การขับขี่อย่างปลอดภัยเป็นเรื่องที่ทุกคนให้ความสำคัญเป็นอย่างยิ่ง เทคโนโลยีใหม่ ๆ ได้นำเราไปสู่การพัฒนาของรถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติ โดยมีความหวังว่าจะช่วยลดการเกิดอุบัติเหตุจากการทำหน้าที่ผิดพลาดของมนุษย์ นอกจากนี้ ยังมีการนำเสนอฟังก์ชันต่าง ๆ ที่จะช่วยให้การขับขี่รถยนต์ปลอดภัยและเพลิดเพลินยิ่งขึ้น อาทิ หน้าจอแสดงผลแบบโปร่งแสงบนกระจกบังลมหน้าและระบบเบรกอัตโนมัติ เป็นต้น

ตั้งแต่ปี 2010 ยอดผู้เสียชีวิตจากอุบัติเหตุบนท้องถนนทั่วโลกลดลง 5% อย่างไรก็ตาม ยังมีผู้เสียชีวิตจากอุบัติเหตุทางรถยนต์สูงถึง 1.19 ล้านคนในแต่ละปี นอกจากนี้ อุบัติเหตุทางรถยนต์ยังส่งผลให้มีผู้ได้รับบาดเจ็บสูงถึง 50 ล้านคนต่อปี1

ไม่ว่าระบบของรถยนต์จะล้ำสมัยเพียงใด สมองของมนุษย์ก็ยังเป็นคอมพิวเตอร์ที่ทรงพลังที่สุด การทำความเข้าใจเกี่ยวกับภาวะเสียสมาธิในการรับรู้จึงมีบทบาทสำคัญอย่างยิ่งในการรับประกันความปลอดภัยบนท้องถนน

ทำไมการเสียสมาธิจึงเป็นอันตรายถึงชีวิต

มนุษย์เราหลงคิดไปเองว่าเราสามารถทำกิจกรรมหลายอย่างพร้อมกันได้ (Multitask) จากการศึกษาวิจัยพิสูจน์แล้วว่า สมองของมนุษย์ไม่สามารถทำงานหลายอย่างพร้อมกันได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยไม่มีการลดลงของความเร็วและความแม่นยำอย่างมีนัยสำคัญ2

การคุยโทรศัพท์มือถือหรือการใช้งานระบบสาระบันเทิงขณะขับรถเป็นเรื่องปกติในสังคมปัจจุบัน แต่อย่างไรก็ตาม สิ่งนี้อาจเป็นอันตรายได้เนื่องจากจะดึงความสนใจของคุณไปจากถนนหนทาง

กฎหมายเกี่ยวกับการขับขี่ที่ไม่มีสมาธิพยายามที่จะปรับปรุงความปลอดภัยของผู้ขับขี่ วิศวกรออกแบบรถยนต์ให้ใช้งานได้ง่ายขึ้นโดยไม่ต้องใช้มือเพื่อลดการเสียสมาธิ อย่างไรก็ตาม อุบัติเหตุรถชนที่มีสาเหตุจากผู้ขับขี่ที่ขาดสมาธิยังคงส่งผลให้มีผู้เสียชีวิตเฉลี่ย 9 รายต่อวันในสหรัฐอเมริกา3

การส่งข้อความสั้น ๆ อย่างรวดเร็วอาจรู้สึกว่าเกิดขึ้นในทันที แต่การละสายตาจากถนนด้วยเหตุผลใดก็ตามอาจเป็นอันตรายถึงชีวิตได้ CDC ประเมินว่า การพิมพ์ข้อความขณะขับรถด้วยความเร็ว 55 ไมล์ต่อชั่วโมง เปรียบเสมือนการขับรถผ่านสนามฟุตบอลโดยหลับตา4 การขับขี่โดยไม่มีสมาธิสามารถเกิดขึ้นได้จากหลายสาเหตุ เช่น ความเหนื่อยล้า ความรำคาญ หรือการใช้ยาเสพติดหรือแอลกอฮอล์

ชุดหูฟังคลื่นสมอง EEG แบบไร้สายสามารถตรวจจับการเสียสมาธิขณะขับขี่ ช่วยป้องกันอุบัติเหตุได้แบบเรียลไทม์ ในปี 2013 สมาคมราชยานยนต์แห่งรัฐเวสเทิร์นออสเตรเลีย (RAC) ได้ทดสอบทฤษฎีนี้โดยการสร้างรถยนต์ที่มีระบบ EEG ของตัวเอง

รถยนต์พลังความจำนำการขับขี่มาทดสอบสมาธิ ที่มา: RAC

รถยนต์พลังความจำ (Attention-Powered Cars)

จากตัวอย่างของ CDC แสดงให้เห็นว่า สมองของเราไม่สามารถประมวลผลข้อมูลเร่งด่วนได้อย่างมีสติเมื่อเราเสียสมาธิ RAC แห่งรัฐเวสเทิร์นออสเตรเลียพบว่า 20% ของผู้ขับขี่ชาวออสเตรเลียที่ประสบอุบัติเหตุทางรถยนต์กำลังมองไปที่วัตถุที่พวกเขาชน อย่างไรก็ตาม พวกเขาไม่สามารถเข้าใจว่าเกิดอะไรขึ้นเนื่องจากอาการเสียสมาธิในการรับรู้

“โดยพื้นฐานแล้วสมองคือเครื่องจักรควบคุมสมาธิ” Geoffrey Mackellar ผู้ร่วมก่อตั้งและประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายเทคโนโลยีของ Emotiv อธิบาย สมองทำหน้าที่ส่วนหน้าต้องทำงานและมีส่วนร่วมอย่างมากในการขับรถ เนื่องจากสมองส่วนจิตใต้สำนึกไม่รู้ว่าการขับรถออกนอกเลนจะทำให้เกิดปัญหา”

แนวคิดคือ: จะเกิดอะไรขึ้นหากรถของคุณรับรู้ได้เมื่อคุณเสียสมาธิและชะลอความเร็วลง? RAC ร่วมมือกับ Emotiv เพื่อปรับแต่งรถยนต์ Hyundai i40 ให้ทำงานได้ตามต้องการ ผู้ขับขี่สวมชุดหูฟัง EEG แบบ 14 ช่องสัญญาณในซีรีส์ EPOC ที่เชื่อมต่อกับยานพาหนะ ประสิทธิภาพของสมองส่งผลโดยตรงต่อความเร็วของรถ

ภายหลังจากที่ได้ทำการตรวจวัดค่าอ้างอิงสำหรับสภาวะสมองต่าง ๆ รวมถึงการเปิด/ปิดตา อัตราการกวาดสายตา อาการ "ใจลอย" และอื่น ๆ รถยนต์ที่มีระบบ EEG จะได้รับการตั้งโปรแกรมให้ชะลอความเร็วลงเมื่อผู้ขับขี่เสียสมาธิ นอกจากนี้ รถยนต์ยังตอบสนองเมื่อผู้ขับขี่หันศีรษะออกจากถนน โดยเครื่องมือไจโรสโคปที่ฝังอยู่ในอุปกรณ์ EPOC จะทำหน้าที่ส่งกำลังเชื่อมสัญญาณ

RAC นำรถยนต์ “พลังความจำ” วิ่งไปตามท้องถนนเพื่อพิสูจน์ว่าการขาดการเอาใจใส่ส่งผลต่อทุกคน6 การขับรถในครั้งนี้ได้รับการติดตามอย่างใกล้ชิดด้วยการทดลองวงจรปิดหลายซีรีส์ เพื่อวิเคราะห์ถึงประสิทธิภาพของปัญหาภาวะการเสียสมาธิในการรับรู้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในเส้นทางระยะยาว แม้ว่ารถยนต์รุ่นปรับแต่งนี้จะไม่ได้ผลิตออกมาเป็นจำนวนมากในอุตสาหกรรม แต่ก็ช่วยสร้างความตระหนักร่วมกันให้สังคมได้เห็นว่าเราสามารถเสียสมาธิหลังพวงมาลัยได้ง่ายดายเพียงใด

ความดึงดูดใจของระบบสื่อสารอัจฉริยะระหว่างสมองกับยานพาหนะ (B2V) ไม่ได้สูญหายไปจากวงการผู้ผลิตรถยนต์ ในปี 2018 นิสสันเผยโฉมรถยนต์ต้นแบบ B2V ที่ปรับให้เข้ากับความชอบส่วนบุคคลของผู้ใช้และสามารถตอบสนองได้อย่างรวดเร็วในสถานการณ์ฉุกเฉิน7

“ด้วยการคาดเดาความเคลื่อนไหวที่ตั้งใจไว้ ระบบต่าง ๆ จะสามารถทำงานได้ (หมุนพวงมาลัยหรือชะลอความเร็วของรถ) ได้เร็วกว่าเวลาตอบสนองโดยเฉลี่ยของมนุษย์อยู่ระหว่าง 0.2 ถึง 0.5 วินาที ช่วยปรับปรุงเวลาตอบสนองในขณะที่แทบจะไม่รู้สึกถึงความแตกต่างสำหรับผู้ขับขี่” นิสสันอธิบาย8

การแจ้งเตือนแบบเรียลไทม์สามารถเตือนผู้ขับขี่ถึงความบกพร่องทางร่างกายก่อนที่พวกเขาจะเหนื่อยล้าเกินกว่าจะขับขี่ต่อไป

การแจ้งเตือนอาการง่วงนอน

ความรู้สึกง่วงนอนนั้นเห็นได้ชัดเจนถึงจิตสำนึกมากกว่าการขาดสมาธิ อย่างไรก็ตาม กว่าที่ผู้ขับขี่จะเริ่มหาวหรือพยักหน้าง่วงหงาวหาวนอน อันตรายต่อพวกเขารับรวมถึงผู้อื่นก็มาเยือนเสียแล้ว นั่นเป็นเหตุผลที่นักวิจัยกำลังศึกษาการใช้ระบบ EEG แบบไร้สายเพื่อคาดเดาและประเมินอาการง่วงนอนขับรถก่อนที่จะสายเกินแก้

หากมีการนำระบบตรวจจับอาการง่วงนอนดังกล่าวมาปรับใช้ไว้ในระบบปฏิบัติการของรถยนต์ ผู้ขับขี่จะได้รับการแจ้งเตือนเป็นสัญญาณแรกเพื่อเตือนถึงความบกพร่องในการรับรู้ ซึ่งแนวคิดนี้ยังเป็นประโยชน์สำหรับการเสียสมาธิทั่วไปด้วยเช่นกัน

การศึกษาวิจัยของมหาวิทยาลัยแห่งหนึ่งได้พัฒนาโครงร่างระบบซอฟต์แวร์และใช้งานชุดหูฟัง EPOC เพื่อตรวจจับภาวะสมาธิที่กระจัดกระจายหลุดลอยระหว่างการบรรยาย โดยมีการส่งข้อความแจ้งเตือนด้วยการสั่นสะเทือนไปยังโทรศัพท์มือถือของนักศึกษาเมื่อความตื่นตัวลดลง ซึ่งช่วยให้กลุ่มผู้เข้าร่วมการทดสอบ 75% สามารถเรียกสมาธิและเรียนต่อได้อย่างมีประสิทธิภาพ9

เราสามารถระบุอาการง่วงนอนของบุคคลผ่านสัญญาณทางสายตาได้หลายประการ เช่น การสับปะหงก การหลับตา และการหาว การศึกษาโดย Li et al. แห่งมหาวิทยาลัยแห่งชาติปูคยองใช้ระบบข้อมูลวิดีโอและระบบ EEG เพื่อสังเกตสภาวะตื่นตัวและการเปลี่ยนแปลงของสมอง รวมถึงการเคลื่อนไหวของศีรษะ พวกเขารายงานถึงความแม่นยำในการตรวจจับที่ 96.24% เมื่อสังเกตเหตุการณ์ "ง่วงนอนเล็กน้อย"10

เพื่อต่อยอดความคิดนี้ การศึกษาวิจัยในปี 2017 ได้จัดทำแผนและนำอัลกอริทึมการบันทึกมาปรับวัดเพื่อประเมินระดับความลึกของอาการง่วงนอนที่แตกต่างกัน เป้าหมายคือเพื่อสืบหาอาการง่วงนอนตั้งแต่ระยะเริ่มต้นแบบเรียลไทม์ เพื่อช่วยป้องกันไม่ได้เกิดอันตรายขณะขับขี่ อุปกรณ์ Emotiv EPOC ได้ถูกนำมาใช้เพื่อวัดผลการตอบสนองกิจกรรมของสมองในระหว่างการทดลอง โดยผู้เขียนรายงานผลความสำเร็จที่ระดับ 82% ในการจำแนกระยะการง่วงนอนออกจากการตื่นตัวได้11

ระบบ EEG จะทำหน้าที่วัดสัญญาณภาพควบคู่ไปกับสัญญาณภาพอื่น ๆ เช่น การหาว เพื่อช่วยระบุอาการสูญเสียสมาธิและความตื่นตัวของผู้ทดสอบขณะขับขี่ ที่มา: Li et al., 2015

รักษาความใจเย็นและขับขี่ปลอดภัยต่อไป

สหประชาชาติ (UN) มีเป้าหมายในการลดอัตราการเสียชีวิตและบาดเจ็บจากการจราจรทางบกให้ได้ครึ่งหนึ่งภายในปี 203012 นักวิทยาศาสตร์และวิศวกรสามารถเรียนรู้ประสิทธิภาพกระบวนการคิดของผู้ขับขี่ที่ไม่มีสมาธิและช่วยออกแบบยานพาหนะเพื่ออำนวยความสะดวกให้แก่พวกเขาได้ สิ่งนี้เกิดขึ้นได้เนื่องจากราคาและความพร้อมในการจัดหาอุปกรณ์ EEG แบบพกพาไร้สายที่มีประสิทธิภาพ

นักวิจัยใช้ระบบ EEG แบบพกพาเพื่อศึกษาลักษณะการขับขี่รถยนต์โดยไม่มีสมาธิ ตั้งแต่เรื่องสภาพสติสัมปชัญญะไปจนถึงการวัดค่าตรวจจับความง่วงเพื่อป้องกันอุบัติเหตุบนท้องถนน

เอกสารอ้างอิง

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

6RAC WA. (2013, พฤศจิกายน 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