Готовы работать дальше? Эта нейросеть считает иначе — и у неё железные аргументы

Исследователи Санкт-Петербургского Федерального исследовательского центра РАН (СПб ФИЦ РАН) совместно с учёными Санкт-Петербургского государственного университета разработали нейросетевую модель, способную в реальном времени распознавать признаки утомления человека по движениям его глаз.

Система предназначена для использования в системах мониторинга состояния операторов транспорта, промышленного оборудования и объектов критической инфраструктуры. Об этом сообщает ТАСС со ссылкой на пресс-службу центра.

"Мы обучили нейросеть определять, бодр человек или утомлён, по стратегиям его глазных движений. Это решение может стать частью интеллектуальных систем наблюдения и повысить безопасность на транспорте и производстве", — рассказал старший научный сотрудник Лаборатории интегрированных систем автоматизации СПб ФИЦ РАН Алексей Кашевник.

Как это работает

В основе технологии — анализ стратегий глазодвигательной активности, которые существенно различаются в зависимости от уровня усталости. В исследовании использовался айтрекер — устройство, регистрирующее направление и динамику взгляда. Участники эксперимента выполняли разнообразные задания, такие как чтение, набор текста и работа за компьютером, в течение полноценного рабочего дня.

Позиции глаз фиксировались в разные временные интервалы, что позволило собрать масштабную базу данных.

Нейросеть обучалась на этих данных, распознавая паттерны, характерные для утомлённых и бодрых состояний. Например, при усталости наблюдаются более короткие фиксации взгляда, замедленные саккады (резкие движения глаз между точками фиксации), а также общее снижение активности и концентрации.

Свободный доступ и перспективы внедрения

Разработчики открыли исходный код решения — библиотека уже доступна всем пользователям и разработчикам ПО, что делает технологию легко интегрируемой в существующие цифровые платформы. Исследование финансировалось при поддержке Фонда содействия инновациям.

В перспективе данная система может стать частью "умных" панелей управления, способных в автоматическом режиме приостанавливать работу или выдавать предупреждения при обнаружении признаков утомления у оператора. Это особенно актуально для транспорта, энергетики, металлургии и других отраслей с высоким риском аварий из-за человеческого фактора.