Операторы машин Rio Tinto носят «умные шапки» для мониторинга усталости, применяя нейронные сети к сигналам мозга

Rio Tinto представила SmartCaps, которые должны носить водители грузовиков и другие операторы тяжелой техники, чтобы контролировать уровни усталости с помощью сигналов электроэнцефалографии (ЭЭГ). Это обеспечивает предупреждающие сигналы, когда кто-то приближается к опасным уровням с помощью нейронных сетей машинного обучения.

Горнодобывающие компании в Австралии, в том числе Rio Tinto, Anglo American и Newcrest Mining, предоставляют полевым работникам умные бейсболки (известные как SmartCaps), которые контролируют их мозговые волны для измерения усталости.

Технология была внедрена в первую очередь для водителей грузовиков и операторов машин, которые подвержены риску травм, связанных с усталостью. SmartCap обеспечивает раннее предупреждение, когда водитель приближается к микросону. В Rio Tinto водители грузовиков обязаны обсуждать план проведения работ с руководителями, если их SmartCaps показывают высокий уровень усталости. Горнодобывающие компании используют данные SmartCap, чтобы лучше понять динамику усталости и улучшить условия труда.

SmartCap использует универсальный алгоритм детекции усталости, основанный на подходе управляемом данными. Это означает, что алгоритм основан на реальной ЭЭГ от большого числа людей, где множество индивидуальных отношений отображается с помощью машинного обучения. Основным компонентом алгоритма усталости является серия нейронных сетей, которые обучены «изучать» отношения между частотным содержанием ЭЭГ человека и мерой его сонливости. Это обучение достигается путем представления сетям большого количества примеров каждого состояния сонливости и соответствующей информации о частоте ЭЭГ для многочисленных участников, а также применения математических методов для оптимальной фиксации этого соотношения в сильно нелинейном многомерном наборе уравнений.

Есть два основных преимущества использования этого подхода к разработке алгоритмов. Во-первых, подход не требует какой-либо калибровки перед использованием. Во-вторых, способность к постоянному улучшению и доработке. Состояние сонливости определяется независимыми измерениями, не относящимися к ЭЭГ. Наиболее часто используемыми мерами в исследовании сна являются Оксфордский тест на устойчивость к сну (тест OSLER) и тест психомоторной бдительности (PVT). Оба теста были использованы для создания примера набора данных, используемого для генерации универсального алгоритма усталости

Результат

Результат не публиковался компанией

Источник: Accenture

Подпишись на новые кейсы

Оставь свой e-mail и раз в неделю мы будем высылать полезные кейсы тебе на почту

Мы не передаем данные третьим лицам, а храним их согласно №152-ФЗ

Cookies helfen uns bei der Bereitstellung unserer Inhalte und Dienste. Durch die weitere Nutzung unserer Webseite stimmst du der Verwendung von Cookies zu.

Okay