การขับขี่อย่างปลอดภัยเป็นเรื่องที่ทุกคนให้ความสำคัญเป็นอย่างมาก เทคโนโลยีใหม่ ๆ ได้นำเราไปสู่รถยนต์ไร้คนขับ โดยหวังว่าจะช่วยลดการชนที่เกิดจากความผิดพลาดของมนุษย์ นอกจากนี้ยังได้นำเสนอฟีเจอร์ต่าง ๆ ที่มีเป้าหมายเพื่อช่วยให้การขับขี่ปลอดภัยและสนุกสนานยิ่งขึ้น ฟีเจอร์เหล่านี้รวมถึงหน้าจอแสดงข้อมูลบนกระจกหน้า (heads-up displays) และระบบเบรกอัตโนมัติ เป็นต้น

ตั้งแต่ปี 2010 การเสียชีวิตจากอุบัติเหตุทางถนนทั่วโลกลดลง 5% อย่างไรก็ตาม ยังคงมีผู้เสียชีวิตจากอุบัติเหตุทางรถยนต์ถึง 1.19 ล้านคนในแต่ละปี นอกจากนี้ อุบัติเหตุทางรถยนต์ยังทำให้มีผู้ได้รับบาดเจ็บสูงถึง 50 ล้านคนต่อปี1

ไม่ว่าระบบของรถยนต์จะล้ำสมัยเพียงใด สมองของมนุษย์ก็คือคอมพิวเตอร์ที่ทรงพลังที่สุด การทำความเข้าใจเกี่ยวกับความฟุ้งซ่านทางปัญญา (cognitive distraction) มีบทบาทสำคัญอย่างยิ่งในการรับประกันความปลอดภัยบนท้องถนน

ทำไมความฟุ้งซ่านถึงเป็นอันตรายถึงชีวิต

มนุษย์เรามักหลอกตัวเองว่าเราสามารถทำงานหลายอย่างพร้อมกันได้ (multitask) ผลการศึกษาพิสูจน์แล้วว่าสมองของมนุษย์ไม่สามารถทำงานหลายอย่างพร้อมกันได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยที่ความเร็วและความแม่นยำไม่ลดลงอย่างมีนัยสำคัญ2

การคุยโทรศัพท์มือถือหรือใช้งานระบบอินโฟเทนเมนต์ขณะขับรถเป็นเรื่องปกติในสังคมปัจจุบัน อย่างไรก็ตาม สิ่งนี้อาจเป็นอันตรายได้เนื่องจากจะทำให้คุณเสียสมาธิไปจากท้องถนน

กฎหมายเกี่ยวกับการขับขี่ที่เสียสมาธิพยายามที่จะปรับปรุงความปลอดภัยของผู้ขับขี่ วิศวกรออกแบบรถยนต์ให้ใช้งานได้ง่ายขึ้นโดยไม่ต้องใช้มือเพื่อลดการเสียสมาธิ อย่างไรก็ตาม การชนที่เกี่ยวข้องกับผู้ขับขี่ที่เสียสมาธิยังคงเป็นสาเหตุให้มีผู้เสียชีวิตถึงวันละเก้าคนในสหรัฐอเมริกา3

การส่งข้อความสั้น ๆ อาจรู้สึกว่าเกิดขึ้นในทันที แต่การละสายตาจากถนนด้วยเหตุผลใดก็ตามอาจเป็นอันตรายถึงชีวิตได้ CDC คาดการณ์ว่าการส่งข้อความขณะขับรถด้วยความเร็ว 55 ไมล์ต่อชั่วโมง นั้นเหมือนกับการขับรถผ่านสนามฟุตบอลโดยหลับตา4 การขับขี่ที่เสียสมาธิอาจเกิดขึ้นได้จากหลายสาเหตุ เช่น ความเหนื่อยล้า ความหงุดหงิด หรือการใช้ยาหรือแอลกอฮอ์

ชุดหูฟัง EEG แบบไร้สาย สามารถตรวจจับการเสียสมาธิขณะขับรถ เพื่อช่วยป้องกันอุบัติเหตุได้แบบเรียลไทม์ ในปี 2013 รอยัล ออโตโมบิล คลับ แห่งออสเตรเลียตะวันตก (Royal Automobile Club of Western Australia) ได้ทำการทดสอบทฤษฎีนี้

รถยนต์พลังงานความสนใจนำการขับขี่ที่เสียสมาธิมาทดสอบ ที่มา: RAC

รถยนต์พลังงานความสนใจ (Attention-Powered Cars)

ดังที่ตัวอย่างของ CDC แสดงให้เห็น สมองของเราไม่สามารถประมวลผลข้อมูลเร่งด่วนได้อย่างมีสติเมื่อเราเสียสมาธิ RAC แห่งออสเตรเลียตะวันตกพบว่า 20% ของผู้ขับขี่ชาวออสเตรเลียที่ประสบอุบัติเหตุชนนั้น กำลังมองไปที่วัตถุที่พวกเขาชน อย่างไรก็ตาม พวกเขาไม่สามารถเข้าใจว่าเกิดอะไรขึ้นเนื่องจากความฟุ้งซ่านทางปัญญา

“สมองนั้นโดยพื้นฐานแล้วคือเครื่องจักรกลแห่งความสนใจ” Geoffrey Mackellar ผู้ร่วมก่อตั้งและประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายเทคโนโลยีของ Emotiv อธิบาย “สมองส่วนหน้าจะต้องตื่นตัวและมีส่วนร่วมอย่างมากในการขับขี่ เพราะสมองส่วนจิตใต้สำนึกไม่รู้ว่าการขับรถออกนอกเลนจะทำให้เกิดปัญหาตามมา”

แนวคิดคือ: จะเกิดอะไรขึ้นหากรถของคุณสามารถรับรู้ได้ว่าคุณกำลังเสียสมาธิและชะลอความเร็วลงได้? RAC ได้ร่วมมือกับ Emotiv ในการ ปรับแต่งรถยนต์ Hyundai i40 ให้สามารถทำเช่นนั้นได้ ผู้ขับขี่จะได้รับการติดตั้ง ชุดหูฟัง EEG แบบ 14 ช่องสัญญาณรุ่น EPOC Series ที่สื่อสารกับตัวยานพาหนะ ประสิทธิภาพการทำงานของสมองจะส่งผลโดยตรงต่อความเร็วของรถ

หลังจากทำการวัดค่ามาตรฐานสำหรับสถานะสมองต่าง ๆ รวมถึงการเปิด/ปิดตา อัตราการกวาดสายตา อาการ “เหม่อลอย" เป็นต้น รถยนต์จะถูกตั้งโปรแกรมให้ชะลอความเร็วลงเมื่อผู้ขับขี่เสียสมาธิ รถยังตอบสนองเมื่อผู้ขับขี่หันศีรษะออกจากถนน ตามที่ตรวจจับได้จากไจโรสโคปในตัวของ EPOC

RAC ได้นำรถยนต์ “พลังงานความสนใจ” ออกเดินทางท่องเที่ยวทางไกลเพื่อพิสูจน์ว่าการขาดความสนใจส่งผลกระทบต่อทุกคน6 การเดินทางดังกล่าวตามมาด้วยการทดลองในสนามแข่งแบบปิดหลายครั้งเพื่อสำรวจปัญหาความฟุ้งซ่านทางปัญญาเพิ่มเติม โดยเฉพาะอย่างยิ่งบนถนนสายยาว แม้ว่ารถยนต์รุ่นปรับปรุงนี้จะไม่ได้ผลิตออกมาเป็นจำนวนมากในเชิงพาณิชย์ แต่ก็ได้สร้างความตระหนักรู้ให้กับสาธารณชนเกี่ยวกับความง่ายในการเสียสมาธิขณะอยู่หลังพวงมาลัย

เสน่ห์ของระบบเชื่อมต่อสมองกับรถยนต์อัจฉริยะ (B2V - brain-to-vehicle) ไม่ได้ถูกมองข้ามโดยผู้ผลิตรถยนต์ ในปี 2018 Nissan ได้เผยโฉมรถต้นแบบ B2V ที่สามารถปรับให้เข้ากับความชอบของผู้ใช้และตอบสนองได้อย่างรวดเร็วในสถานการณ์ฉุกเฉิน7

“ด้วยการคาดเดาการเคลื่อนไหวที่ตั้งใจ ระบบสามารถดำเนินการได้ (การหมุนพวงมาลัยหรือชะลอความเร็วรถ) เร็วกว่าเวลาตอบสนองเฉลี่ยของมนุษย์ทั่วไป 0.2 ถึง 0.5 วินาที ซึ่งช่วยปรับปรุงเวลาในการตอบสนองในขณะที่ขับขี่โดยที่ผู้ขับขี่แทบไม่รู้สึกตัวเลย” Nissan อธิบาย8

การแจ้งเตือนแบบเรียลไทม์สามารถเตือนผู้ขับขี่ถึงความบกพร่องก่อนที่พวกเขาจะเหนื่อยล้าเกินกว่าจะขับรถได้

การแจ้งเตือนอาการง่วงนอน (Drowsiness Alerts)

ความรู้สึกง่วงนอนนั้นสามารถรับรู้ได้ชัดเจนทางจิตสำนึกมากกว่าการขาดความสนใจ อย่างไรก็ตาม กว่าที่ผู้ขับขี่จะเริ่มหาวหรือสัปหงก อันตรายต่อตนเองและผู้อื่นก็ใกล้เข้ามาถึงตัวแล้ว นั่นคือเหตุผลที่นักวิจัยกำลังสำรวจการใช้เทคโนโลยี EEG แบบไร้สายเพื่อคาดการณ์อาการง่วงนอนขณะขับรถก่อนที่จะสายเกินไป

หากมีการนำระบบตรวจจับอาการง่วงนอนดังกล่าวมาใช้ในระบบปฏิบัติการของรถยนต์ ผู้ขับขี่อาจได้รับแจ้งเตือนทันทีที่สัญญาณแรกของความบกพร่องทางปัญญาปรากฏขึ้น แนวคิดนี้อาจเป็นประโยชน์สำหรับอาการเสียสมาธิทั่วไปด้วยเช่นกัน

งานศึกษาของมหาวิทยาลัยแห่งหนึ่งได้สร้างโครงสร้างซอฟต์แวร์และใช้ ชุดหูฟัง EPOC เพื่อตรวจจับความสนใจที่วอกแวกในระหว่างการบรรยาย มีการส่งการแจ้งเตือนด้วยข้อความแบบสั่นไปยังโทรศัพท์มือถือของนักศึกษาเมื่อความตื่นตัวลดลง ทำให้นักศึกษา 75% สามารถดึงความสนใจกลับมาและรักษาสมาธิไว้ได้9

อาการง่วงนอนของบุคคลสามารถระบุได้จากสัญญาณภาพหลายอย่าง เช่น การสัปหงก การหลับตา และการหาว งานศึกษาโดย Li และคณะ จากมหาวิทยาลัยแห่งชาติปูคยอง (Pukyong National University) ได้ใช้ข้อมูลวิดีโอและ EEG เพื่อสังเกตสถานะการตื่นตัวและการเปลี่ยนแปลงของสมอง รวมถึงการเคลื่อนไหวของศีรษะ พวกเขารายงานความแม่นยำในการตรวจจับที่ 96.24% เมื่อสังเกตเหตุการณ์ที่ผู้ขับขี่ “ง่วงนอนเล็กน้อย”10

เพื่อพัฒนาแนวคิดนี้ให้ก้าวไกลยิ่งขึ้น งานศึกษาในปี 2017 ได้ออกแบบและพัฒนาระบบคำนวณแบบสุ่มตรวจพฤติกรรม (polling algorithm) เพื่อวัดระดับความง่วงในมิติต่าง ๆ เป้าหมายคือการตรวจหาอาการง่วงนอนแต่เนิ่น ๆ แบบเรียลไทม์เพื่อป้องกันไม่ให้เกิดอันตรายขณะขับรถ มีการใช้งาน Emotiv EPOC เพื่อวัดการทำงานของสมองในระหว่างการทดลอง คณะผู้เขียนรายงานว่ามีอัตราความสำเร็จอยู่ที่ 82% ในการจำแนกสถานะระหว่างการง่วงนอนและการตื่น11

วัดค่า EEG ร่วมกับสัญญาณภาพต่าง ๆ เช่น การหาว เพื่อระบุจุดที่สูญเสียความตื่นตัวในกลุ่มตัวอย่างขณะขับรถ ที่มา: Li et al., 2015

ขับขี่อย่างใจเย็นและเดินทางต่อไป

องค์การสหประชาชาติมีเป้าหมายที่จะลดการเสียชีวิตและบาดเจ็บจากอุบัติเหตุทางถนนลงครึ่งหนึ่งภายในปี 203012 นักวิทยาศาสตร์และวิศวกรสามารถเรียนรู้วิธีคิดของคนขับรถที่เสียสมาธิและออกแบบยานพาหนะเพื่อช่วยเหลือพวกเขา สิ่งนี้มีความเป็นไปได้เนื่องจากราคาและการเข้าถึงได้ง่ายของอุปกรณ์ EEG บนมือถือแบบไร้สาย

นักวิจัยใช้เครื่อง EEG แบบเคลื่อนที่เพื่อศึกษาพฤติกรรมการขับรถที่เสียสมาธิ ตั้งแต่เรื่องของสติไปจนถึงการตรวจจับอาการง่วงนอน เพื่อป้องกันอุบัติเหตุบนท้องถนน

แหล่งอ้างอิง

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).

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