Dirigir com segurança é uma grande preocupação para todos. A nova tecnologia nos trouxe carros autônomos com a esperança de que reduzam os acidentes causados por erro humano. Ela também introduziu recursos que visam tornar a direção mais segura e agradável. Esses recursos incluem displays heads-up nos para-brisas e sistemas de frenagem automática, apenas para citar alguns.

Desde 2010, as mortes no trânsito em todo o mundo diminuíram em 5%. No entanto, 1.19 milhão de pessoas ainda morrem em acidentes de carro a cada ano. Além disso, acidentes de carro ferem até 50 milhões de pessoas anualmente1.

Não importa quão avançado seja o sistema de um carro, o cérebro humano é o computador mais poderoso. Compreender a distração cognitiva desempenha um papel crucial para garantir a segurança na estrada.

Por que a Distração é Mortal

Os seres humanos se enganaram pensando que podem ser multitarefas. Estudos provam que o cérebro humano não consegue realizar multitarefas de forma eficaz sem uma diminuição significativa na velocidade e na precisão2.

Falar ao celular ou usar o sistema de infoentretenimento enquanto dirige é comum na sociedade de hoje. No entanto, isso pode ser perigoso porque distrai você da estrada.

Leis contra direção distrativa tentam melhorar a segurança do motorista. Engenheiros projetam carros para serem de uso mais fácil sem as mãos, visando reduzir as distrações. No entanto, acidentes envolvendo motoristas distraídos ainda causam nove mortes diariamente nos Estados Unidos3.

Enviar uma mensagem rápida de texto pode parecer instantâneo, mas tirar os olhos da estrada por qualquer motivo pode ser mortal. O CDC estima que enviar mensagens de texto enquanto dirige a 55 mph é como dirigir em um campo de futebol com os olhos fechados4. Dirigir distraído pode acontecer por muitos motivos, como cansaço, chateação ou uso de drogas ou álcool.

Headsets de EEG sem fio conseguem detectar distrações ao dirigir, ajudando a prevenir acidentes em tempo real. Em 2013, o Royal Automobile Club do Oeste da Austrália testou essa teoria.

O carro movido a atenção coloca à prova a direção distraída. Fonte: RAC

Carros Movidos a Atenção

Como mostra o exemplo do CDC, nossos cérebros não conseguem processar conscientemente informações urgentes quando estamos distraídos. O RAC do Oeste da Austrália descobriu que 20% dos motoristas australianos envolvidos em acidentes estavam olhando para o objeto em que bateram. No entanto, eles não conseguiram compreender o que estava acontecendo devido à distração cognitiva.

“O cérebro é basicamente uma máquina de atenção”, explicou Geoffrey Mackellar, cofundador e Diretor de Tecnologia da Emotiv. A parte frontal do cérebro precisa estar ativa e muito envolvida na direção porque o cérebro subconsciente não sabe que sair de uma faixa vai causar um problema.”

A ideia: e se o seu carro pudesse perceber quando você está distraído e diminuísse a velocidade? O RAC trabalhou com a Emotiv para modificar um Hyundai i40 capaz de fazer exatamente isso. Os motoristas foram equipados com um headset EEG EPOC Series de 14 canais que se comunicava com o veículo. O desempenho cerebral impactava diretamente a velocidade do carro.

Após fazer medições de referência para vários estados cerebrais, incluindo olhos abertos/fechados, taxas de olhar, “divagar”, etc., o veículo foi programado para diminuir a velocidade quando a pessoa estivesse distraída. O carro também reagia quando o motorista virava a cabeça para longe da estrada, conforme indicado pelo giroscópio integrado do EPOC.

O RAC levou o carro “movido a atenção” em uma viagem de estrada para provar que a desatenção afeta a todos6. A viagem foi acompanhada por uma série de experimentos de circuito fechado para explorar ainda mais o problema da distração cognitiva, especialmente em longos trechos de estrada. Embora o carro modificado não tenha sido produzido em massa, ele alertou o público sobre quão facilmente podemos nos distrair ao volante.

O apelo de um sistema inteligente cérebro-veículo (B2V) não passou despercebido pelos fabricantes de automóveis. Em 2018, a Nissan revelou um protótipo B2V que pode se adaptar às preferências do usuário e responder rapidamente em emergências7.

“Ao antecipar o movimento pretendido, os sistemas podem agir (girando o volante ou desacelerando o carro) de 0.2 a 0.5 segundos mais rápido do que o tempo médio de resposta humana, melhorando os tempos de reação enquanto permanecem amplamente imperceptíveis para o motorista”, explicou a Nissan8.

Alertas em tempo real poderiam alertar os motoristas sobre fadiga antes que fiquem cansados demais para dirigir.

Alertas de Sonolência

Sentir sono é mais óbvio para a mente consciente do que a desatenção. No entanto, no momento em que o motorista começa a bocejar ou a cochilar, o perigo para si mesmo e para os outros já é iminente. É por isso que os pesquisadores estão explorando o uso de EEG sem fio para prever a direção sonolenta antes que seja tarde demais.

Se um sistema de detecção de sonolência como esse fosse implementado no sistema operacional do carro, o motorista poderia ser alertado ao menor sinal de comprometimento cognitivo. Este conceito também poderia ser benéfico para a distração em geral.

Um estudo universitário criou uma estrutura de software e utilizou um headset EPOC para detectar a distração da atenção durante as aulas. Alertas por mensagem de texto vibratória foram enviados para os celulares dos alunos quando a atenção caía, permitindo que 75% dos participantes recuperassem e mantivessem o foco9.

A sonolência de uma pessoa pode ser identificada através de vários sinais visuais, como aceno de cabeça, fechamento dos olhos e bocejos. Um estudo de Li et al. da Universidade Nacional de Pukyong utilizou dados de vídeo e EEG para observar estados cerebrais de alerta e alterações e movimentos de cabeça. Eles relataram uma precisão de detecção de 96.24% ao observar eventos de “leve sonolência”10.

Levando essa ideia adiante, um estudo de 2017 projetou e implementou um algoritmo de amostragem para medir vários níveis de sonolência. O objetivo é identificar a sonolência precocemente em tempo real para evitar que ela se torne perigosa ao dirigir. Um Emotiv EPOC foi usado para medir a atividade cerebral durante o experimento. Os autores relataram uma taxa de sucesso de 82% na separação dos estágios de sonolência e vigília11.

O EEG é medido juntamente com pistas visuais, como o bocejo, para apontar a perda de alerta no indivíduo enquanto ele dirige. Fonte: Li et al., 2015

Mantenha a Calma e Siga Dirigindo

A ONU visa reduzir as mortes e lesões no trânsito rodoviário pela metade até 203012. Cientistas e engenheiros podem aprender como pensam os motoristas distraídos e projetar veículos para ajudá-los. Isso é possível devido ao preço e à disponibilidade de dispositivos de EEG móveis e sem fio.

Pesquisadores utilizam o EEG móvel para estudar a direção distraída, desde a atenção plena até a detecção de sonolência, para prevenir acidentes na estrada.

Referências

1Lesões causadas pelo trânsito. (13 de dezembro de 2023). Organização Mundial da Saúde: OMS. https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/road-traffic-injuries

2Madore, Kevin P. e Anthony D. Wagner. (1 de abril de 2019). Multicustos da Multitarefa. PubMed Central (PMC).

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

4Direção distraída | Segurança no Transporte | Centro de Lesões | CDC. (n.d.). https://www.cdc.gov/distracted-driving/about/

5Stinson, L. (8 de novembro de 2013). Este carro percebe quando você não está prestando atenção e diminui a velocidade. WIRED. https://www.wired.com/2013/11/this-car-slows-down-when-youre-not-paying-attention/

6RAC WA. (17 de novembro de 2013). Comercial de TV da viagem do carro movido a atenção da RAC [Vídeo]. YouTube. https://youtu.be/D8WHS0T4N08

7CNET Cars. (8 de janeiro de 2018). CES 2018: A tecnologia cérebro-veículo da Nissan consegue de certa forma ler sua mente [Vídeo]. YouTube. https://youtu.be/pEthcB-P5Qw

8Cérebro-Veículo | Inovação |. (n.d.). Nissan Global. https://www.nissan-global.com/EN/INNOVATION/TECHNOLOGY/ARCHIVE/B2V/

9Charitha, S., Karunananda, A., & Philippe, G. (2017). Estrutura para modelagem de recuperação de atenção. Journal of Applied and Physical Sciences, 3(2). https://doi.org/10.20474/japs-3.2.1

10Li, G., & Chung, W. (2015). Um sistema de headset EEG sensível ao contexto para detecção precoce de sonolência do motorista. Sensors, 15(8), 20873–20893. https://doi.org/10.3390/s150820873

11Shen, J., Li, B., & Shi, X. (2017). Detecção em tempo real de sonolência humana através de uma interface cérebro-computador portátil. Open Journal of Applied Sciences, 07(03), 98–113. https://doi.org/10.4236/ojapps.2017.73009

12Com 1.3 milhão de mortes anuais nas estradas, a ONU quer reduzir o número pela metade até 2030.
(6 de dezembro de 2021). Notícias da ONU. Recuperado em 27 de março de 2024, https://news.un.org/en/story/2021/12/1107152