dr Nikolas Williams, naukowca badającego EMOTIV.
Kilka miesięcy temu wróciłem do Stanów Zjednoczonych po ośmiu latach życia za granicą. Część rozpoczęcia od nowa oznaczała zakup wszystkich rzeczy potrzebnych do życia. Oprócz kanapy, łóżka i stołu jadalnianego, oczywiście potrzebowałem samochodu. Uważając się za osobę dobrze zarządzającą finansami, szukałem wyłącznie starszych, opłacalnych modeli, ale szybko byłem zdemoralizowany przez zawyżone ceny i ograniczony asortyment. Rynek samochodów używanych w 2021 roku skutecznie zmuszał mnie do zakupu nowego, co ostatecznie uczyniłem. Moje rozczarowanie naruszeniem podstawowych zasad osobistych finansów szybko zostało zastąpione nieograniczoną radością z komfortu i funkcji, które oferował mój nowiutki SUV Toyoty.
Szczególnie zafascynowały mnie funkcje autonomicznego prowadzenia, o których do tej pory tylko czytałem. Wspomaganie kierowania i radar patrzący do przodu sprawiły, że długie przejażdżki były z łatwością. Musiałem jedynie trzymać oczy na drodze i rękę opartą na kierownicy, a mój samochód praktycznie jechał sam. Dodajmy do tego unikanie kolizji, monitorowanie martwego pola, tylne kamery z systemem alarmowym, aby upewnić się, że nie wjadę w nikogo przechodzącego za mną, a ten nowy samochód był obiektywnie o wiele bezpieczniejszy niż starsze modele, którymi jeździłem przez większą część ostatniej dekady.
Samochody, oczywiście, jeszcze się nie prowadzą same. Choć mają efektowne autonomiczne i zabezpieczające funkcje, samochody nadal wymagają nadzoru kierowcy i, w razie potrzeby, interwencji. Jesteśmy jeszcze daleko od usunięcia ludzkiego komponentu z prowadzenia i to ten komponent jest głównie odpowiedzialny za wypadki samochodowe i ofiary śmiertelne. Ludzie popełniają błędy za kierownicą. Niezależnie od tego, czy uważają, że prowadzenie pojazdu po wypiciu alkoholu to dobry pomysł, czy że przekraczanie prędkości jest przyjemne, czy że muszą przejechać jeszcze kilka mil, zanim zatrzymają się, aby odpocząć, ludzie powodują wiele wypadków samochodowych, którym można zapobiec.
[block id="cta-shortcode-browse-eeg-headsets-v2"]
Zgodnie z informacjami National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA), w 2019 roku miało miejsce 36 096 zgonów w wyniku wypadków drogowych. W 2020 roku szacuje się, że zmarło ponad 38 000 osób [1]. Duży procent z tych przypadków wynika z ryzykownej jazdy i jest zatem do uniknięcia. NHTSA zidentyfikowało sześć rodzajów ryzykownej jazdy: przekraczanie prędkości, jazda po spożyciu alkoholu i narkotyków, nieużywanie (lub niewłaściwe używanie) pasów bezpieczeństwa, rozproszenie uwagi podczas jazdy oraz jazda w stanie senności. Ponieważ dwie trzecie wszystkich zgonów drogowych można przypisać przekraczaniu prędkości i prowadzeniu pod wpływem substancji, wiele kampanii interwencyjnych jest słusznie skierowanych na te zagrożenia. Jednak jazda w stanie rozproszenia uwagi i senności powoduje nieszczególnie małą liczbę ofiar, z 3142 zgonami związanymi z rozproszeniem i 697 zgonami spowodowanymi sennością w 2019 roku [2].
Wykorzystywanie neuronauki do pomiaru uwagi w laboratorium
Neuronauka za kierownicą - Wykorzystywanie neuronauki do pomiaru uwagi w laboratorium.
Naukowcy z dziedziny neuronauki używają różnych metod do pomiaru uwagi w laboratorium. Jedna z tych metod wykorzystuje fakt, że nasz mózg wydziela małe ilości energii elektrycznej w miarę aktywacji neuronów. Używając elektroencefalogramu (EEG), możemy mierzyć wahania tej energii elektrycznej, aby zrozumieć, kiedy i gdzie mózg jest aktywny. Szybkość, czy częstotliwość, z jaką te wahania się pojawiają, znana jest jako oscylacje, lub, co bardziej powszechne, fale mózgowe. Częstotliwość fal mózgowych może dostarczyć wglądu w stany lub procesy mentalne.
Na przykład fale mózgowe, które oscylują 14 do 30 razy na sekundę (lub 14 - 30 Hz), znane są jako fale beta i są skojarzone z wysokim poziomem zaangażowania mentalnego. Oscylacje w zakresie 8 - 13 Hz znane są jako fale alfa i występują zazwyczaj podczas okresów relaksacji lub pasywnej uwagi. Na przykład, często można zauważyć fale alfa, gdy osoba medytuje. Fale theta to oscylacje między 4 a 7 Hz i są obecne, gdy osoba jest głęboko zrelaksowana lub senna. Najwolniejsze fale to fale delta (1 - 4 Hz) i można je zaobserwować, gdy osoba jest głęboko śpiąca.
Zobacz pokrewne posty Wprowadzenie do EEG
W laboratorium naukowcy mogą mierzyć czas, wielkość i częstotliwość fal mózgowych, aby określić, jak zaangażowany lub niezainteresowany umysł danej osoby jest podczas wykonywania zadań. Na przykład, gdy osoba widzi lub słyszy coś, na co czekała, ich EEG pokazuje bardzo specyficzną reakcję nazywaną P300, która jest dużą falą o wysokiej amplitudzie, która występuje około 300 ms po pojawieniu się obiektu [3]. Podobnie, spadek oscylacji alfa może wskazywać, że ktoś zwraca szczególną uwagę na coś [4]. Bycie sennym również produkuje wykrywalne sygnatury EEG poprzez zmiany w oscylacjach delta, theta i alfa [5].
Jak możemy mierzyć uwagę w samochodzie?
W pojeździe możemy mierzyć uwagę i senność za pomocą metod behawioralnych. Na przykład, kamery mogą śledzić oczy kierowców, aby upewnić się, że patrzą na drogę. Podobnie, kamery mogą wykrywać, kiedy głowy kierowców zaczynają się kiwa, co wskazuje, że są senni. Jednak to, że osoba patrzy na drogę lub że jej głowa nie opada, nie oznacza, że zwraca uwagę lub że nie jest zmęczona. EEG może wspierać wykrywanie tych niebezpiecznych stanów. Mogą nawet być w stanie przewidzieć je, zanim będą behawioralnie wykrywalne.
Neuronauka za kierownicą - EEG może wspierać wykrywanie tych niebezpiecznych stanów. Mogą nawet być w stanie przewidzieć je, zanim staną się wykrywalne behawioralnie.
W 2020 roku naukowcy przeprowadzili systematyczny przegląd badań, które używały dostępnych komercyjnie zestawów słuchowych EEG do wykrywania senności w czasie rzeczywistym [6]. Zgłosili, że najczęściej używaną słuchawką w tych badaniach były te produkowane przez EMOTIV, a następnie Neurosky, Interaxon oraz OpenBCI. W przypadku wykrywania senności stwierdzili, że nawet podstawowe cechy EEG, takie jak oscylacje częstotliwości, mogą być używane do wykrywania senności. Jednak zauważyli, że w wielu przypadkach „optymalizacja algorytmów jest nadal konieczna”, co oznacza, że algorytmy uczenia maszynowego prowadziły do dokładniejszych wykryć.
Wykorzystanie komercyjnego EEG i algorytmów uczenia maszynowego, aby pomóc nam być bezpieczniejszymi
EMOTIV jest liderem w dziedzinie komercyjnego EEG od ponad dekady. W tym czasie opracowali systemy EEG w różnych formach, od tradycyjnych czapek badawczych 32-kanałowych po bezprzewodowe słuchawki douszne 2-kanałowe. Systemy o kompaktowych formatach, takie jak słuchawki MN8 lub Insight, stanowią pierwsze kroki w kierunku codziennej, noszonej neurotechnologii. Integrując takie sprzęty w kontrolę samochodów, mogliśmy zapobiegać wypadkom, zanim przyczyny związane z umysłem kiedykolwiek wystąpią.
Neuronauka za kierownicą - Wykorzystanie komercyjnego EEG i algorytmów uczenia maszynowego, aby pomóc nam być bezpieczniejszymi.
Integracja sprzętu EEG w pojazdach to tylko część rozwiązania. Aby wykorzystać zebrane dane z mózgu, musimy przetworzyć je na użyteczne metryki. Zaawansowane algorytmy uczenia maszynowego osiągają to poprzez dekodowanie danych EEG na cechy, które mogą indeksować konkretne stany mentalne. Do tej pory EMOTIV opracował siedem takich detekcji: frustracja, zainteresowanie, relaksacja, zaangażowanie, ekscytacja, uwaga i stres. Inżynierowie EMOTIV ściśle współpracowali z naukowcami z dziedziny neuronauki, aby opracować te detekcje poprzez rygorystyczne badania eksperymentalne, które wykorzystują protokoły znane z wywoływania tych stanów. W dziedzinie motoryzacji, Emotiv obecnie dopracowuje wykrywanie rozproszenia uwagi kierowcy opracowane w symulatorze jazdy. To następuje po obiecujących wynikach współpracy z Royal Automobile Club of Western Australia, która zaowocowała samochodem napędzanym uwagą, który zwalniał, gdy uwaga malała [7]. Można znaleźć kilka filmów o współpracy i wynikach na YouTube.
Neuronauka i przyszłość jazdy
Neuronauka za kierownicą - Neuronauka i przyszłość jazdy.
Od wczesnych interwencji, takich jak pasy bezpieczeństwa i rumble strips, po nowoczesne, takie jak automatyczne hamowanie awaryjne i wspomaganie kierowania, nasze samochody stały się znacznie bezpieczniejsze. Jednak liczba ludzi, którzy umierają w wyniku wypadków każdego roku, pokazuje, że mamy jeszcze dużo do zrobienia, zanim osiągniemy moment, w którym pojazdy będą uważane za "bezpieczne". W miarę postępu technologii, nasze samochody z pewnością będą kontynuować poprawę bezpieczeństwa, ale tak długo, jak ludzie będą głównymi operatorami pojazdów, będą miały miejsce wypadki spowodowane przez ludzi. Technologia EEG reprezentuje szczególnie obiecującą drogę do łagodzenia roli człowieka poprzez wykrywanie subtelnych wskaźników i interwencję, zanim warunki sprzyjające wypadkom w ogóle wystąpią.
Bibliografia
Napisane przez dr Nikolas Williams, naukowca badającego EMOTIV.
Kilka miesięcy temu wróciłem do Stanów Zjednoczonych po ośmiu latach życia za granicą. Część rozpoczęcia od nowa oznaczała zakup wszystkich rzeczy potrzebnych do życia. Oprócz kanapy, łóżka i stołu jadalnianego, oczywiście potrzebowałem samochodu. Uważając się za osobę dobrze zarządzającą finansami, szukałem wyłącznie starszych, opłacalnych modeli, ale szybko byłem zdemoralizowany przez zawyżone ceny i ograniczony asortyment. Rynek samochodów używanych w 2021 roku skutecznie zmuszał mnie do zakupu nowego, co ostatecznie uczyniłem. Moje rozczarowanie naruszeniem podstawowych zasad osobistych finansów szybko zostało zastąpione nieograniczoną radością z komfortu i funkcji, które oferował mój nowiutki SUV Toyoty.
Szczególnie zafascynowały mnie funkcje autonomicznego prowadzenia, o których do tej pory tylko czytałem. Wspomaganie kierowania i radar patrzący do przodu sprawiły, że długie przejażdżki były z łatwością. Musiałem jedynie trzymać oczy na drodze i rękę opartą na kierownicy, a mój samochód praktycznie jechał sam. Dodajmy do tego unikanie kolizji, monitorowanie martwego pola, tylne kamery z systemem alarmowym, aby upewnić się, że nie wjadę w nikogo przechodzącego za mną, a ten nowy samochód był obiektywnie o wiele bezpieczniejszy niż starsze modele, którymi jeździłem przez większą część ostatniej dekady.
Samochody, oczywiście, jeszcze się nie prowadzą same. Choć mają efektowne autonomiczne i zabezpieczające funkcje, samochody nadal wymagają nadzoru kierowcy i, w razie potrzeby, interwencji. Jesteśmy jeszcze daleko od usunięcia ludzkiego komponentu z prowadzenia i to ten komponent jest głównie odpowiedzialny za wypadki samochodowe i ofiary śmiertelne. Ludzie popełniają błędy za kierownicą. Niezależnie od tego, czy uważają, że prowadzenie pojazdu po wypiciu alkoholu to dobry pomysł, czy że przekraczanie prędkości jest przyjemne, czy że muszą przejechać jeszcze kilka mil, zanim zatrzymają się, aby odpocząć, ludzie powodują wiele wypadków samochodowych, którym można zapobiec.
[block id="cta-shortcode-browse-eeg-headsets-v2"]
Zgodnie z informacjami National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA), w 2019 roku miało miejsce 36 096 zgonów w wyniku wypadków drogowych. W 2020 roku szacuje się, że zmarło ponad 38 000 osób [1]. Duży procent z tych przypadków wynika z ryzykownej jazdy i jest zatem do uniknięcia. NHTSA zidentyfikowało sześć rodzajów ryzykownej jazdy: przekraczanie prędkości, jazda po spożyciu alkoholu i narkotyków, nieużywanie (lub niewłaściwe używanie) pasów bezpieczeństwa, rozproszenie uwagi podczas jazdy oraz jazda w stanie senności. Ponieważ dwie trzecie wszystkich zgonów drogowych można przypisać przekraczaniu prędkości i prowadzeniu pod wpływem substancji, wiele kampanii interwencyjnych jest słusznie skierowanych na te zagrożenia. Jednak jazda w stanie rozproszenia uwagi i senności powoduje nieszczególnie małą liczbę ofiar, z 3142 zgonami związanymi z rozproszeniem i 697 zgonami spowodowanymi sennością w 2019 roku [2].
Wykorzystywanie neuronauki do pomiaru uwagi w laboratorium
Neuronauka za kierownicą - Wykorzystywanie neuronauki do pomiaru uwagi w laboratorium.
Naukowcy z dziedziny neuronauki używają różnych metod do pomiaru uwagi w laboratorium. Jedna z tych metod wykorzystuje fakt, że nasz mózg wydziela małe ilości energii elektrycznej w miarę aktywacji neuronów. Używając elektroencefalogramu (EEG), możemy mierzyć wahania tej energii elektrycznej, aby zrozumieć, kiedy i gdzie mózg jest aktywny. Szybkość, czy częstotliwość, z jaką te wahania się pojawiają, znana jest jako oscylacje, lub, co bardziej powszechne, fale mózgowe. Częstotliwość fal mózgowych może dostarczyć wglądu w stany lub procesy mentalne.
Na przykład fale mózgowe, które oscylują 14 do 30 razy na sekundę (lub 14 - 30 Hz), znane są jako fale beta i są skojarzone z wysokim poziomem zaangażowania mentalnego. Oscylacje w zakresie 8 - 13 Hz znane są jako fale alfa i występują zazwyczaj podczas okresów relaksacji lub pasywnej uwagi. Na przykład, często można zauważyć fale alfa, gdy osoba medytuje. Fale theta to oscylacje między 4 a 7 Hz i są obecne, gdy osoba jest głęboko zrelaksowana lub senna. Najwolniejsze fale to fale delta (1 - 4 Hz) i można je zaobserwować, gdy osoba jest głęboko śpiąca.
Zobacz pokrewne posty Wprowadzenie do EEG
W laboratorium naukowcy mogą mierzyć czas, wielkość i częstotliwość fal mózgowych, aby określić, jak zaangażowany lub niezainteresowany umysł danej osoby jest podczas wykonywania zadań. Na przykład, gdy osoba widzi lub słyszy coś, na co czekała, ich EEG pokazuje bardzo specyficzną reakcję nazywaną P300, która jest dużą falą o wysokiej amplitudzie, która występuje około 300 ms po pojawieniu się obiektu [3]. Podobnie, spadek oscylacji alfa może wskazywać, że ktoś zwraca szczególną uwagę na coś [4]. Bycie sennym również produkuje wykrywalne sygnatury EEG poprzez zmiany w oscylacjach delta, theta i alfa [5].
Jak możemy mierzyć uwagę w samochodzie?
W pojeździe możemy mierzyć uwagę i senność za pomocą metod behawioralnych. Na przykład, kamery mogą śledzić oczy kierowców, aby upewnić się, że patrzą na drogę. Podobnie, kamery mogą wykrywać, kiedy głowy kierowców zaczynają się kiwa, co wskazuje, że są senni. Jednak to, że osoba patrzy na drogę lub że jej głowa nie opada, nie oznacza, że zwraca uwagę lub że nie jest zmęczona. EEG może wspierać wykrywanie tych niebezpiecznych stanów. Mogą nawet być w stanie przewidzieć je, zanim będą behawioralnie wykrywalne.
Neuronauka za kierownicą - EEG może wspierać wykrywanie tych niebezpiecznych stanów. Mogą nawet być w stanie przewidzieć je, zanim staną się wykrywalne behawioralnie.
W 2020 roku naukowcy przeprowadzili systematyczny przegląd badań, które używały dostępnych komercyjnie zestawów słuchowych EEG do wykrywania senności w czasie rzeczywistym [6]. Zgłosili, że najczęściej używaną słuchawką w tych badaniach były te produkowane przez EMOTIV, a następnie Neurosky, Interaxon oraz OpenBCI. W przypadku wykrywania senności stwierdzili, że nawet podstawowe cechy EEG, takie jak oscylacje częstotliwości, mogą być używane do wykrywania senności. Jednak zauważyli, że w wielu przypadkach „optymalizacja algorytmów jest nadal konieczna”, co oznacza, że algorytmy uczenia maszynowego prowadziły do dokładniejszych wykryć.
Wykorzystanie komercyjnego EEG i algorytmów uczenia maszynowego, aby pomóc nam być bezpieczniejszymi
EMOTIV jest liderem w dziedzinie komercyjnego EEG od ponad dekady. W tym czasie opracowali systemy EEG w różnych formach, od tradycyjnych czapek badawczych 32-kanałowych po bezprzewodowe słuchawki douszne 2-kanałowe. Systemy o kompaktowych formatach, takie jak słuchawki MN8 lub Insight, stanowią pierwsze kroki w kierunku codziennej, noszonej neurotechnologii. Integrując takie sprzęty w kontrolę samochodów, mogliśmy zapobiegać wypadkom, zanim przyczyny związane z umysłem kiedykolwiek wystąpią.
Neuronauka za kierownicą - Wykorzystanie komercyjnego EEG i algorytmów uczenia maszynowego, aby pomóc nam być bezpieczniejszymi.
Integracja sprzętu EEG w pojazdach to tylko część rozwiązania. Aby wykorzystać zebrane dane z mózgu, musimy przetworzyć je na użyteczne metryki. Zaawansowane algorytmy uczenia maszynowego osiągają to poprzez dekodowanie danych EEG na cechy, które mogą indeksować konkretne stany mentalne. Do tej pory EMOTIV opracował siedem takich detekcji: frustracja, zainteresowanie, relaksacja, zaangażowanie, ekscytacja, uwaga i stres. Inżynierowie EMOTIV ściśle współpracowali z naukowcami z dziedziny neuronauki, aby opracować te detekcje poprzez rygorystyczne badania eksperymentalne, które wykorzystują protokoły znane z wywoływania tych stanów. W dziedzinie motoryzacji, Emotiv obecnie dopracowuje wykrywanie rozproszenia uwagi kierowcy opracowane w symulatorze jazdy. To następuje po obiecujących wynikach współpracy z Royal Automobile Club of Western Australia, która zaowocowała samochodem napędzanym uwagą, który zwalniał, gdy uwaga malała [7]. Można znaleźć kilka filmów o współpracy i wynikach na YouTube.
Neuronauka i przyszłość jazdy
Neuronauka za kierownicą - Neuronauka i przyszłość jazdy.
Od wczesnych interwencji, takich jak pasy bezpieczeństwa i rumble strips, po nowoczesne, takie jak automatyczne hamowanie awaryjne i wspomaganie kierowania, nasze samochody stały się znacznie bezpieczniejsze. Jednak liczba ludzi, którzy umierają w wyniku wypadków każdego roku, pokazuje, że mamy jeszcze dużo do zrobienia, zanim osiągniemy moment, w którym pojazdy będą uważane za "bezpieczne". W miarę postępu technologii, nasze samochody z pewnością będą kontynuować poprawę bezpieczeństwa, ale tak długo, jak ludzie będą głównymi operatorami pojazdów, będą miały miejsce wypadki spowodowane przez ludzi. Technologia EEG reprezentuje szczególnie obiecującą drogę do łagodzenia roli człowieka poprzez wykrywanie subtelnych wskaźników i interwencję, zanim warunki sprzyjające wypadkom w ogóle wystąpią.
