Güvenli sürüş herkes için büyük bir endişe kaynağıdır. Yeni teknoloji, insan hatasından kaynaklanan kazaları azaltacağı umuduyla bize sürücüsüz araçları kazandırdı. Ayrıca sürüşü daha güvenli ve daha keyifli hale getirmeyi amaçlayan özellikleri de hayatımıza soktu. Bu özellikler arasında ön camlardaki baş üstü göstergeler (head-up display) ve otomatik fren sistemleri sayılabilir.

2010 yılından bu yana, dünya genelinde trafik ölümleri %5 oranında azaldı. Ancak, her yıl hala 1.19 milyon insan araba kazalarında hayatını kaybetmektedir. Ek olarak, araba kazaları her yıl 50 milyona yakın insanın yaralanmasına yol açmaktadır1.

Bir arabanın sistemi ne kadar gelişmiş olursa olsun, insan beyni en güçlü bilgisayardır. Bilişsel dikkat dağınıklığını anlamak, yolda güvenliği sağlamada kritik bir rol oynamaktadır.

Dikkat Dağınıklığı Neden Ölümcüldür?

İnsanlar, aynı anda birden fazla işi (multitask) yapabileceğimiz konusunda kendilerini kandırmışlardır. Araştırmalar, insan beyninin hız ve doğrulukta önemli bir düşüş yaşamadan aynı anda birden fazla işi etkili bir şekilde yürütemeyeceğini kanıtlamaktadır2.

Günümüz toplumunda araba sürerken cep telefonuyla konuşmak veya bilgi-eğlence sistemini kullanmak oldukça yaygındır. Ancak bu durum, dikkatinizi yoldan uzaklaştırdığı için tehlikeli olabilir.

Dikkat dağınıklığıyla ilgili sürüş yasaları sürücü güvenliğini artırmayı amaçlar. Mühendisler, dikkat dağınıklığını azaltmak için arabaları eller serbest kullanım kolaylığı sunacak şekilde tasarlarlar. Yine de, dikkati dağılmış sürücülerin karıştığı kazalar Amerika Birleşik Devletleri'nde her gün dokuz kişinin ölümüne neden olmaya devam etmektedir3.

Hızlıca bir kısa mesaj göndermek anlık bir şeymiş gibi gelebilir ancak her ne sebeple olursa olsun gözlerinizi yoldan ayırmak ölümcül olabilir. CDC, 55 mil/saat hızla giderken mesaj yazmayı, gözleriniz kapalı bir şekilde bir futbol sahası boyunca araba sürmeye benzetmektedir4. Dikkati dağılmış sürüş; yorgunluk, üzüntü, ilaç veya alkol kullanımı gibi birçok nedenden kaynaklanabilir.

Kablosuz EEG başlıkları sürüş sırasında dikkat dağınıklığını tespit edebilir ve kazaların gerçek zamanlı olarak önlenmesine yardımcı olabilir. 2013 yılında, Batı Avustralya Kraliyet Otomobil Kulübü bu teoriyi test etti.

Dikkat gücüyle çalışan araba, dikkati dağılmış sürüşü test ediyor. Kaynak: RAC

Dikkat Gücüyle Çalışan Arabalar

CDC örneğinin de gösterdiği gibi, dikkatimiz dağıldığında beynimiz acil bilgileri bilinçli olarak işleyemez. Batı Avustralya RAC, kazaya karışan Avustralyalı sürücülerin %20'sinin çarptıkları nesneye bakmakta olduğunu keşfetti. Ancak, bilişsel dikkat dağınıklığı nedeniyle ne olup bittiğini kavrayamadılar.

Emotiv'in kurucu ortağı ve Teknolojiden Sorumlu Başkanı Geoffrey Mackellar, "Beyin temel olarak bir dikkat makinesidir" açıklamasında bulundu. Beynin ön kısmının aktif olması ve sürüşe son derece dahil olması gerekir çünkü bilinçaltı beyin, şeritten çıkmanın bir soruna yol açacağını bilmez."

Fikir şuydu: Ya arabanız dikkatinizin ne zaman dağıldığını algılayıp yavaşlayabilseydi? RAC, tam da bunu yapabilecek bir Hyundai i40 modelini modifiye etmek için Emotiv ile birlikte çalıştı. Sürücülere araçla iletişim kuran bir EPOC Serisi 14 kanallı EEG başlığı takıldı. Beyin performansı, aracın hızını doğrudan etkiledi.

Gözlerin açık/kapalı olması, bakış oranları, "dalıp gitme" vb. dahil olmak üzere çeşitli beyin durumları için kıyaslama ölçümleri alındıktan sonra, araç kişi dikkatini kaybettiğinde yavaşlayacak şekilde programlandı. Araba ayrıca, EPOC'un yerleşik jiroskopu tarafından belirtildiği üzere, bir sürücü kafasını yoldan başka bir tarafa çevirdiğinde de tepki verdi.

RAC, dikkatsizliğin herkesi etkilediğini kanıtlamak için "dikkat gücüyle çalışan" araba ile bir yolculuğa çıktı6. Yolculuğun ardından, özellikle uzun yol kesimlerinde bilişsel dikkat dağınıklığı sorununu daha derinlemesine incelemek üzere bir dizi kapalı devre deney yapıldı. Modifiye edilmiş araba seri üretime geçmemiş olsa da, direksiyon başında ne kadar kolay dikkatimizin dağılabileceği konusunda kamuoyunda bir farkındalık yarattı.

Akıllı bir beyinden araca (B2V) sisteminin çekiciliği otomobil üreticilerinin de gözünden kaçmadı. 2018 yılında Nissan, kullanıcının tercihlerine uyum sağlayabilen ve acil durumlarda hızlı tepki verebilen bir B2V prototipi tanıttı7.

Nissan, "Sistemler, yapılması amaçlanan hareketi önceden sezerek, ortalama bir insanın tepki süresinden 0,2 ila 0,5 saniye daha hızlı devreye girebilir (direksiyonu çevirebilir veya arabayı yavaşlatabilir), böylece sürücü tarafından neredeyse hiç fark edilmeden tepki sürelerini iyileştirebilir" açıklamasını yaptı8.

Gerçek zamanlı uyarılar, sürücüleri araç kullanamayacak kadar yorulmadan önce olası bir yetersizlik konusunda uyarabilir.

Yorgunluk Uyarıları

Uykulu hissetmek, bilinçli zihin için dikkatsizlikten daha belirgindir. Ancak, bir sürücü esnemeye veya kafasını sallamaya başladığında, kendisi ve başkaları için tehlike çoktan kapıya dayanmıştır. Bu nedenle araştırmacılar, çok geç olmadan uykulu sürüşü tahmin etmek için kablosuz EEG kullanımını araştırıyorlar.

Böyle bir yorgunluk algılama sistemi bir arabanın işletim sistemine entegre edilseydi, sürücü bilişsel bozulmanın ilk belirtisinde uyarılabilirdi. Bu konsept, genel dikkat dağınıklığı için de faydalı olabilir.

Üniversitelerde yapılan bir çalışmada, bir yazılım çerçevesi oluşturuldu ve dersler sırasında dağılan dikkati tespit etmek için bir EPOC başlığı kullanıldı. Dikkat seviyesi düştüğünde öğrencilerin cep telefonlarına titreşimli kısa mesaj uyarıları gönderildi ve bu sayede katılımcıların %75'inin odaklarını yeniden kazanması ve koruması sağlandı9.

Bir kişinin yorgunluğu, baş sallama, göz kapama ve esneme gibi birkaç görsel ipucu aracılığıyla tanımlanabilir. Pukyong Ulusal Üniversitesi'nden Li ve arkadaşları tarafından yapılan bir çalışmada, uyanık beyin durumlarını, değişikliklerini ve baş hareketlerini gözlemlemek için video ve EEG verileri kullanıldı. "Hafif uykulu" durumları gözlemlerken %96.24'lük bir tespit doğruluğu bildirdiler10.

Bu fikri daha da ileri götüren 2017 tarihli bir çalışma, yorgunluğun çeşitli derinliklerini ölçmek için bir yoklama algoritması tasarladı ve uyguladı. Amaç, yorgunluğu sürüş sırasında tehlikeli hale gelmeden önce gerçek zamanlı olarak erkenden tespit etmektir. Deney sırasında beyin aktivitesini ölçmek için bir Emotiv EPOC kullanıldı. Yazarlar, uykulu ve uyanık aşamaları birbirinden ayırmada %82'lik bir başarı oranı bildirdiler11.

Sürüş esnasında denekteki dikkat kaybını tam olarak belirlemek için EEG, esneme gibi görsel ipuçlarıyla birlikte ölçülür. Kaynak: Li ve ark., 2015

Sakin Olun ve Sürmeye Devam Edin

BM, 2030 yılına kadar karayolu trafiğindeki ölüm ve yaralanmaları yarıya indirmeyi hedeflemektedir12. Bilim insanları ve mühendisler, dikkati dağılmış sürücülerin nasıl düşündüğünü öğrenebilir ve onlara yardımcı olacak araçlar tasarlayabilirler. Bu, kablosuz, mobil EEG cihazlarının fiyatı ve bulunabilirliği sayesinde mümkündür.

Araştırmacılar, yollardaki kazaları önlemek amacıyla bilinçli farkındalıktan yorgunluk tespitine kadar dikkati dağılmış sürüşü incelemek için mobil EEG kullanıyorlar.

Referanslar

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/story/2021/12/1107152