認知的負荷をリアルタイムで測定

TobiiとSOMAREALITYはどのようにアイトラッキングの未来を形作るのか？

利害関係の強い環境では、認知的過負荷は単なる課題ではなく、リスクである。従来、誰かが精神的に過労状態にあることを検知するのは難しく、EEGのような侵入的な装置が必要だった。しかし、アイトラッキングと認知アルゴリズムの 進歩のおかげで、非侵襲的かつリアルタイムで精神的作業負荷をモニターすることが可能になった。

精神的努力が安全の問題になるとき

外科医が6時間の手術に没頭している様子を思い浮かべてほしい。すべての決断が重要だが、疲労が徐々に忍び寄り、集中力が低下し、ミスのリスクが高まる。あるいは、夜間の乱気流を航行するパイロットのように、一秒一秒の反応時間が安全と災難の分かれ目となる。

問題：過負荷が気づかれない理由

私たちが投資する精神的努力、 認知的負荷 は静かに蓄積されていく。運転手は眠気を催し、外科医は集中力を失い、パイロットは一瞬の判断に疲労する。明確な警告サインがなければ、誰も気づかないうちにパフォーマンスが低下してしまう。

その結果は？反応の遅れ、ミスの増加、そして正確さが最も重要な環境におけるリスクの増加である。

修正認知の窓としてのアイトラッキング

目は脳を物語る。目の変化 瞳孔の大きさ、固視パターンサッケード は、精神的作業負荷のデジタルバイオマーカーとして機能する。瞳孔が大きくなると、精神的な努力が高まっていることを示すことが多い。長い固視は、より深い処理を示す。急激な視線移動は、プレッシャー下でのスキャンを示唆する。

ここで 瞳孔光反射 (PLR）の出番だ。瞳孔は光に自動的に反応するが、認知的努力にも反応する。実際、微妙な瞳孔散大によって、脳が普段より活発に働いていることがわかる。

これらの信号を継続的に測定することで、アイトラッキングは精神的な努力を非侵襲的にリアルタイムで知ることができる。問題になる前に過負荷を認識することができる。

データ品質が重要な理由トビーの優位性

しかし、すべてのアイトラッキングデータが同じように作成されるわけではありません。視線追跡の小さな誤差や、一貫性のない瞳孔測定は、誤解を招く結果につながる可能性があります。そこでトビーの出番です。高精度 アイトラッキングハードウェア トビーは、研究室から実世界のアプリケーションまで、あらゆる環境においてデータの正確性、安定性、信頼性を保証します。

データをインサイトに変える：SOMAREALITY独自のアプローチ

もしトビーが生の鮮明な視界を提供するなら、 SOMAREALITY はそれを解釈するインテリジェンスを提供します。

SOMAREALITYは、トビーの正確なアイトラッキング信号を作業負荷、注意力、疲労のリアルタイム指標に変換する高度な認知アルゴリズムを開発しました。SOMAREALITYのユニークな点は、そのリアルタイムな明るさモデルで、科学的な焦点だけでなく、ランタイム中の全ての非認知活動をフィルタリングすることを可能にしています。10以上の査読付き論文、Intuitive Surgical、Lufthansa、オーストリア軍などの顧客を持つ同社は、実装から解釈まで、顧客に重要なサポートを提供することができます。

• 瞳孔光反射 (PLR) :光による変化と努力による拡張を区別し、信頼性の高い認知負荷を検出します。

• 固定動作 :長い固視はより深い処理を示唆し、短い固視はスキャニングや過負荷を示唆する。

• サッカディック運動 :固視間の視線移動から、探索戦略とストレスレベルが明らかになる。

実際の使用例

外科＆ヘルスケア

• リアルタイムのフィードバックは、外科医が長時間の手技中に集中力を維持するのに役立つ。

• アルゴリズムが過負荷を早期に検出し、ミスの可能性を減らす。

• トレーニングプログラムは、各トレーニーの認知状態に動的に適応する。

航空安全

• 離着陸などの重要な局面におけるパイロットの作業量を監視する。

• インストラクターが、シミュレーターで強いストレスがかかる瞬間を特定するのに役立ちます。

• 安全性とトレーニング効率の両方を向上させる。

自動車・ドライバーモニタリング

• 眠気や注意散漫の兆候を早期に発見。

• さらなる安全層として機能し、事故を減らす。

• 民生用と産業用の両方のドライビングコンテキストにリアルタイムフィードバックを提供。

VRとトレーニング環境

• 作業負荷に応じて難易度を調整する適応型シミュレーション。

• 人がどのように学び、集中し、知識を保持するかについての深い洞察。

• 防衛、医療訓練、労働力開発への応用。

学術的検証と業界の勢い

アイトラッキング は単なる理論ではない。認知心理学、ヒューマンコンピュータインタラクション、神経科学の分野でもすでに検証されている。研究では、瞳孔の反応と精神的作業負荷の間に強い相関関係があることが示されており、応用研究では、トレーニング、安全性、パフォーマンスへの影響が証明されている。

トビーとSOMAREALITYのパートナーシップは次のステップを意味します：トビーとSOMAREALITYのパートナーシップは、学術的な厳しさと実用的な実世界での展開の架け橋となるものです。

先を見据えてコグニティブ・モニタリングの未来

ドライバーの疲労を検知する自動車、過負荷を防止する適応トレーニング、ヒューマンエラーを防止する手術室などですでに明らかになっている。

トビーの比類なき データ品質 SOMAREALITYの先駆的なアルゴリズムにより、信頼性の高いリアルタイムコグニティブモニタリングの未来は既にここにあります。

出版物

Stolte, M., Gollan, B., & Ansorge, U. (2020). 瞳孔散大による視覚的探索要求と記憶負荷の追跡 .Journal of Vision, 20(6), 21-21.Gollan, B. (2017).

センサーによる人間の注意のオンライン評価 .提出者：ベネディクト・ゴラン（博士論文、リンツ大学）。Gollan, B., Haslgrübler, M., & Ferscha, A. (2016, September).

注意管理サービスのために瞳孔拡張から認知負荷を抽出するためのデモ機。 Proceedings of the 2016 ACM International Joint Conference on Pervasive and Ubiquitous Computing：Adjunct (pp. 1566-1571).Gollan, B., & Ferscha, A. (2016).

非実験的注意認識システムにおける認知負荷推定のためのオンライン入力としての瞳孔拡張のモデル化 .COGNITIVE.Gollan, B., Wally, B., & Ferscha, A. (2011).

行動分析に基づく対話システムにおける人間の注意の自動推定 .講演論文集.EPIA 2011.Jungwirth, F., Gollan, B., Breitenfellner, M., Elancheliyan, P., & Ferscha, A. (2019, September).

EyeControl：産業メンテナンス作業のためのウェアラブルアシスタンス .Adjunct Proceedings of the 2019 ACM International Joint Conference on Pervasive and Ubiquitous Computing and Proceedings of the 2019 ACM International Symposium on Wearable Computers (pp. 628-632).Haslgrübler, M., Gollan, B., & Ferscha, A. (2018).

産業作業における作業者支援のための認知支援フレームワーク .IT Professional, 20(5), 48-56.Ferscha, A., Zia, K., & Gollan, B. (2012, September).

パブリック・ディスプレイによる集団的注目 .2012 IEEE Sixth International Conference on Self-Adaptive and SelfOrganizing Systems (pp. 211-216).IEEE.Thomay, C., Gollan, B., Ferscha, A., & Spiess, M. (2019, November).

離陸：真のコンピテンス・ベースド・フライト・パイロット訓練に向けて .2019 17th International Conference on Emerging eLearning Technologies and Applications (ICETA) (pp. 764-769).IEEE.Thomay, C., Gollan, B., Haslgrubler, M., Ferscha, A., & Heftberger, J. (2018, November).

もうひとつの機械学習：複雑な産業プロセスにおける初心者の最適なトレーニングのための作業者の状態のモデル化 .2018 16th International Conference on Emerging eLearning Technologies and Applications (ICETA) (pp. 577-582).IEEE