Армія США хоче аналізувати мозкові хвилі водіїв, щоб не заснути за кермом

Поряд з алкогольним сп’янінням, перевищенням швидкості і неуважністю, люди за кермом в стані сонливості є основною причиною автомобільних аварій. Що ж, забудьте про гучну музику, каву з цілодобових магазинів і опущені вікна, тому що армія США має альтернативне рішення: зчитування мозкових хвиль.

У новій дослідницькій роботі, що фінансується Управлінням досліджень та інженерних розробок армії (HRED), комп’ютерні вчені описують алгоритм виявлення сонливості водіїв на основі сигналу їх електроенцефалограми (ЕЕГ).

“Оскільки сигнали ЕЕГ безпосередньо вимірюють активність мозку, теоретично підходи, засновані на ЕЕГ, повинні бути більш надійними [ніж інші рішення], – сказав співавтор доктор Донгруй Ву в інтерв’ю Digital Trends. “Що ще важливіше, можливо, вдасться передбачити сонливість водія на основі сигналів ЕЕГ до того, як це насправді станеться, що дає нам достатньо часу для втручання”.

• Ми протестували технологію безпілотного Mercedes настільки просунуту, що вона не дозволена в США.
• Toyota оголосила про місце для свого першого заводу з виробництва акумуляторів в США
• Дослідження: Автомобілісти, які використовують Apple CarPlay, відволікаються більше, ніж п’яні водії

В рамках дослідження 16 різних учасників проходили моніторинг мозкових хвиль під час імітації їзди по шосе з періодичною зміною смуги руху. Алгоритми, розроблені командою, потім використовувалися для аналізу результатів ЕЕГ і прогнозування сонливості.

“Основним реальним застосуванням є оцінка сонливості водія для запобігання нещасним випадкам”, – продовжив Ву. “У статті ми описали сценарій застосування у водінні автотранспорту, але методика також може бути застосована до інших професіоналів, включаючи пілотів, солдатів і водіїв будівельних машин. Іншим можливим застосуванням є моніторинг в реальному часі стану сну людини за допомогою ЕЕГ, в лікарні або вдома. Крім ЕЕГ і інтерфейсів “мозок-комп’ютер”, алгоритм, запропонований в цій статті, також може бути використаний в багатьох інших додатках, які включають людей і, отже, індивідуальні відмінності, [таких як] афективні обчислення, які включають оцінку емоцій за голосом людини або іншими сигналами тіла”.

Наразі, за словами Ву, дослідники продовжують вдосконалювати розроблений ними алгоритм для більш точного виявлення. Вони також хочуть поекспериментувати з різною кількістю і розташуванням датчиків ЕЕГ, щоб отримати максимально точні прогнози. Роблячи це, вони сподіваються досягти оптимального компромісу між продуктивністю і портативністю.

Після цього, як ми припускаємо, справа лише в тому, щоб знайти найкращий спосіб розбудити водіїв і утримувати їх у такому стані. До тих пір, поки автономні автомобілі не будуть повністю доведені до досконалості.

Рекомендації редакції

• Tesla виправить програмне забезпечення вікон на 1 млн своїх американських автомобілів
• Tesla відкликає 130 000 американських автомобілів через проблеми з безпекою сенсорних екранів
• Секретний космічний літак ВПС США отримав престижну аерокосмічну нагороду
• Потрібні водії (начебто): Einride хоче віддалених пілотів для своїх стручків без водія
• Пожежна служба Лос-Анджелеса перейде на електрику з першою пожежною машиною на акумуляторних батареях в США

Source: digitaltrends.com