В начале октября на конференции ассоциации Association for Computing Machinery исследователи представили первые результаты экспериментов по мониторингу нагрузки на пользователя с помощью fNIRS

Проект финансируется грантом от Национального научного фонда в размере 445 тыс. долл.

«Световое излучение позволит измерять кровоток в мозге, а с помощью этих данных можно распознать у пользователя компьютера чувство перегруженности работой, расстройства или рассеянности», — считает профессор компьютерных наук Роберт Джейкоб. На основе данных о мозговой деятельности конкретного пользователя компьютер сможет настраивать пользовательский интерфейс.

«Если бы компьютер мог немного больше узнать о вас, он смог бы вести себя лучше, — считает Джейкоб. — Если бы он понимал, когда ваша рабочая нагрузка увеличивается, он бы, может быть, изменил оформление экрана. Или, если бы компьютер знал, что авиадиспетчер перегружен работой, сопровождение очередного самолета было бы передано его коллегам».

Совместно с другим участником проекта — Серджио Фантини, профессором кафедры биомедицинской техники, Джейкоб собирается применить для получения данных о кровотоке и уровне кислорода в крови технологию функциональной спектроскопии в ближней области инфракрасного спектра (fNIRS); в медицине данная технология используется для обнаружения опухолей.

«Данные о кровотоке позволят определить уровень стресса», — уверен Джейкоб.

По его словам, при прохождении через ткани тела человека свет поглощается оксигемоглобином (насыщенным кислородом гемоглобином) или дезоксигемоглобином. Исследователи полагают, что приток насыщенной кислородом крови в определенную область мозга свидетельствует о том, что эта область испытывает повышенную нагрузку.

В рамках программы исследований для пользователей компьютера уже придуман фантастического вида шлем, который освещает их лоб. «Устройство будет измерять, какие участки мозга пользователя сильнее поглощают свет при выполнении им напряженной работы», — пояснил Джейкоб. Информация будет передаваться в компьютер, а тот уже с помощью методов машинного обучения будет подстраивать пользовательский интерфейс.

По мнению Джейкоба, самое сложное — это добиться, чтобы система делала только постепенные изменения в интерфейсе, не вызывая у пользователя затруднений.

Поделитесь материалом с коллегами и друзьями