Istraživački tim koji se sastoji od naučnika sa Univerziteta u Sankt Peterburgu, Federalnog istraživačkog centra Ruske akademije nauka iz Sankt Peterburga i nekih drugih organizacija kreirao je bazu podataka strategija kretanja očiju operatera koji prate objekte na ekranu računara u različitim stanjima.
Na osnovu prikupljenih podataka, naučnici planiraju da obuče modele neuronskih mreža koji će činiti osnovu za visokoprecizne sisteme za praćenje funkcionalnog stanja kako bi se obezbedila bezbednost na putevima i industrijskim objektima.
Danas veliki broj transportnih, industrijskih i odbrambenih objekata kontrolišu operateri, vozači ili čitavi timovi profesionalaca koji rade u jedinstvenim informacionim centrima. Mogućnost obezbeđenja bezbednosti ovih objekata često zavisi od psihofiziološkog stanja osoblja. Profesionalci koji mogu imati koristi od ovakvog sistema su: vozači u voznom parku, piloti aviona, kontrolori letenja, kontrolori industrijskih postrojenja i tako dalje.
Naučnici su organizovali istovremenu registraciju skupa bihejvioralnih i neurofizioloških indikatora. Njihovi nalazi su objavljeni u časopisu Sensors.
„Integrisani pristup pruža potpuniju sliku i objektivniju procenu funkcionalnog stanja, za razliku od pristupa koji podrazumevaju odvojenu registraciju određenih indikatora koji odražavaju stanje umora. Dakle, uobičajena metoda merenja srčanog vremenskog intervala koja se koristi za registrovanje umora. je prilično kontroverzna u pogledu tačnosti procene stanja. Zasniva se na registraciji indikatora srčane frekvencije“, rekla je Irina Šošina — doktor bioloških nauka, profesor Instituta za kognitivna istraživanja Sankt Peterburškog državnog univerziteta.
„Koristili smo jedinstven pristup zasnovan na upoređivanju pokazatelja prirode pokreta očiju. Pokreti očiju odražavaju dinamiku interakcije neuronskih mreža statičkog i dinamičkog vida sa psihofiziološkim pokazateljima funkcionalnog stanja i psihološkim testovima.“
Naučnici planiraju da koriste bazu podataka za obuku neuronske mreže koja će biti u stanju da detektuje umor operatera sa visokom preciznošću na osnovu strategija kretanja očiju. Prema rečima Irine Šošine, ovaj pristup će omogućiti daljinsku procenu težine umora. Pripremljena baza podataka je u javnom vlasništvu i dostupna je svim programerima softvera. Mogu ga koristiti za testiranje svojih proizvoda.
„Razvili smo sveobuhvatnu bazu podataka pogodnu za obuku neuronskih mreža koje klasifikuju stanje osobe kao umorna / uzbuna. Prikupljena baza podataka ima jedinstven skup različitih označenih indikatora. Koristeći ih, možete da obučite neuronske mreže da prepoznaju stanje ljudskog umora. sa visokom preciznošću“, kaže Aleksej Kaševnik, menadžer projekta, viši naučni saradnik u Laboratoriji za integrisane sisteme automatizacije, Sankt Peterburg Federalni istraživački centar Ruske akademije nauka
Informacije o indikatorima koji odražavaju funkcionalno stanje prikupljane su preko brojnih senzora kao što su: video kamera; Eie tracker; monitor otkucaja srca; i elektroencefalograf. Pored toga, u okviru eksperimenta, operateri su testirani na kvalitet sna, umor, složenu vizuelno-motoričku reakciju itd.
Merenja su vršena ujutru, popodne i uveče tokom radnog dana. Proces je snimljen video kamerom. Istraživanje je trajalo osam dana i obuhvatilo je 10 ljudi koji su se bavili raznim aktivnostima, kako pasivnim (čitanje) tako i aktivnim (igranje Tetrisa).
