วิทยาศาสตร์ประสาทอยู่ในตำแหน่งคนขับ

เขียนโดย ดร. นิโคลัส วิลเลียมส์, นักวิทยาศาสตร์วิจัย EMOTIV

หลายเดือนก่อน ฉันย้ายกลับไปยังสหรัฐอเมริกาหลังจากใช้ชีวิตอยู่ต่างประเทศมาแปดปี ส่วนหนึ่งของการเริ่มต้นใหม่คือต้องซื้อหาสิ่งที่จำเป็นต่อชีวิต นอกเหนือจากโซฟา, เตียง, และโต๊ะรับประทานอาหาร แน่นอนฉันต้องการรถยนต์ ถือว่าตัวเองเป็นคนฉลาดด้านการเงิน ฉันจึงมองหารถรุ่นเก่าและราคาไม่แพงเท่านั้น แต่ก็ท้อใจเร็วจากราคาที่เพิ่มขึ้นและสินค้าที่มีจำกัด ตลาดรถยนต์มือสองในปี 2021 กดดันให้ฉันซื้อรถใหม่ ซึ่งในที่สุดฉันก็ทำ การละเมิดหลักการการเงินส่วนบุคคลขั้นพื้นฐานทำให้ฉันรู้สึกเสียใจ แต่ความกระตือรือร้นอย่างไม่มีที่สิ้นสุดสำหรับความสะดวกสบายและคุณลักษณะที่มาพร้อมกับ Toyota SUV ใหม่ของฉันกลับทดแทนสิ่งนั้นได้อย่างรวดเร็ว

ฉันรู้สึกประทับใจอย่างโดยเฉพาะกับคุณสมบัติการขับขี่อัตโนมัติที่ ในขณะนี้ ฉันได้อ่านมาก่อนเท่านั้น การควบคุมพวงมาลัยเสริมและเรดาร์มองไปข้างหน้าทำให้การขับรถนานๆ เป็นเรื่องผ่อนคลาย ฉันเพียงแค่ต้องคอยดูถนนและวางมือบนพวงมาลัยและรถของฉันก็แทบจะขับเอง และเมื่อนำระบบหลีกเลี่ยงการชนกัน, ระบบตรวจสอบจุดบอด, กล้องมองหลังพร้อมระบบแจ้งเตือนเพื่อให้แน่ใจว่าฉันจะไม่ถอยเข้ากับใครที่เดินผ่านหลังไป รถใหม่คันนี้ก็มีความปลอดภัยอย่างมากเมื่อเปรียบเทียบกับรถรุ่นเก่าที่ฉันเคยใช้ขับมากว่าทศวรรษที่ผ่านมา

แน่นอนว่ารถยนต์ยังไม่สามารถขับเองได้เต็มที่ ในขณะที่มันมีคุณสมบัติอัตโนมัติและความปลอดภัยอันน่าทึ่ง รถยนต์ยังคงต้องการการควบคุมจากผู้ขับขี่และเมื่อจำเป็นต้องมีการแทรกแซง เรายังต้องใช้เวลาอีกมากในการตัดเอาส่วนประกอบของมนุษย์ออกจากการขับขี่ และมันคือส่วนประกอบนี้ที่โดยหลักแล้วเป็นเหตุให้เกิดอุบัติเหตุรถยนต์และการเสียชีวิต มนุษย์ทำผิดหลังพวงมาลัย ไม่ว่าจะตัดสินใจขับรถหลังจากดื่มแอลกอฮอล์หรือว่าการขับเร็วเป็นเรื่องสนุก หรือว่าพวกเขาต้องขับรถอีกแค่ไม่กี่ไมล์ก่อนที่จะหยุดพักเพื่อพักตัวเองจากความเหนื่อยล้า ซึ่งเป็นสาเหตุทำให้เกิดอุบัติเหตุรถยนต์ที่สามารถป้องกันได้จำนวนมาก

[block id="cta-shortcode-browse-eeg-headsets-v2"]

ตามที่ National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA) รายงานว่ามีการเสียชีวิตจากอุบัติเหตุรถยนต์ 36,096 คนในปี 2019 สำหรับปี 2020 ประมาณการว่าเสียชีวิตมากกว่า 38,000 คน [1] เปอร์เซ็นต์มากของกรณีเหล่านี้เกิดจากการขับขี่อย่างเสี่ยง และดังนั้นจึงสามารถป้องกันได้ NHTSA ได้ระบุถึงประเภทของการขับขี่ที่เสี่ยงไว้หกประเภท: การขับเร็ว, การขับภายใต้อิทธิพลของแอลกอฮอล์หรือยาเสพติด, การไม่ใช้ (หรือใช้ไม่ถูกต้อง) เข็มขัดนิรภัย, การขับขี่ที่ไม่สามารถตัดสิ นใจได้และการขับขี่ที่ง่วง การเสียชีวิตจากการขับเร็วและการขับภายใต้อิทธิพลนั้นคิดเป็นสองในสามของการเสียชีวิตจากอุบัติเหตุทางรถยนต์ทั้งหมด แคมเปญการแทรกแซงจำนวนมากที่ถูกตั้งเป้าให้แก้ไขปัญหาเหล่านี้อย่างถูกต้อง อย่างไรก็ตาม การขับขี่ไม่สามารถตัดสินใจได้และการขับขี่ง่วงมีผลในการเสียชีวิตที่ไม่ถือว่าไม่มากโดยมีผู้เสียชีวิตจากการขับขี่ไม่สามารถตัดสินใจได้ 3,142 คนและคนที่เสียชีวิตจากการขับขี่ง่วงมีผู้เสียชีวิต 697 คนในปี 2019 [2]

การใช้ประสาทวิทยาศาสตร์เพื่อวัดความใส่ใจในห้องทดลอง

ประสาทวิทยาศาสตร์ในที่นั่งตัวขับ - การใช้ประสาทวิทยาศาสตร์เพื่อวัดความใส่ใจในห้องทดลอง

นักวิทยาศาสตร์ประสาทใช้วิธีการต่างๆ เพื่อวัดความใส่ใจในห้องทดลอง หนึ่งในวิธีการเหล่านี้ใช้ประโยชน์จากข้อเท็จจริงที่ว่า สมองของเราส่งกระแสไฟฟ้าจำนวนเล็กน้อยเนื่องจากเซลล์ประสาทในสมองนั้นทำงานด้วยการยิง เราสามารถวัดความเปลี่ยนแปลงในกระแสไฟฟ้านี้เพื่อเข้าใจว่าเมื่อใดและที่ใดที่สมองมีการทำงาน โดยใช้เครื่องวัดคลื่นสมอง (EEG) ความเร็ว, หรือความถี่, ของการเปลี่ยนแปลงนี้เรียกว่า การสั่น หรือคลื่นสมอง ความถี่ของคลื่นสมองสามารถให้ Insight เสียบ้างเกี่ยวกับสถานะหรือกระบวนการทางจิตใจ

ตัวอย่างเช่น คลื่นสมองที่สั่นระหว่าง 14 ถึง 30 ครั้งต่อวินาที (หรือ 14 - 30 Hz) ถูกเรียกว่าคลื่นเบต้า และเกี่ยวข้องกับระดับความสนใจทางจิตใจที่สูง การสั่นในช่วง 8 - 13 Hz เรียกว่าคลื่นอัลฟา และโดยทั่วไปมักปรากฏในช่วงที่ผ่อนคลายหรือมีความสนใจแบบเปิดกว้าง ตัวอย่างเช่น คุณจะเห็นคลื่นอัลฟาบ่อยเมื่อคนกำลังทำสมาธิ คลื่นธีตาเป็นการสั่นระหว่าง 4 และ 7 Hz และมักพบเมื่อคนกำลังผ่อนคลายหรือรู้สึกง่วง คลื่นที่ช้าสุดคือคลื่นเดลตา (1 - 4 Hz) และพบเมื่อคนหลับลึก

ดูโพสต์ที่เกี่ยวข้อง คู่มือเบื้องต้นเกี่ยวกับ EEG

ในห้องทดลอง นักวิทยาศาสตร์สามารถวัดเวลาที่ความตื่นเต้นและความถี่ของคลื่นสมองเพื่อกำหนดว่าจิตใจของบุคคลมีความสนใจหรือไม่สนใจระหว่างการทำงานหรือไม่ ตัวอย่างเช่น เมื่อบุคคลเห็นหรือได้ยินบางสิ่งที่พวกเขากำลังเฝ้าสังเกต EEG ของพวกเขาจะแสดงการตอบสนองเฉพาะที่เรียกว่า P300 ซึ่งเป็นคลื่นขนาดความสูงที่เกิดขึ้นประมาณ 300 มิลลิวินาทีหลังจากการปรากฏของวัตถุ [3] เช่นเดียวกัน การลดลการสั่นของคลื่นอัลฟา สามารถบ่งชี้ว่ามีคนใส่ใจบางสิ่งบางอย่างอย่างใกล้ชิด [4] การง่วงนอนยังส่งผลให้เกิดลายเซ็น EEG ที่ตรวจจับได้ผ่านการเปลี่ยนแปลงในคลื่นเดลตา, ธีตา และอัลฟา [5]

เราจะวัดความใส่ใจในรถได้อย่างไร? 

ในรถยนต์ เราสามารถวัดความใส่ใจและความง่วงนอนโดยใช้วิธีการพฤติกรรม ตัวอย่างเช่น กล้องอาจติดตามดวงตาของผู้ขับขี่เพื่อให้แน่ใจว่าพวกเขากำลังดูถนนอยู่ หรือการใช้กล้องอาจตรวจจับเมื่อศีรษะของผู้ขับขี่เริ่มขยับลงเพื่อบอกเป็นนัยว่าพวกเขากำลังง่วง อย่างไรก็ตาม เพียงแค่คนดูถนนหรือหัวไม่ขยับก็ไม่ได้หมายความว่าพวกเขากำลังใส่ใจหรือไม่เหนื่อยล้า EEG สามารถเสริมการตรวจจับสถานะอันตรายเหล่านี้ได้ พวกมันอาจสามารถทำนายได้ก่อนที่จะสามารถตรวจพบพฤติกรรมเหล่านี้หรือไม่ 

ประสาทวิทยาศาสตร์ในที่นั่งของคนขับ - EEG สามารถเสริมการตรวจจับสถานะอันตรายเหล่านี้ได้ อาจสามารถทำนายได้ก่อนที่เราจะสามารถตรวจพบพฤติกรรมเหล่านี้

ในปี 2020 นักวิจัยได้ทำการตรวจสอบระบบที่ใช้หูฟัง EEG ที่สามารถใช้ในการตรวจจับความง่วงได้โดยการตรวจสอบจากการศึกษาอื่นๆ [6] พวกเขารายงานว่าอุปกรณ์หูฟัง EEG ที่ใช้ในการศึกษาเหล่านี้ส่วนใหญ่ผลิตโดย EMOTIV, ตามด้วย Neurosky, Interaxon, และ OpenBCI สำหรับการตรวจจับความง่วงนอน พวกเขาพบว่าฟีเจอร์ EEG พื้นฐานเช่นการสั่นความถี่ สามารถใช้ในการตรวจจับความง่วงนอนได้ อย่างไรก็ตาม พวกเขายังระบุว่าในหลายกรณี "อัลกอริทึมเพิ่มประสิทธิภาพยังคงจำเป็น" หมายถึงว่าอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องช่วยให้การตรวจจับมีความถูกต้องมากขึ้น

การใช้ประโยชน์จาก EEG เชิงพาณิชย์และอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อช่วยให้เราปลอดภัยยิ่งขึ้น

EMOTIV ได้เป็นผู้นำในด้าน EEG เชิงพาณิชย์มากว่าสิบปี ในช่วงเวลานี้พวกเขาได้พัฒนาอุปกรณ์ EEG ในหลายรูปแบบ จากหมวกวิจัยแบบดั้งเดิมที่มี 32 ช่อง ไปจนถึงหูฟังคู่ที่มีสองช่อง ระบบที่มีรูปลักษณ์ที่กะทัดรัด เช่น หูฟัง MN8 หรือ Insight เป็นก้าวแรกที่มุ่งสู่อุปกรณ์ทางประสาทวิทยาที่สวมใส่ได้ทุกวัน โดยการรวมฮาร์ดแวร์เหล่านี้เข้ากับการควบคุมรถยนต์ เราอาจสามารถป้องกันอุบัติเหตุก่อนที่สภาพจิตใจที่ก่อให้เกิดอุบัติเหตุจะเกิดขึ้น 

ประสาทวิทยาศาสตร์ในที่นั่งขับ - การใช้ประโยชน์จาก EEG เชิงพาณิชย์และอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อช่วยให้เราปลอดภัยยิ่งขึ้น

การรวมฮาร์ดแวร์ EEG ในรถยนต์เป็นเพียงส่วนหนึ่งของโซลูชัน เพื่อที่จะใช้ประโยชน์จากข้อมูลสมองที่ได้รับ เราจำเป็นต้องประมวลผลเป็นเมตริกที่มีประโยชน์ อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องที่ซับซ้อนช่วยในการถอดรหัสข้อมูล EEG ให้เป็นฟีเจอร์ที่สามารถระบุตัวบ่งชี้สถานะจิตใจเฉพาะได้ จนถึงปัจจุบัน EMOTIV ได้พัฒนาการตรวจจับเจ็ดประเภท เช่น ความหงุดหงิด, ความสนใจ, การผ่อนคลาย, การมีส่วนร่วม, ความตื่นเต้น, ความใส่ใจ, และความเครียด วิศวกร EMOTIV ได้ทำงานอย่างใกล้ชิดกับนักประสาทวิทยาในการพัฒนาการตรวจจับเหล่านี้ผ่านการศึกษาทดลองที่เข้มงวดที่ใช้โปรโตคอลที่รู้จักกันในการกระตุ้นสถานะเหล่านี้ ในโดเมนรถยนต์ Emotiv กำลังปรับปรุงการตรวจจับการรบกวนของคนขับที่พัฒนาขึ้นภายในซิมมูเลเตอร์ขับขี่ นี่เป็นผลจากการร่วมมือกับ Royal Automobile Club of Western Australia ซึ่งส่งผลให้เกิดรถที่ขับเคลื่อนด้วยความใส่ใจที่ชะลอตัวลงเมื่อความใส่ใจลดลง [7] คุณสามารถหาวิดีโอเกี่ยวกับ การร่วมมือ และ ผลลัพธ์ บน YouTube.  

ประสาทวิทยาศาสตร์และอนาคตของการขับขี่

ประสาทวิทยาศาสตร์ในที่นั่งขับ - ประสาทวิทยาศาสตร์และอนาคตของการขับขี่

จากการแทรกแซงในช่วงต้นเช่นเข็มขัดนิรภัยและร่องสั่น ไปถึงในปัจจุบันเช่นการเบรกฉุกเฉินอัตโนมัติและการควบคุมพวงมาลัยเสริม รถยนต์ของเรามีความปลอดภัยมากขึ้น แต่จำนวนผู้ที่เสียชีวิตจากอุบัติเหตุในแต่ละปีแสดงให้เห็นว่าเรายังมีหนทางอีกยาวนานก่อนที่เราจะสามารถพิจารณาว่ายานยนต์ "ปลอดภัย" ได้ เมื่อเทคโนโลยีก้าวหน้า รถยนต์ของเราจะยิ่งปลอดภัยมากขึ้น แต่ตราบเท่าที่มนุษย์ยังเป็นผู้ขับขี่ยานยนต์หลัก จะยังคงมีอุบัติเหตุที่เกิดจากมนุษย์ EEG เทคโนโลยีเป็นทางที่มีศักยภาพมากในการบรรเทาปัจจัยมนุษย์ โดยการตรวจจับสัญญาณบ่งชี้ที่ละเอียดอ่อนและแทรกแซงก่อนที่สภาพที่ก่อให้เกิดอุบัติเหตุจะเกิดขึ้น

ข้อมูลอ้างอิง

[1] National Center for Statistics and Analysis, “การประมาณการแรกของการเสียชีวิตจากอุบัติเหตุรถยนต์ในปี 2020.” National Highway Traffic Safety Administration, พฤษภาคม 2021. เข้าถึง: 04 ม.ค. 2022. [ออนไลน์]. มีให้ที่: https://crashstats.nhtsa.dot.gov/Api/Public/ViewPublication/813115

[2] National Center for Statistics and Analysis., “ภาพรวมการชนของยานพาหนะในปี 2019.” National Highway Traffic Safety Administration, 2020.

[3] S. J. Luck and E. S. Kappenman, The Oxford handbook of event-related potential components. Oxford university press, 2011.

[4] G. Thut, “กิจกรรมสมองในช่วงฮาล์ฟเหนือคอร์ตเทกซ์ที่บ่งบอกถึงความโน้มเอียงด้านการรับรู้วิชวลสเปซและคาดการณ์การตรวจจับเป้าหมายวิชวล,” J. Neurosci., vol. 26, no. 37, pp. 9494–9502, Sep. 2006, doi: 10.1523/JNEUROSCI.0875-06.2006.

[5] C.-H. Chuang, C.-S. Huang, L.-W. Ko, and C.-T. Lin, “โครงข่ายการรวมความสามารถในการรับรู ้ที่ใช้ EEG สำหรับการประยุกต์ใช ้ในการขับขี่ง่วง,” Knowl.-Based Syst., vol. 80, pp. 143–152, May 2015, doi: 10.1016/j.knosys.2015.01.007.

[6] J. LaRocco, M. D. Le, and D.-G. Paeng, “การตรวจสอบหัวข้อที่ใช้หูฟัง EEG ราคาต่ำสำหรับการตรวจจับความง่วง,” Front. Neuroinformatics, vol. 14, p. 42, 2020, doi: 10.3389/fninf.2020.553352.[7] “นักวิจัยออสเตรเลียเปิดตัวรถที่ขับเคลื่อนด้วยความใส่ใจ,” 2013. https://phys.org/news/2013-09-australia-unveil-attention-powered-car.html (เข้าถึง 12 ม.ค. 2022).