"Электронная татуировка" может отслеживать умственную нагрузку у высокооплачиваемых специалистов
В статье, опубликованной в журнале Device, исследователи утверждают, что анкетирование как метод оценки умственной нагрузки имеет существенные недостатки. Люди, как правило, не способны точно определить степень собственных когнитивных усилий, а опросы часто проводятся уже после выполнения задач, что снижает их точность. Кроме того, существующие технологии, такие как электроэнцефалография (ЭЭГ) и электроокулография (ЭОГ), применяемые для анализа мозговой активности и движений глаз, неудобны.
В отличие от них, "электронная татуировка" – это легкое, гибкое и беспроводное решение, именно к такому выводу пришла группа ученых из Техасского университета в Остине. Технология представляет собой черную изогнутую цепочку, выполненную из графитового проводящего материала, и крепится ко лбу с помощью специальной клейкой ленты. Устройство оснащено четырьмя квадратными ЭЭГ-электродами на лбу, каждый из которых регистрирует активность определенного участка мозга, а также референтным электродом, размещённым за ухом. Дополнительно имеются прямоугольные ЭОГ-электроды, установленные вертикально и горизонтально вокруг глаз, фиксирующие движения глаз. Все электроды растягиваются и покрыты дополнительным слоем проводящего материала.
Электронная татуировка изготавливается индивидуально, предназначена для одноразового использования и подключается к многоразовой гибкой печатной плате с помощью проводящей ленты. К устройству также можно прикрепить легкую батарею. После того как исследователи убедились, что татуировка показывает такие же надежные результаты, как и стандартные ЭЭГ- и ЭОГ-системы при отслеживании мозговой активности и движений глаз, они провели испытание на шести добровольцах.
В ходе эксперимента участникам демонстрировался экран, на котором поочередно в разных местах вспыхивали 20 букв. Задачей испытуемых было нажать кнопку мыши, если показанная буква или ее расположение совпадали с теми, что появлялись заданное количество шагов назад (от 0 до 3). Это позволяло варьировать уровень сложности задания от лёгкого к более сложному. Каждый участник прошел несколько раундов теста с разной степенью когнитивной нагрузки.
Команда установила, что по мере увеличения сложности задания мозговые волны участников изменялись – их активность сдвигалась, указывая на рост умственной нагрузки. Затем исследователи объединили данные ЭЭГ и ЭОГ с числовыми значениями "N" и загрузили их в алгоритм машинного обучения. После этапа обучения алгоритм смог предсказывать уровень умственной нагрузки участников с точностью выше случайной, опираясь только на данные мозговой активности и движений глаз.
По словам ученых, стоимость готового устройства с чипом и батареей, как ожидается, не превысит 200 долларов. Сейчас команда работает над тем, чтобы сигналы могли обрабатываться встроенным микропроцессором и передаваться в мобильное приложение, которое будет предупреждать пользователя, если его когнитивная нагрузка становится слишком высокой.