Medición de la carga cognitiva en tiempo real

Tobii y SOMAREALITY marcan el futuro del eye tracking

En entornos de alto riesgo, la sobrecarga cognitiva no es sólo un reto, sino un riesgo. Tradicionalmente, detectar cuándo una persona está mentalmente sobrecargada ha sido difícil y ha requerido equipos intrusivos como el electroencefalograma. Pero gracias a los avances en eye tracking y algoritmos cognitivos, ahora es posible controlar la carga mental de forma no invasiva y en tiempo real.

Cuando el esfuerzo mental se convierte en una cuestión de seguridad

Imagine a un cirujano inmerso en una operación de seis horas. Cada decisión cuenta, pero el cansancio se va apoderando poco a poco de él, reduciendo la concentración y aumentando el riesgo de error. O un piloto que navega de noche entre turbulencias, donde cada segundo de reacción marca la diferencia entre la seguridad y el desastre.

El problema: por qué la sobrecarga pasa desapercibida

El esfuerzo mental que invertimos, carga cognitiva puede acumularse silenciosamente. Los conductores se somnolientan, los cirujanos pierden la concentración, los pilotos se fatigan al tomar decisiones en fracciones de segundo. Sin señales claras de advertencia, el rendimiento puede disminuir antes de que nadie se dé cuenta.

¿Cuál es el resultado? Reacciones retardadas, más errores y más riesgos, precisamente en los entornos en los que la precisión es más importante.

La solución: Eye tracking como ventana cognitiva

Nuestros ojos cuentan la historia de nuestro cerebro. Los cambios en el tamaño de la pupila, los patrones de sacadas actúan como biomarcadores digitales de la carga mental. Las pupilas más grandes suelen indicar un mayor esfuerzo mental. Las fijaciones más largas revelan un procesamiento más profundo. Los desplazamientos rápidos de la mirada sugieren una exploración bajo presión.

Aquí es donde el reflejo pupilar a la luz (PLR). Nuestras pupilas responden automáticamente a la luz, pero también al esfuerzo cognitivo. De hecho, las dilataciones sutiles pueden revelar cuándo el cerebro de alguien está trabajando más de lo habitual.

Al medir estas señales de forma continua, el eye tracking proporciona una ventana no invasiva y en tiempo real al esfuerzo mental. Reconoce la sobrecarga antes de que se convierta en un problema.

Por qué es importante la calidad de los datos: La ventaja de Tobii

Pero aquí está el truco: no todos los datos de eye tracking son iguales. Pequeños errores en el seguimiento de la mirada o una medición inconsistente de la pupila pueden dar lugar a resultados engañosos.

Aquí es donde entra Tobii. Con décadas de liderazgo en Eye tracking Hardware de alta precisión Tobii garantiza la precisión, estabilidad y fiabilidad de los datos en todos los entornos, desde los laboratorios de investigación hasta las aplicaciones del mundo real.

Convertir los datos en información: El enfoque único de SOMAREALITY

Si Tobii proporciona la claridad de visión en bruto, SOMAREALITY proporciona la inteligencia para interpretarla.

SOMAREALITY ha desarrollado algoritmos cognitivos avanzados que transforman las precisas señales de Eye tracking de Tobii en indicadores en tiempo real de la carga de trabajo, la atención y la fatiga. Lo que hace que el enfoque sea único es su modelo de brillo en tiempo real, que les permite filtrar toda la actividad no cognitiva durante el tiempo de ejecución, así como su enfoque científico. Con más de 10 publicaciones revisadas por pares y clientes como Intuitive Surgical, Lufthansa y las Fuerzas Armadas austriacas, pueden ofrecer a sus clientes un apoyo significativo desde la implementación hasta la interpretación.

• Reflejo luminoso pupilar (PLR) : Distingue los cambios impulsados por la luz de las dilataciones impulsadas por el esfuerzo, lo que garantiza una detección fiable de la carga cognitiva.

• Comportamiento de fijación : Las fijaciones más largas sugieren un procesamiento más profundo, mientras que las más cortas pueden indicar exploración o sobrecarga.

• Movimientos sacádicos : Los saltos oculares entre fijaciones revelan estrategias de búsqueda y niveles de estrés.

Casos reales

Cirugía y Salud

• La información en tiempo real ayuda a los cirujanos a mantener la concentración durante intervenciones largas.

• Los algoritmos detectan la sobrecarga con antelación, lo que reduce la posibilidad de cometer errores.

• Los programas de formación se adaptan dinámicamente al estado cognitivo de cada alumno.

Aviación y seguridad de vuelo

• Supervisa la carga de trabajo del piloto durante fases críticas como el despegue y el aterrizaje.

• Ayuda a los instructores a identificar los momentos de mayor tensión en los simuladores.

• Mejora tanto la seguridad como la eficacia de la formación.

Automotive & Driver

• Detecta los primeros signos de somnolencia o distracción.

• Actúa como una capa de seguridad adicional, reduciendo los accidentes.

• Ofrece información en tiempo real para contextos de conducción tanto industriales como de consumo.

RV y entornos de formación

• Simulaciones adaptativas que ajustan la dificultad en función de la carga de trabajo.

• Conocimientos más profundos sobre cómo aprenden, se concentran y retienen los conocimientos las personas.

• Aplicaciones en defensa, formacion medica y desarrollo de la mano de obra.

Validación académica e impulso industrial

Eye tracking no es sólo teoría. Ya ha sido validado por la psicología cognitiva, la interacción persona-ordenador y la neurociencia. La investigación muestra fuertes correlaciones entre las respuestas de la pupila y la carga mental, mientras que los estudios aplicados demuestran su impacto en la formación, la seguridad y el rendimiento.

La asociación entre Tobii y SOMAREALITY representa el siguiente paso: Unir el rigor académico con la aplicación práctica en el mundo real.

Mirando al futuro: El futuro de la vigilancia cognitiva

El eye tracking combinado con la monitorización de la carga cognitiva definirá la próxima ola de colaboración entre humanos y máquinas, evidente ya en los coches que detectan la fatiga del conductor, el entrenamiento adaptativo que evita la sobrecarga o los quirófanos que protegen contra el error humano.

Con la incomparable calidad de datos y los algoritmos pioneros de SOMAREALITY, el futuro de la supervisión cognitiva fiable y en tiempo real ya está aquí.

Publicaciones

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Demostrador para extraer la carga cognitiva de la dilatación de la pupila para servicios de gestión de la atención. En Proceedings of the 2016 ACM International Joint Conference on Pervasive and Ubiquitous Computing: Adjunct (pp. 1566-1571). Gollan, B., y Ferscha, A. (2016).

Modelado de la dilatación de la pupila como entrada en línea para la estimación de la carga cognitiva en sistemas conscientes de la atención que no son de laboratorio . COGNITIVE. Gollan, B., Wally, B., & Ferscha, A. (2011).

Estimación automática de la atención humana en un sistema interactivo basado en el análisis del comportamiento . Proc. EPIA 2011. Jungwirth, F., Gollan, B., Breitenfellner, M., Elancheliyan, P., & Ferscha, A. (2019, septiembre).

EyeControl: asistencia wearable para tareas de mantenimiento industrial . En Adjunct Proceedings of the 2019 ACM International Joint Conference on Pervasive and Ubiquitous Computing y Proceedings of the 2019 ACM International Symposium on Wearable Computers (pp. 628-632). Haslgrübler, M., Gollan, B., & Ferscha, A. (2018).

Un marco de asistencia cognitiva para apoyar a los trabajadores humanos en tareas industriales . IT Professional, 20(5), 48-56. Ferscha, A., Zia, K. y Gollan, B. (2012, septiembre).

Atención colectiva mediante manifestaciones públicas . En 2012 IEEE Sixth International Conference on Self-Adaptive and SelfOrganizing Systems (pp. 211-216). IEEE. Thomay, C., Gollan, B., Ferscha, A., & Spiess, M. (2019, noviembre).

Despegando: hacia una auténtica formación de pilotos de vuelo basada en la competencia . En 2019 17th International Conference on Emerging eLearning Technologies and Aplicaciones (ICETA) (pp. 764-769). IEEE. Thomay, C., Gollan, B., Haslgrubler, M., Ferscha, A., & Heftberger, J. (2018, noviembre).

El otro tipo de aprendizaje automático: Modelización del estado del trabajador para la formación óptima de novatos en procesos industriales complejos . En 2018 16th International Conference on Emerging eLearning Technologies and Aplicaciones (ICETA) (pp. 577-582). IEEE