Исследователи Техасского университета в Остине придумали устройство для отслеживания уровня умственной нагрузки работников высокооплачиваемых должностей. Это «электронная татуировка», которая крепится на лоб.
Исследователи говорят, что устройство может оказаться полезным для пилотов, работников здравоохранения и других профессий, где управление умственной нагрузкой имеет решающее значение.
«Для такого рода сценариев с высокими требованиями и высокими ставками мы надеемся в конечном итоге применить этот декодер умственной нагрузки в реальном времени, который сможет подавать сигналы, чтобы люди могли самостоятельно скорректировать работу или переложить её часть на ИИ или коллегу», — отметил автор исследования Наншу Лу.
В статье в журнале Device Лу и его коллеги описывают, что использование опросников для исследования умственной нагрузки является проблематичным, в том числе потому, что люди не умеют объективно оценивать свои когнитивные усилия, а сами опросы проводят уже после выполнения задач, а не в процессе.
Между тем, существующие устройства электроэнцефалографии (ЭЭГ) и электроокулографии (ЭОГ), которые можно использовать для оценки умственной нагрузки путем измерения мозговых волн и движений глаз, являются проводными, громоздкими и могут выдавать ошибки из-за движений человека.
Между тем «электронная татуировка» — это лёгкое, гибкое и беспроводное устройство. Она состоит из проводящего материала на основе графита и крепится ко лбу с помощью проводящей клейкой плёнки. Четыре квадратных электрода ЭЭГ, расположенных на лбу, обнаруживают разные области мозговой активности — с контрольным электродом за ухом — в то время как прямоугольные электроды ЭОГ, расположенные вертикально и горизонтально вокруг глаз, предоставляют данные об их движениях. Каждый из растягивающихся электродов покрыт дополнительным проводящим материалом.
Электронная татуировка является одноразовой, но подключается к многоразовой гибкой печатной плате с помощью проводящей ленты.
А. Фотография FPC, состоящего из модуля управления питанием, аналогового интерфейса (AFE) и модуля аналого-цифрового преобразователя (ADC), а также модуля Bluetooth (BLE). На вставке показано змеевидное расширение FPC, подключаемое к перезаряжаемой батарее LiPo. B Блок-схемы FPC и конвейера оценки рабочей нагрузки. C Сравнение спектров мощности ЭЭГ между реализациями RLD с замкнутым и разомкнутым контуром при наличии шума линии электропередачи частотой 60 Гц. D Потребление тока электронной татуировки при обычных периодах рекламы и передачи данных в течение 60 с. На вставке показано мгновенное потребление тока между двумя передачами пакетов (период 40 мс).
Выяснилось, что она работает так же хорошо, как и традиционные устройства ЭЭГ и ЭОГ при мониторинге мозговых волн и движений глаз. Команда протестировала технологию на шести участниках. Каждому показывали экран, на котором в разных местах по одной за раз появлялись 20 букв. Участникам предлагалось щёлкнуть мышью, если сама буква или её местоположение совпадали с показанным заданным количеством символов. Каждый участник выполнял задание несколько раз, причем значение символов варьировалось от 0 до 3, что соответствовало четырём уровням сложности.
Команда обнаружила, что по мере усложнения задания различные типы обнаруженных мозговых волн показывали сдвиги в активности, которые соответствовали большей умственной нагрузке.
ЭЭГ с альфа-фильтрацией и спектрограммы от (A и B) Brain Vision и (C и D) электронной тату на лбу, одновременно измеренные во время теста с открытыми-закрытыми глазами. (E) Горизонтальная и вертикальная ЭОГ, измеренная при различных движениях глаз и морганиях. (F) Показатели Brain Vision (красный) и татуировки (голубой), измеренные ЭЭГ при различных движениях головы, выражениях лица и движениях при ходьбе.
Затем команда передала данные ЭЭГ и ЭОГ вместе с числами символов в алгоритм машинного обучения. После периода обучения исследователи обнаружили, что алгоритм лучше предсказывает умственную нагрузку участника на основе только данных ЭЭГ и ЭОГ.
Лу отметил, что устройство, включая чип и батарею, будет стоить менее $200. Сейчас команда разрабатывает подход для декодирования сигналов микропроцессором устройства, чтобы отправлять их в приложение. Оно позволит предупреждать пользователя, если его мозговая активность слишком высока.
«Предыдущие исследования показали, что оптимальная умственная производительность достигается, когда умственная нагрузка не слишком низкая и не слишком высокая. Когда она слишком низкая, это очень скучно, и люди просто теряют концентрацию», — пояснил Лу.
В 2022 году те же исследователи представили электронную татуировку для непрерывного мониторинга артериального давления. Сенсор размещается на запястье пациента. Измерения производятся посредством снятия показателей биоимпеданса. В исследовании отмечается, что между изменением артериального давления и биоимпедансом прослеживается корреляция, но она не особо очевидна на графиках, поэтому для расшифровки результатов учёные создали специальную модель машинного обучения, которая определяет связь.
Источник: habr.com