В настоящее время существует база данных о движениях глаз, которая послужит основой для обучения моделей искусственного интеллекта (ИИ) выявлению признаков усталости и настороженности. Проект реализуется группой исследователей из Санкт-Петербургского университета (Россия) в сотрудничестве с Санкт-Петербургским федеральным исследовательским центром Российской академии наук и другими организациями.
Для тех, кто спешит:
- Ученые в России разработали базу данных, которая послужит основой для обучения нейросетей ИИ выявлению признаков усталости и бодрости;
- По мнению исследователей, системы с таким типом обучения могут повысить безопасность в промышленности, транспортных компаниях и оборонных объектах;
- Доступ к подготовленной базе данных открыт для всех, поэтому разработчики программного обеспечения могут разрабатывать приложения на основе этой базы.
Идея, по мнению Tech Xplore, состоит в том, чтобы использовать базу данных для обучения моделей нейронных сетей с целью создания высокоточных систем для отслеживания функционального состояния людей. Эти системы потенциально могут повысить безопасность в различных контекстах, например: на дорогах и промышленных объектах.
Читать далее:
- Умные очки вызывают «дисбаланс сил», предупреждает исследование
- Поймите разницу между Google Bard и Chat GPT OpenAI.
- ChatGPT и AI: что о нас знают чат-боты и с кем они делятся данными?
ИИ и поиск
Например, промышленные, транспортные и оборонные объекты зависят от людей, работающих в оперативных центрах. А безопасность этих мест зачастую зависит от психофизиологического состояния коллектива.
Кроме того, другие профессии могут извлечь выгоду из этих систем. К ним относятся водители автопарка, пилоты самолетов, авиадиспетчеры, операторы промышленных предприятий и другие.
Мы разработали комплексную базу данных, подходящую для обучения нейронных сетей, которые классифицируют состояние человека как усталость/встреча. Собранная база данных имеет уникальный набор различных маркированных показателей. Используя эти показатели, можно научить нейронные сети распознавать состояние усталости человека с высокой точностью.
Алексей Кашевник, руководитель проекта, старший научный сотрудник Санкт-Петербургского федерального исследовательского центра
Исследование и дальнейшие шаги
Для правильной работы компьютера с системой Windows необходимо установить обновления драйверов. (Изображение: Лукас Габриэль М.Х.)
Исследователи использовали несколько датчиков, в том числе видеокамеру, айтрекер, монитор сердечного ритма и электроэнцефалограф, для сбора информации о функциональном состоянии операторов.
В исследовании приняли участие десять человек, выполняющих различные виды деятельности, как пассивные (чтение), так и активные (игра в тетрис), при этом измерения проводились в разное время в течение дня в течение восьми дней.
Таким образом, ученые провели одновременный сбор поведенческих и нейрофизиологических показателей. Результаты были опубликованы в научном журнале Sensors.
Следующим шагом будет использование собранных данных для обучения нейронной сети, способной точно определять усталость оператора на основе моделей движения его глаз. Этот подход может позволить проводить дистанционную оценку усталости.
Подготовленная база данных является общедоступной, предоставляя разработчикам программного обеспечения возможность протестировать свои продукты.
Вы смотрели новые видео на YouTube от Олхар Диджитал? Подпишитесь на канал!
Пост «Учёные научат ИИ распознавать усталость людей на работе» впервые появился в Olhar Digital.