Khoa thần kinh trong ghế lái
Mehul Nayak
28 thg 4, 2022
Chia sẻ:
Được viết bởi Tiến sĩ Nikolas Williams, Nhà nghiên cứu EMOTIV.
Vài tháng trước, tôi đã trở lại Mỹ sau tám năm sống ở nước ngoài. Một phần của việc bắt đầu lại có nghĩa là mua sắm tất cả những thứ cần thiết cho cuộc sống. Bên cạnh một chiếc ghế sofa, giường và bàn ăn, tôi đương nhiên cần một chiếc xe. Tự xem mình là một người có kiến thức tài chính, tôi đã tìm kiếm các mẫu xe cũ, tiết kiệm chi phí nhưng nhanh chóng bị nản lòng trước những mức giá cao ngất và hàng hóa hiếm hoi. Thị trường xe đã qua sử dụng năm 2021 đang hiệu quả khiến tôi phải mua xe mới, điều mà tôi cuối cùng đã làm. Cảm giác thất vọng do vi phạm những nguyên tắc tài chính cá nhân cơ bản nhanh chóng được thay thế bằng sự hào hứng vô bờ bến với sự thoải mái và các tính năng đi kèm với chiếc SUV Toyota hoàn toàn mới của tôi.
Tôi đặc biệt bị ấn tượng bởi các tính năng lái tự động mà trước đây, tôi chỉ đọc qua. Hệ thống lái hỗ trợ và radar nhìn về phía trước khiến những chuyến đi dài trở nên dễ dàng. Tôi chỉ cần giữ mắt trên đường và một tay đặt nhẹ trên vô lăng thì chiếc xe của tôi gần như tự lái. Nếu tính đến việc tránh va chạm, theo dõi điểm mù, các camera phía sau cùng với hệ thống cảnh báo đảm bảo tôi không lùi vào ai đó đang đi sau, thì chiếc xe mới này rõ ràng an toàn hơn nhiều so với những mẫu xe cũ mà tôi đã lái trong phần lớn thập kỷ qua.
Xe có lẽ vẫn chưa tự lái. Mặc dù chúng có những tính năng tự động và an toàn tuyệt vời, nhưng xe vẫn cần có sự giám sát của người lái và, khi cần thiết, can thiệp. Chúng ta vẫn còn một chặng đường dài trước khi loại bỏ yếu tố con người trong việc lái xe và chính yếu tố này chịu trách nhiệm chủ yếu cho các vụ tai nạn ô tô và tử vong. Con người thường mắc sai lầm khi cầm lái. Bất kể họ quyết định điều khiển một phương tiện sau khi uống rượu là một ý tưởng hay, hay rằng tốc độ là thú vị, hoặc họ cần phải đi thêm một vài dặm trước khi dừng lại để nghỉ ngơi, con người gây ra rất nhiều sự kiện tai nạn ô tô có thể phòng ngừa.
[block id="cta-shortcode-browse-eeg-headsets-v2"]
Theo Cục An toàn Giao thông Đường bộ Quốc gia (NHTSA), có 36.096 vụ tai nạn giao thông năm 2019. Đối với năm 2020, số vụ tai nạn được ước tính sẽ vượt qua 38.000 [1]. Một tỷ lệ lớn trong số này là do lái xe mạo hiểm và do đó có thể phòng ngừa. NHTSA đã xác định sáu loại lái xe mạo hiểm: Lái xe vượt tốc, lái xe khi say và bị ảnh hưởng bởi thuốc, không sử dụng (hoặc sử dụng không đúng cách) dây an toàn, lái xe phân tâm, và lái xe trong tình trạng buồn ngủ. Vì hai phần ba tổng số vụ tai nạn giao thông có thể được quy cho tốc độ vượt quá và lái xe bị ảnh hưởng, nhiều chiến dịch can thiệp đặc biệt nhắm vào việc giải quyết những rủi ro này. Tuy nhiên, lái xe phân tâm và buồn ngủ tạo ra một số vụ tử vong không nhỏ với 3.142 cái chết liên quan đến phân tâm và 697 cái chết liên quan đến buồn ngủ trong năm 2019 [2].
Sử dụng khoa học thần kinh để đo sự chú ý trong phòng thí nghiệm
Khoa học thần kinh trong ghế lái - Sử dụng khoa học thần kinh để đo sự chú ý trong phòng thí nghiệm.
Các nhà thần kinh học sử dụng nhiều phương pháp khác nhau để đo sự chú ý trong phòng thí nghiệm. Một trong những phương pháp này khai thác thực tế rằng não của chúng ta phát ra một lượng nhỏ điện khi các neuron hoạt động. Sử dụng điện não đồ (EEG), chúng ta có thể đo sự biến động trong điện để hiểu khi nào và ở đâu não hoạt động. Tốc độ, hoặc tần số, mà những biến động này xảy ra được gọi là dao động, hoặc quen thuộc hơn, sóng não. Tần số của sóng não có thể cung cấp cái nhìn vào các trạng thái hoặc quá trình tâm trí.
Ví dụ, sóng não dao động từ 14 đến 30 lần mỗi giây (hoặc 14 - 30 Hz) được gọi là sóng beta và liên quan đến mức độ tham gia cao. Các dao động trong khoảng 8 - 13 Hz được gọi là sóng alpha và thường xuất hiện trong các giai đoạn thư giãn hoặc sự chú ý thụ động. Ví dụ, bạn thường thấy sóng alpha khi một người đang thiền. Sóng theta là các dao động giữa 4 và 7 Hz và quan sát được khi một người cảm thấy thư giãn hoặc buồn ngủ. Sóng chậm nhất là sóng delta (1 - 4 Hz) và được quan sát khi một người đang ngủ sâu.
Xem bài viết liên quan Hướng dẫn Giới thiệu về EEG
Tại phòng thí nghiệm, các nhà khoa học có thể đo thời gian, độ lớn và tần số của sóng não để xác định mức độ tham gia hoặc không tham gia của tâm trí một người trong quá trình làm nhiệm vụ. Ví dụ, khi một người thấy hoặc nghe điều gì họ đã quan sát, EEG của họ cho thấy một phản ứng rất cụ thể gọi là P300, đó là một sóng có biên độ lớn xảy ra khoảng 300 ms sau khi xuất hiện vật thể [3]. Tương tự, một sự giảm trong các dao động alpha có thể chỉ ra ai đó đang chú ý chặt chẽ đến một điều gì đó [4]. Cảm giác buồn ngủ cũng tạo ra các dấu hiệu EEG có thể phát hiện qua sự thay đổi trong các dao động delta, theta và alpha [5].
Chúng ta có thể đo sự chú ý trong xe như thế nào?
Trong một phương tiện, chúng ta có thể đo sự chú ý và buồn ngủ bằng các phương pháp hành vi. Ví dụ, camera có thể theo dõi mắt của người lái để đảm bảo rằng họ đang nhìn vào đường. Tương tự, camera có thể phát hiện khi đầu của người lái bắt đầu gục xuống, báo hiệu rằng họ đang buồn ngủ. Tuy nhiên, chỉ vì một người đang nhìn vào đường hoặc đầu họ không bị gục xuống không có nghĩa là họ đang chú ý hoặc không mệt mỏi. EEG có thể bổ sung cho việc phát hiện những trạng thái nguy hiểm này. Chúng có thể thậm chí có khả năng dự đoán chúng trước khi chúng có thể phát hiện được hành vi.
Khoa học thần kinh trong ghế lái - EEG có thể bổ sung cho việc phát hiện những trạng thái nguy hiểm này. Chúng có thể thậm chí có khả năng dự đoán chúng trước khi chúng có thể phát hiện được hành vi.
Năm 2020, các nhà nghiên cứu đã thực hiện một bài đánh giá hệ thống các nghiên cứu sử dụng các bộ tai nghe EEG thương mại có sẵn để phát hiện sự buồn ngủ theo thời gian thực [6]. Họ báo cáo rằng bộ tai nghe được sử dụng nhiều nhất trong các loại nghiên cứu này là những bộ do EMOTIV sản xuất, tiếp theo là Neurosky, Interaxon và OpenBCI. Để phát hiện sự buồn ngủ, họ phát hiện rằng ngay cả các đặc điểm EEG cơ bản, chẳng hạn như dao động tần số, có thể được sử dụng để phát hiện sự buồn ngủ. Tuy nhiên, họ ghi nhận rằng trong nhiều trường hợp, "tối ưu hóa thuật toán vẫn cần thiết", có nghĩa là các thuật toán máy học dẫn đến việc phát hiện chính xác hơn.
Khai thác EEG thương mại và các thuật toán máy học để giúp chúng ta an toàn hơn
EMOTIV đã là người dẫn đầu trong lĩnh vực EEG thương mại hơn một thập kỷ. Trong thời gian này, họ đã phát triển các hệ thống EEG dưới nhiều hình thức khác nhau, từ mũ nghiên cứu truyền thống 32 kênh đến tai nghe trong tai 2 kênh. Các hệ thống với hình dạng gọn nhẹ, như tai nghe MN8 hoặc Insight, đại diện cho những bước đầu tiên hướng tới công nghệ thần kinh có thể đeo hàng ngày. Bằng cách tích hợp những loại phần cứng này vào các điều khiển ô tô, chúng ta có thể ngăn ngừa tai nạn trước khi các trạng thái tâm lý tác động xảy ra.
Khoa học thần kinh trong ghế lái - Khai thác EEG thương mại và các thuật toán máy học để giúp chúng ta an toàn hơn.
Tích hợp phần cứng EEG vào các phương tiện chỉ là một phần của giải pháp. Để tận dụng dữ liệu não thu được, chúng ta cần xử lý nó thành các chỉ số hữu ích. Các thuật toán máy học tinh vi đạt được điều này bằng cách giải mã dữ liệu EEG thành các đặc điểm có thể chỉ số cho các trạng thái tâm lý cụ thể. Cho đến nay, EMOTIV đã phát triển bảy phát hiện như vậy: cảm giác thất vọng, sự quan tâm, sự thư giãn, sự tham gia, sự phấn khích, sự chú ý và sự căng thẳng. Các kỹ sư của EMOTIV đã làm việc chặt chẽ với các nhà thần kinh học để phát triển những phát hiện này thông qua các nghiên cứu thực nghiệm nghiêm ngặt sử dụng các quy trình được biết đến để kích thích những trạng thái này. Trong lĩnh vực ô tô, Emotiv hiện đang tinh chỉnh một phát hiện về phân tâm người lái được phát triển trong một mô phỏng lái xe. Điều này theo sau những kết quả hứa hẹn từ một sự hợp tác với Câu lạc bộ Ô tô Hoàng gia Tây Úc, dẫn đến một chiếc xe được điều khiển bởi sự chú ý chậm lại khi sự chú ý giảm [7]. Bạn có thể tìm thấy một số video về sự hợp tác và kết quả trên YouTube.
Khoa học thần kinh và tương lai của việc lái xe
Khoa học thần kinh trong ghế lái - Khoa học thần kinh và tương lai của việc lái xe.
Từ những can thiệp sớm như dây an toàn và dải gờ đến những can thiệp hiện đại như phanh khẩn cấp tự động và lái hỗ trợ, xe của chúng ta đã trở nên an toàn hơn rất nhiều. Tuy nhiên, số người chết vì tai nạn hàng năm cho thấy rằng chúng ta còn một chặng đường dài trước khi chúng ta đạt đến điểm mà các phương tiện có thể được coi là "an toàn". Khi công nghệ phát triển, xe của chúng ta chắc chắn sẽ tiếp tục an toàn hơn, nhưng miễn là con người vẫn là người điều khiển phương tiện chính, sẽ vẫn tiếp tục có các vụ tai nạn do con người gây ra. Công nghệ EEG đại diện cho một hướng đi hứa hẹn đặc biệt để giảm thiểu yếu tố con người bằng cách phát hiện các chỉ số tinh vi và can thiệp trước khi các điều kiện gây ra tai nạn xảy ra.
Tài liệu tham khảo
Được viết bởi Tiến sĩ Nikolas Williams, Nhà nghiên cứu EMOTIV.
Vài tháng trước, tôi đã trở lại Mỹ sau tám năm sống ở nước ngoài. Một phần của việc bắt đầu lại có nghĩa là mua sắm tất cả những thứ cần thiết cho cuộc sống. Bên cạnh một chiếc ghế sofa, giường và bàn ăn, tôi đương nhiên cần một chiếc xe. Tự xem mình là một người có kiến thức tài chính, tôi đã tìm kiếm các mẫu xe cũ, tiết kiệm chi phí nhưng nhanh chóng bị nản lòng trước những mức giá cao ngất và hàng hóa hiếm hoi. Thị trường xe đã qua sử dụng năm 2021 đang hiệu quả khiến tôi phải mua xe mới, điều mà tôi cuối cùng đã làm. Cảm giác thất vọng do vi phạm những nguyên tắc tài chính cá nhân cơ bản nhanh chóng được thay thế bằng sự hào hứng vô bờ bến với sự thoải mái và các tính năng đi kèm với chiếc SUV Toyota hoàn toàn mới của tôi.
Tôi đặc biệt bị ấn tượng bởi các tính năng lái tự động mà trước đây, tôi chỉ đọc qua. Hệ thống lái hỗ trợ và radar nhìn về phía trước khiến những chuyến đi dài trở nên dễ dàng. Tôi chỉ cần giữ mắt trên đường và một tay đặt nhẹ trên vô lăng thì chiếc xe của tôi gần như tự lái. Nếu tính đến việc tránh va chạm, theo dõi điểm mù, các camera phía sau cùng với hệ thống cảnh báo đảm bảo tôi không lùi vào ai đó đang đi sau, thì chiếc xe mới này rõ ràng an toàn hơn nhiều so với những mẫu xe cũ mà tôi đã lái trong phần lớn thập kỷ qua.
Xe có lẽ vẫn chưa tự lái. Mặc dù chúng có những tính năng tự động và an toàn tuyệt vời, nhưng xe vẫn cần có sự giám sát của người lái và, khi cần thiết, can thiệp. Chúng ta vẫn còn một chặng đường dài trước khi loại bỏ yếu tố con người trong việc lái xe và chính yếu tố này chịu trách nhiệm chủ yếu cho các vụ tai nạn ô tô và tử vong. Con người thường mắc sai lầm khi cầm lái. Bất kể họ quyết định điều khiển một phương tiện sau khi uống rượu là một ý tưởng hay, hay rằng tốc độ là thú vị, hoặc họ cần phải đi thêm một vài dặm trước khi dừng lại để nghỉ ngơi, con người gây ra rất nhiều sự kiện tai nạn ô tô có thể phòng ngừa.
[block id="cta-shortcode-browse-eeg-headsets-v2"]
Theo Cục An toàn Giao thông Đường bộ Quốc gia (NHTSA), có 36.096 vụ tai nạn giao thông năm 2019. Đối với năm 2020, số vụ tai nạn được ước tính sẽ vượt qua 38.000 [1]. Một tỷ lệ lớn trong số này là do lái xe mạo hiểm và do đó có thể phòng ngừa. NHTSA đã xác định sáu loại lái xe mạo hiểm: Lái xe vượt tốc, lái xe khi say và bị ảnh hưởng bởi thuốc, không sử dụng (hoặc sử dụng không đúng cách) dây an toàn, lái xe phân tâm, và lái xe trong tình trạng buồn ngủ. Vì hai phần ba tổng số vụ tai nạn giao thông có thể được quy cho tốc độ vượt quá và lái xe bị ảnh hưởng, nhiều chiến dịch can thiệp đặc biệt nhắm vào việc giải quyết những rủi ro này. Tuy nhiên, lái xe phân tâm và buồn ngủ tạo ra một số vụ tử vong không nhỏ với 3.142 cái chết liên quan đến phân tâm và 697 cái chết liên quan đến buồn ngủ trong năm 2019 [2].
Sử dụng khoa học thần kinh để đo sự chú ý trong phòng thí nghiệm
Khoa học thần kinh trong ghế lái - Sử dụng khoa học thần kinh để đo sự chú ý trong phòng thí nghiệm.
Các nhà thần kinh học sử dụng nhiều phương pháp khác nhau để đo sự chú ý trong phòng thí nghiệm. Một trong những phương pháp này khai thác thực tế rằng não của chúng ta phát ra một lượng nhỏ điện khi các neuron hoạt động. Sử dụng điện não đồ (EEG), chúng ta có thể đo sự biến động trong điện để hiểu khi nào và ở đâu não hoạt động. Tốc độ, hoặc tần số, mà những biến động này xảy ra được gọi là dao động, hoặc quen thuộc hơn, sóng não. Tần số của sóng não có thể cung cấp cái nhìn vào các trạng thái hoặc quá trình tâm trí.
Ví dụ, sóng não dao động từ 14 đến 30 lần mỗi giây (hoặc 14 - 30 Hz) được gọi là sóng beta và liên quan đến mức độ tham gia cao. Các dao động trong khoảng 8 - 13 Hz được gọi là sóng alpha và thường xuất hiện trong các giai đoạn thư giãn hoặc sự chú ý thụ động. Ví dụ, bạn thường thấy sóng alpha khi một người đang thiền. Sóng theta là các dao động giữa 4 và 7 Hz và quan sát được khi một người cảm thấy thư giãn hoặc buồn ngủ. Sóng chậm nhất là sóng delta (1 - 4 Hz) và được quan sát khi một người đang ngủ sâu.
Xem bài viết liên quan Hướng dẫn Giới thiệu về EEG
Tại phòng thí nghiệm, các nhà khoa học có thể đo thời gian, độ lớn và tần số của sóng não để xác định mức độ tham gia hoặc không tham gia của tâm trí một người trong quá trình làm nhiệm vụ. Ví dụ, khi một người thấy hoặc nghe điều gì họ đã quan sát, EEG của họ cho thấy một phản ứng rất cụ thể gọi là P300, đó là một sóng có biên độ lớn xảy ra khoảng 300 ms sau khi xuất hiện vật thể [3]. Tương tự, một sự giảm trong các dao động alpha có thể chỉ ra ai đó đang chú ý chặt chẽ đến một điều gì đó [4]. Cảm giác buồn ngủ cũng tạo ra các dấu hiệu EEG có thể phát hiện qua sự thay đổi trong các dao động delta, theta và alpha [5].
Chúng ta có thể đo sự chú ý trong xe như thế nào?
Trong một phương tiện, chúng ta có thể đo sự chú ý và buồn ngủ bằng các phương pháp hành vi. Ví dụ, camera có thể theo dõi mắt của người lái để đảm bảo rằng họ đang nhìn vào đường. Tương tự, camera có thể phát hiện khi đầu của người lái bắt đầu gục xuống, báo hiệu rằng họ đang buồn ngủ. Tuy nhiên, chỉ vì một người đang nhìn vào đường hoặc đầu họ không bị gục xuống không có nghĩa là họ đang chú ý hoặc không mệt mỏi. EEG có thể bổ sung cho việc phát hiện những trạng thái nguy hiểm này. Chúng có thể thậm chí có khả năng dự đoán chúng trước khi chúng có thể phát hiện được hành vi.
Khoa học thần kinh trong ghế lái - EEG có thể bổ sung cho việc phát hiện những trạng thái nguy hiểm này. Chúng có thể thậm chí có khả năng dự đoán chúng trước khi chúng có thể phát hiện được hành vi.
Năm 2020, các nhà nghiên cứu đã thực hiện một bài đánh giá hệ thống các nghiên cứu sử dụng các bộ tai nghe EEG thương mại có sẵn để phát hiện sự buồn ngủ theo thời gian thực [6]. Họ báo cáo rằng bộ tai nghe được sử dụng nhiều nhất trong các loại nghiên cứu này là những bộ do EMOTIV sản xuất, tiếp theo là Neurosky, Interaxon và OpenBCI. Để phát hiện sự buồn ngủ, họ phát hiện rằng ngay cả các đặc điểm EEG cơ bản, chẳng hạn như dao động tần số, có thể được sử dụng để phát hiện sự buồn ngủ. Tuy nhiên, họ ghi nhận rằng trong nhiều trường hợp, "tối ưu hóa thuật toán vẫn cần thiết", có nghĩa là các thuật toán máy học dẫn đến việc phát hiện chính xác hơn.
Khai thác EEG thương mại và các thuật toán máy học để giúp chúng ta an toàn hơn
EMOTIV đã là người dẫn đầu trong lĩnh vực EEG thương mại hơn một thập kỷ. Trong thời gian này, họ đã phát triển các hệ thống EEG dưới nhiều hình thức khác nhau, từ mũ nghiên cứu truyền thống 32 kênh đến tai nghe trong tai 2 kênh. Các hệ thống với hình dạng gọn nhẹ, như tai nghe MN8 hoặc Insight, đại diện cho những bước đầu tiên hướng tới công nghệ thần kinh có thể đeo hàng ngày. Bằng cách tích hợp những loại phần cứng này vào các điều khiển ô tô, chúng ta có thể ngăn ngừa tai nạn trước khi các trạng thái tâm lý tác động xảy ra.
Khoa học thần kinh trong ghế lái - Khai thác EEG thương mại và các thuật toán máy học để giúp chúng ta an toàn hơn.
Tích hợp phần cứng EEG vào các phương tiện chỉ là một phần của giải pháp. Để tận dụng dữ liệu não thu được, chúng ta cần xử lý nó thành các chỉ số hữu ích. Các thuật toán máy học tinh vi đạt được điều này bằng cách giải mã dữ liệu EEG thành các đặc điểm có thể chỉ số cho các trạng thái tâm lý cụ thể. Cho đến nay, EMOTIV đã phát triển bảy phát hiện như vậy: cảm giác thất vọng, sự quan tâm, sự thư giãn, sự tham gia, sự phấn khích, sự chú ý và sự căng thẳng. Các kỹ sư của EMOTIV đã làm việc chặt chẽ với các nhà thần kinh học để phát triển những phát hiện này thông qua các nghiên cứu thực nghiệm nghiêm ngặt sử dụng các quy trình được biết đến để kích thích những trạng thái này. Trong lĩnh vực ô tô, Emotiv hiện đang tinh chỉnh một phát hiện về phân tâm người lái được phát triển trong một mô phỏng lái xe. Điều này theo sau những kết quả hứa hẹn từ một sự hợp tác với Câu lạc bộ Ô tô Hoàng gia Tây Úc, dẫn đến một chiếc xe được điều khiển bởi sự chú ý chậm lại khi sự chú ý giảm [7]. Bạn có thể tìm thấy một số video về sự hợp tác và kết quả trên YouTube.
Khoa học thần kinh và tương lai của việc lái xe
Khoa học thần kinh trong ghế lái - Khoa học thần kinh và tương lai của việc lái xe.
Từ những can thiệp sớm như dây an toàn và dải gờ đến những can thiệp hiện đại như phanh khẩn cấp tự động và lái hỗ trợ, xe của chúng ta đã trở nên an toàn hơn rất nhiều. Tuy nhiên, số người chết vì tai nạn hàng năm cho thấy rằng chúng ta còn một chặng đường dài trước khi chúng ta đạt đến điểm mà các phương tiện có thể được coi là "an toàn". Khi công nghệ phát triển, xe của chúng ta chắc chắn sẽ tiếp tục an toàn hơn, nhưng miễn là con người vẫn là người điều khiển phương tiện chính, sẽ vẫn tiếp tục có các vụ tai nạn do con người gây ra. Công nghệ EEG đại diện cho một hướng đi hứa hẹn đặc biệt để giảm thiểu yếu tố con người bằng cách phát hiện các chỉ số tinh vi và can thiệp trước khi các điều kiện gây ra tai nạn xảy ra.
Tài liệu tham khảo
Được viết bởi Tiến sĩ Nikolas Williams, Nhà nghiên cứu EMOTIV.
Vài tháng trước, tôi đã trở lại Mỹ sau tám năm sống ở nước ngoài. Một phần của việc bắt đầu lại có nghĩa là mua sắm tất cả những thứ cần thiết cho cuộc sống. Bên cạnh một chiếc ghế sofa, giường và bàn ăn, tôi đương nhiên cần một chiếc xe. Tự xem mình là một người có kiến thức tài chính, tôi đã tìm kiếm các mẫu xe cũ, tiết kiệm chi phí nhưng nhanh chóng bị nản lòng trước những mức giá cao ngất và hàng hóa hiếm hoi. Thị trường xe đã qua sử dụng năm 2021 đang hiệu quả khiến tôi phải mua xe mới, điều mà tôi cuối cùng đã làm. Cảm giác thất vọng do vi phạm những nguyên tắc tài chính cá nhân cơ bản nhanh chóng được thay thế bằng sự hào hứng vô bờ bến với sự thoải mái và các tính năng đi kèm với chiếc SUV Toyota hoàn toàn mới của tôi.
Tôi đặc biệt bị ấn tượng bởi các tính năng lái tự động mà trước đây, tôi chỉ đọc qua. Hệ thống lái hỗ trợ và radar nhìn về phía trước khiến những chuyến đi dài trở nên dễ dàng. Tôi chỉ cần giữ mắt trên đường và một tay đặt nhẹ trên vô lăng thì chiếc xe của tôi gần như tự lái. Nếu tính đến việc tránh va chạm, theo dõi điểm mù, các camera phía sau cùng với hệ thống cảnh báo đảm bảo tôi không lùi vào ai đó đang đi sau, thì chiếc xe mới này rõ ràng an toàn hơn nhiều so với những mẫu xe cũ mà tôi đã lái trong phần lớn thập kỷ qua.
Xe có lẽ vẫn chưa tự lái. Mặc dù chúng có những tính năng tự động và an toàn tuyệt vời, nhưng xe vẫn cần có sự giám sát của người lái và, khi cần thiết, can thiệp. Chúng ta vẫn còn một chặng đường dài trước khi loại bỏ yếu tố con người trong việc lái xe và chính yếu tố này chịu trách nhiệm chủ yếu cho các vụ tai nạn ô tô và tử vong. Con người thường mắc sai lầm khi cầm lái. Bất kể họ quyết định điều khiển một phương tiện sau khi uống rượu là một ý tưởng hay, hay rằng tốc độ là thú vị, hoặc họ cần phải đi thêm một vài dặm trước khi dừng lại để nghỉ ngơi, con người gây ra rất nhiều sự kiện tai nạn ô tô có thể phòng ngừa.
[block id="cta-shortcode-browse-eeg-headsets-v2"]
Theo Cục An toàn Giao thông Đường bộ Quốc gia (NHTSA), có 36.096 vụ tai nạn giao thông năm 2019. Đối với năm 2020, số vụ tai nạn được ước tính sẽ vượt qua 38.000 [1]. Một tỷ lệ lớn trong số này là do lái xe mạo hiểm và do đó có thể phòng ngừa. NHTSA đã xác định sáu loại lái xe mạo hiểm: Lái xe vượt tốc, lái xe khi say và bị ảnh hưởng bởi thuốc, không sử dụng (hoặc sử dụng không đúng cách) dây an toàn, lái xe phân tâm, và lái xe trong tình trạng buồn ngủ. Vì hai phần ba tổng số vụ tai nạn giao thông có thể được quy cho tốc độ vượt quá và lái xe bị ảnh hưởng, nhiều chiến dịch can thiệp đặc biệt nhắm vào việc giải quyết những rủi ro này. Tuy nhiên, lái xe phân tâm và buồn ngủ tạo ra một số vụ tử vong không nhỏ với 3.142 cái chết liên quan đến phân tâm và 697 cái chết liên quan đến buồn ngủ trong năm 2019 [2].
Sử dụng khoa học thần kinh để đo sự chú ý trong phòng thí nghiệm
Khoa học thần kinh trong ghế lái - Sử dụng khoa học thần kinh để đo sự chú ý trong phòng thí nghiệm.
Các nhà thần kinh học sử dụng nhiều phương pháp khác nhau để đo sự chú ý trong phòng thí nghiệm. Một trong những phương pháp này khai thác thực tế rằng não của chúng ta phát ra một lượng nhỏ điện khi các neuron hoạt động. Sử dụng điện não đồ (EEG), chúng ta có thể đo sự biến động trong điện để hiểu khi nào và ở đâu não hoạt động. Tốc độ, hoặc tần số, mà những biến động này xảy ra được gọi là dao động, hoặc quen thuộc hơn, sóng não. Tần số của sóng não có thể cung cấp cái nhìn vào các trạng thái hoặc quá trình tâm trí.
Ví dụ, sóng não dao động từ 14 đến 30 lần mỗi giây (hoặc 14 - 30 Hz) được gọi là sóng beta và liên quan đến mức độ tham gia cao. Các dao động trong khoảng 8 - 13 Hz được gọi là sóng alpha và thường xuất hiện trong các giai đoạn thư giãn hoặc sự chú ý thụ động. Ví dụ, bạn thường thấy sóng alpha khi một người đang thiền. Sóng theta là các dao động giữa 4 và 7 Hz và quan sát được khi một người cảm thấy thư giãn hoặc buồn ngủ. Sóng chậm nhất là sóng delta (1 - 4 Hz) và được quan sát khi một người đang ngủ sâu.
Xem bài viết liên quan Hướng dẫn Giới thiệu về EEG
Tại phòng thí nghiệm, các nhà khoa học có thể đo thời gian, độ lớn và tần số của sóng não để xác định mức độ tham gia hoặc không tham gia của tâm trí một người trong quá trình làm nhiệm vụ. Ví dụ, khi một người thấy hoặc nghe điều gì họ đã quan sát, EEG của họ cho thấy một phản ứng rất cụ thể gọi là P300, đó là một sóng có biên độ lớn xảy ra khoảng 300 ms sau khi xuất hiện vật thể [3]. Tương tự, một sự giảm trong các dao động alpha có thể chỉ ra ai đó đang chú ý chặt chẽ đến một điều gì đó [4]. Cảm giác buồn ngủ cũng tạo ra các dấu hiệu EEG có thể phát hiện qua sự thay đổi trong các dao động delta, theta và alpha [5].
Chúng ta có thể đo sự chú ý trong xe như thế nào?
Trong một phương tiện, chúng ta có thể đo sự chú ý và buồn ngủ bằng các phương pháp hành vi. Ví dụ, camera có thể theo dõi mắt của người lái để đảm bảo rằng họ đang nhìn vào đường. Tương tự, camera có thể phát hiện khi đầu của người lái bắt đầu gục xuống, báo hiệu rằng họ đang buồn ngủ. Tuy nhiên, chỉ vì một người đang nhìn vào đường hoặc đầu họ không bị gục xuống không có nghĩa là họ đang chú ý hoặc không mệt mỏi. EEG có thể bổ sung cho việc phát hiện những trạng thái nguy hiểm này. Chúng có thể thậm chí có khả năng dự đoán chúng trước khi chúng có thể phát hiện được hành vi.
Khoa học thần kinh trong ghế lái - EEG có thể bổ sung cho việc phát hiện những trạng thái nguy hiểm này. Chúng có thể thậm chí có khả năng dự đoán chúng trước khi chúng có thể phát hiện được hành vi.
Năm 2020, các nhà nghiên cứu đã thực hiện một bài đánh giá hệ thống các nghiên cứu sử dụng các bộ tai nghe EEG thương mại có sẵn để phát hiện sự buồn ngủ theo thời gian thực [6]. Họ báo cáo rằng bộ tai nghe được sử dụng nhiều nhất trong các loại nghiên cứu này là những bộ do EMOTIV sản xuất, tiếp theo là Neurosky, Interaxon và OpenBCI. Để phát hiện sự buồn ngủ, họ phát hiện rằng ngay cả các đặc điểm EEG cơ bản, chẳng hạn như dao động tần số, có thể được sử dụng để phát hiện sự buồn ngủ. Tuy nhiên, họ ghi nhận rằng trong nhiều trường hợp, "tối ưu hóa thuật toán vẫn cần thiết", có nghĩa là các thuật toán máy học dẫn đến việc phát hiện chính xác hơn.
Khai thác EEG thương mại và các thuật toán máy học để giúp chúng ta an toàn hơn
EMOTIV đã là người dẫn đầu trong lĩnh vực EEG thương mại hơn một thập kỷ. Trong thời gian này, họ đã phát triển các hệ thống EEG dưới nhiều hình thức khác nhau, từ mũ nghiên cứu truyền thống 32 kênh đến tai nghe trong tai 2 kênh. Các hệ thống với hình dạng gọn nhẹ, như tai nghe MN8 hoặc Insight, đại diện cho những bước đầu tiên hướng tới công nghệ thần kinh có thể đeo hàng ngày. Bằng cách tích hợp những loại phần cứng này vào các điều khiển ô tô, chúng ta có thể ngăn ngừa tai nạn trước khi các trạng thái tâm lý tác động xảy ra.
Khoa học thần kinh trong ghế lái - Khai thác EEG thương mại và các thuật toán máy học để giúp chúng ta an toàn hơn.
Tích hợp phần cứng EEG vào các phương tiện chỉ là một phần của giải pháp. Để tận dụng dữ liệu não thu được, chúng ta cần xử lý nó thành các chỉ số hữu ích. Các thuật toán máy học tinh vi đạt được điều này bằng cách giải mã dữ liệu EEG thành các đặc điểm có thể chỉ số cho các trạng thái tâm lý cụ thể. Cho đến nay, EMOTIV đã phát triển bảy phát hiện như vậy: cảm giác thất vọng, sự quan tâm, sự thư giãn, sự tham gia, sự phấn khích, sự chú ý và sự căng thẳng. Các kỹ sư của EMOTIV đã làm việc chặt chẽ với các nhà thần kinh học để phát triển những phát hiện này thông qua các nghiên cứu thực nghiệm nghiêm ngặt sử dụng các quy trình được biết đến để kích thích những trạng thái này. Trong lĩnh vực ô tô, Emotiv hiện đang tinh chỉnh một phát hiện về phân tâm người lái được phát triển trong một mô phỏng lái xe. Điều này theo sau những kết quả hứa hẹn từ một sự hợp tác với Câu lạc bộ Ô tô Hoàng gia Tây Úc, dẫn đến một chiếc xe được điều khiển bởi sự chú ý chậm lại khi sự chú ý giảm [7]. Bạn có thể tìm thấy một số video về sự hợp tác và kết quả trên YouTube.
Khoa học thần kinh và tương lai của việc lái xe
Khoa học thần kinh trong ghế lái - Khoa học thần kinh và tương lai của việc lái xe.
Từ những can thiệp sớm như dây an toàn và dải gờ đến những can thiệp hiện đại như phanh khẩn cấp tự động và lái hỗ trợ, xe của chúng ta đã trở nên an toàn hơn rất nhiều. Tuy nhiên, số người chết vì tai nạn hàng năm cho thấy rằng chúng ta còn một chặng đường dài trước khi chúng ta đạt đến điểm mà các phương tiện có thể được coi là "an toàn". Khi công nghệ phát triển, xe của chúng ta chắc chắn sẽ tiếp tục an toàn hơn, nhưng miễn là con người vẫn là người điều khiển phương tiện chính, sẽ vẫn tiếp tục có các vụ tai nạn do con người gây ra. Công nghệ EEG đại diện cho một hướng đi hứa hẹn đặc biệt để giảm thiểu yếu tố con người bằng cách phát hiện các chỉ số tinh vi và can thiệp trước khi các điều kiện gây ra tai nạn xảy ra.
Tài liệu tham khảo
Giải pháp
Hỗ trợ
Công ty
© 2025 EMOTIV, Tất cả các quyền được bảo lưu.
Lựa Chọn Riêng Tư Của Bạn (Cài Đặt Cookie)
*Lưu ý – Sản phẩm EMOTIV được sử dụng cho các ứng dụng nghiên cứu và sử dụng cá nhân mà thôi. Sản phẩm của chúng tôi không được bán như là Thiết bị Y tế theo định nghĩa trong chỉ thị EU 93/42/EEC. Sản phẩm của chúng tôi không được thiết kế hoặc dự định để sử dụng cho việc chẩn đoán hoặc điều trị bệnh.
Lưu ý về Dịch thuật: Các phiên bản không tiếng Anh của trang web này đã được dịch để thuận tiện cho bạn bằng cách sử dụng trí tuệ nhân tạo. Mặc dù chúng tôi cố gắng đạt được độ chính xác, các bản dịch tự động có thể chứa lỗi hoặc sắc thái khác với văn bản gốc. Để có thông tin chính xác nhất, vui lòng tham khảo phiên bản tiếng Anh của trang web này.
Giải pháp
Hỗ trợ
Công ty
© 2025 EMOTIV, Tất cả các quyền được bảo lưu.
Lựa Chọn Riêng Tư Của Bạn (Cài Đặt Cookie)
*Lưu ý – Sản phẩm EMOTIV được sử dụng cho các ứng dụng nghiên cứu và sử dụng cá nhân mà thôi. Sản phẩm của chúng tôi không được bán như là Thiết bị Y tế theo định nghĩa trong chỉ thị EU 93/42/EEC. Sản phẩm của chúng tôi không được thiết kế hoặc dự định để sử dụng cho việc chẩn đoán hoặc điều trị bệnh.
Lưu ý về Dịch thuật: Các phiên bản không tiếng Anh của trang web này đã được dịch để thuận tiện cho bạn bằng cách sử dụng trí tuệ nhân tạo. Mặc dù chúng tôi cố gắng đạt được độ chính xác, các bản dịch tự động có thể chứa lỗi hoặc sắc thái khác với văn bản gốc. Để có thông tin chính xác nhất, vui lòng tham khảo phiên bản tiếng Anh của trang web này.
Giải pháp
Hỗ trợ
Công ty
© 2025 EMOTIV, Tất cả các quyền được bảo lưu.
Lựa Chọn Riêng Tư Của Bạn (Cài Đặt Cookie)
*Lưu ý – Sản phẩm EMOTIV được sử dụng cho các ứng dụng nghiên cứu và sử dụng cá nhân mà thôi. Sản phẩm của chúng tôi không được bán như là Thiết bị Y tế theo định nghĩa trong chỉ thị EU 93/42/EEC. Sản phẩm của chúng tôi không được thiết kế hoặc dự định để sử dụng cho việc chẩn đoán hoặc điều trị bệnh.
Lưu ý về Dịch thuật: Các phiên bản không tiếng Anh của trang web này đã được dịch để thuận tiện cho bạn bằng cách sử dụng trí tuệ nhân tạo. Mặc dù chúng tôi cố gắng đạt được độ chính xác, các bản dịch tự động có thể chứa lỗi hoặc sắc thái khác với văn bản gốc. Để có thông tin chính xác nhất, vui lòng tham khảo phiên bản tiếng Anh của trang web này.