Araştırmacılar, cihazın pilotlar, sağlık çalışanları ve zihinsel iş yükünü yönetmenin felaketleri önlemede kritik öneme sahip olduğu diğer meslek grupları arasında değerli olabileceğini söylüyor.
Araştırmanın yazarlarından biri olan Austin'deki Teksas Üniversitesi'nden Dr. Nanshu Lu, "Bu tür yüksek talep ve yüksek riskli senaryolar için, insanlara bazı uyarılar ve alarmlar vererek kendi kendilerini ayarlayabilmelerini, yapay zekadan veya bir iş arkadaşından işlerinin bir kısmını devretmesini isteyebilmelerini sağlayabilecek gerçek zamanlı zihinsel iş yükü çözücüsüne sahip olmayı umuyoruz" diyor.
Dr. Nanshu Lu, cihazın yalnızca çalışanların ciddi hatalardan kaçınmalarına yardımcı olmakla kalmayıp aynı zamanda sağlıklarını da koruyabileceğini ekliyor.
Lu ve meslektaşları, Device dergisinde yer alan yazıda, zihinsel iş yükünü araştırmak için anket kullanmanın sorunlu olduğunu, özellikle insanların bilişsel çabayı nesnel olarak değerlendirmede yetersiz olduklarını ve anketlerin genellikle bir görevden sonra yapıldığını açıklıyor.
Öte yandan, beyin dalgalarını ve göz hareketlerini ölçerek zihinsel iş yükünü değerlendirmeye yarayan mevcut elektroensefalografi (EEG) ve elektrookülografi (EOG) cihazları kablolu, hantal ve hareketlerden kaynaklanan hatalı ölçümlere yatkındır.
Buna karşılık “e-dövme” hafif, esnek ve kablosuz bir cihazdır.
E-dövmenin siyah, kıvrımlı yolu, grafit bazlı iletken bir malzemeden oluşuyor ve iletken yapışkan film kullanılarak alına tutturuluyor.
Alına yerleştirilen dört kare EEG elektrodu, her biri beynin farklı bir aktivitesini algılar. Referans elektrodu kulağın arkasındadır; gözlerin etrafına dikey ve yatay olarak yerleştirilen dikdörtgen EOG elektrotları ise göz hareketleri hakkında veri sağlar. Esnek elektrotların her biri ek bir iletken malzemeyle kaplanmıştır.
Kişiye özel ve tek kullanımlık olan e-dövme, iletken bant kullanılarak yeniden kullanılabilir esnek bir baskılı devreye bağlanırken, cihaza hafif bir pil takılabiliyor.
E-dövmenin beyin dalgalarını ve göz hareketlerini izlemek için geleneksel EEG ve EOG cihazları kadar iyi çalıştığını tespit eden ekip, teknolojiyi altı katılımcı üzerinde test etti.
Her katılımcıya, çeşitli yerlerde birer birer, 20 harfin yanıp söndüğü bir ekran gösterildi. Katılımcılardan, harfin kendisi veya konumu, belirli sayıda harf (N) geri gösterilenle eşleşirse bir fareye tıklamaları istendi. Her katılımcı görevi, N değeri 0 ile 3 arasında değişecek şekilde, dört zorluk seviyesine karşılık gelecek şekilde, birden fazla kez gerçekleştirdi.
Ekip, görev zorlaştıkça tespit edilen farklı beyin dalgası tiplerinin, daha fazla zihinsel iş yüküne karşılık gelen aktivite değişimleri gösterdiğini buldu.
Ekip daha sonra EEG ve EOG verilerini "N" sayılarıyla birlikte bir makine öğrenme algoritmasına girdi.
Bu eğitim döneminden sonra araştırmacılar, algoritmanın yalnızca EEG ve EOG verilerine dayanarak bir katılımcının zihinsel iş yükünü tahmin etmede şanstan daha iyi performans gösterdiğini buldular.
Lu, çip ve pil dahil tüm cihazın 200 dolardan (148 avro) daha ucuza mal olmasının beklendiğini söyledi. Ekip şu anda sinyallerin cihazın mikroişlemcisi tarafından çözülebilmesi ve zihinsel iş yüklerinin çok yüksek olması durumunda kullanıcıyı uyarmak için bir uygulamaya gönderilebilmesi için yaklaşımı geliştiriyor.
Ama bunun çaresi, mutlaka basit bir işe geçmek değil.
Lu, "Önceki çalışmalar, zihinsel iş yükü talebinin çok düşük veya çok yüksek olmadığında en iyi zihinsel performansın ortaya çıktığını gösterdi. Çok düşük olduğunda, çok sıkıcı oluyor ve insanlar odaklanmayı kaybediyor." dedi.
TheGuardian