Российские ученые создали ИИ для мониторинга усталости по движениям глаз

Исследователи из Санкт-Петербургского Федерального исследовательского центра РАН и Санкт-Петербургского государственного университета создали нейросетевой алгоритм, способный определять степень усталости человека по движениям его глаз. Об этом сообщает пресс-служба СПб ФИЦ РАН. Алгоритм обучен на основе данных, полученных с помощью айтрекера — прибора, фиксирующего направление и особенности перемещения взгляда, пишет ТАСС. Во время экспериментов участники выполняли разнообразные задачи на компьютере: от чтения до набора текста и взаимодействия с интерфейсами. Все эти действия происходили в течение стандартного рабочего дня, что позволило зафиксировать изменения в поведении глаз при нарастании утомления. Собранные данные легли в основу масштабной базы, включающей различные сценарии использования техники и характерные признаки усталости. Нейросеть анализирует стратегии глазодвигательной активности: частоту моргания, продолжительность фиксаций, скорость перемещения взгляда и другие параметры. При утомлении эти показатели меняются предсказуемым образом. Разработанный алгоритм способен самостоятельно распознавать такие изменения и классифицировать состояние человека как бодрое или утомленное. Система может применяться в различных сферах, где важно поддерживать высокий уровень внимания — в первую очередь в транспорте, на промышленных объектах, а также в управлении критически важными системами. Её можно встроить в существующие системы мониторинга, что позволит вовремя предотвращать ошибки операторов, вызванные усталостью. Программное обеспечение с открытым исходным кодом уже доступно для разработчиков. Это открывает возможности для дальнейшего внедрения и доработки инструмента в зависимости от задач конкретной отрасли. Проект был реализован при поддержке Фонда содействия инновациям. Похожими разработками занимаются и зарубежные исследовательские группы. Например, в Японии уже тестируются автомобильные системы, способные следить за поведением глаз водителя и подавать предупреждение при признаках сонливости. Внедрение таких технологий может значительно повысить безопасность в тех сферах, где человеческий фактор остаётся критичным.