Электронный нос: Электронный нос – это реальность: прибор способен распознать более 500 запахов

Электронный нос – это реальность: прибор способен распознать более 500 запахов

Электронный нос – это прибор, способный заменить человеческое обоняние. Исследования в этой области ведутся уже более 20 лет и достигли значительного прогресса. Современные устройства используют электронное считывание аромата для сравнения, идентификации, количественной оценки и даже хранения и восстановления данных. Электронные носы состоят из трех основных элементов: системы доставки, системы обнаружения и вычислительной системы.

В настоящее время сравнительное изучение ароматов проводится в разных отраслях промышленности довольно трудоемкими и дорогими методами. Для этих целей используется газовая хроматография, или это делают специалисты с развитым обонянием и специфичными навыками, которые позволяют им контролировать вкус и аромат товаров во время производства, а также оценивать их свежесть. По сравнению с этими способами электронный нос дает большие преимущества, является экономически эффективным и позволяет проводить масштабные и быстрые исследования, связанные с контролем качества продукции на большом производстве, и отслеживать свежесть и чистоту буквально каждого продукта, что затруднительно сделать с помощью человеческого восприятия. В этих случаях электронный нос – незаменимый инструмент для контроля качества. Еще одна область применения – безопасность. Электронные носы можно использовать в качестве первой линии защиты от опасных сред и газов. Искусственные датчики, которые идентифицируют и тестируют ряд параметров, могут быть включены в аналитическое устройство и использованы для сканирования общей ситуации или, в частности, для обнаружения утечки опасных газов или локализации разлагающихся товаров. Также электронные носы могут применяться в косметике и парфюмерии для контроля качества сырья и готовой продукции и для борьбы с контрафактной продукцией.

Основной путь развития в этой области – внедрение в электронные носы микроэлектромеханических датчиков (MEMS). Это позволяет преодолеть основной недостаток современных приборов – их громоздкий размер, который сильно ограничивает использование в настоящее время. MEMS позволяют сделать носы более миниатюрными. Например, разработанный Aryballe Technologies цифровой нос NeOse Pro миниатюрен и способен идентифицировать более 500 запахов с помощью 90 биосенсоров, работающих по принципу обоняния человека. Миниатюрность прибора делает его универсальным, позволяя использовать для самых разных применений.

В настоящее время мировой рынок электронных носов представлен немногочисленными игроками, и вследствие этого приборы довольно дороги. Однако эксперты прогнозируют, что этот рынок будет расти с небольшой, но устойчивой скоростью. Производители вкладывают много сил и средств в создание недорогого массового производства мобильных устройств. К числу основных производителей электронных носов относятся Alpha MOS во Франции, E-Nose Pty в Австралии, Electronic Sensor Technology в США, The e-Nose Company в Нидерландах и Odotech в Канаде.

перспективный многофункциональный прибор / Хабр

Все мы слышали избитую фразу о том, что большую часть информации люди получают от зрения. Действительно, остальные органы чувств у человека носят вспомогательный характер. Но это не совсем верно для всех животных, у которых роли всех пяти чувств распределены по-другому. И особняком у них стоит обоняние, очень важное как в социальных взаимодействиях, так и в поведении хищников и их жертв. Псовые и грызуны особенно сильно полагаются на свое развитое обоняние. А человеку в некоторых насущных задачах остается полагаться на тех собак и крыс, которых он обучил искать добычу, мины, контрабанду и других людей. Но в последнее время и в этой области намечается серьезный технологический прогресс.

В отличие от вкуса и осязания, требующих непосредственного контакта рецепторов с объектом, слух и обоняние полагаются на распространение аналита в воздушной среде (водной – для ее обитателей). Поэтому для эффективного распространения вещество должно быть относительно легко летучим – то есть, либо испаряться при условно-комнатной температуре, либо возгоняться, смешиваясь с воздухом и уносясь конвекционными потоками. По сути, запах – это исключительно человеческое название концентрации какого-либо вещества в воздухе. И на первый взгляд, задача измерения концентрации веществ в газовой среде уже давно решена – и в науке, и в промышленности вовсю работают методы газовой хроматографии.

Анализ газов

Как и любой хроматограф вообще, газовый хроматограф основан на взаимодействии двух фаз – подвижной и неподвижной. Растворенные в потоке подвижной фазы вещества, по-разному взаимодействуя с неподвижной, могут разделяться между собой. Они отделяются друг от друга в пространстве, а учитывая непрерывность потока – и во времени (имеется в виду, отставая в потоке подвижной фазы сильнее или меньше относительно других).

Принцип хроматографии. В жидкостной хроматографии подвижным является поток растворителя (элюента), проходящего сквозь металлическую колонку с сорбентом. В газовой — поток газа проходит через длинные (до десятков метров эффективной длины) капилляры. Главной задачей является разделение веществ строго по одному – без этого невозможна идентификация и количественный анализ.

Хроматография – классический метод анализа, и газовая принципиально не отличается от жидкостной, распространенной в аналитической химии и биохимии: тот же узел ввода пробы, колонка с неподвижной фазой и блок детектора. Но хроматограф – сложный прибор для количественного анализа, с прецизионными деталями, высокими рабочими давлениями и большими габаритами. Он мало похож на нос – компактный, универсальный, не требующий подбора колонок и детекторов под конкретную задачу.

К тому же носом мы совершаем качественный анализ состава воздушной среды, а не количественный, воспринимая интенсивность сигнала только в терминах «слабее-сильнее». Этого достаточно для движения по градиенту сигнала, например, для выслеживания добычи. И это отчасти упрощает архитектуру, но заметно усложняет анализ. Очень многое здесь ложится на ассоциативную память, ведь в отличие от химика-аналитика с хроматографом животное не смотрит в справочнике, как выглядит на экране хроматографа сигнал от пищи или горящего леса. Поэтому ключ к эффективному использованию носа – развитой мозг.

Принципиальная схема

Если мы хотим воспроизвести компактную и эффективную систему детекции, которую действительно можно сравнить с носом, то нужно сменить подход к его архитектуре. Повторим: настоящий нос не делит предварительно газовую смесь на компоненты, а наоборот – одновременно получает информацию от нескольких типов рецепторов, анализируя ее сразу, а не по мере разделения на дискретные сигналы.

Схема обонятельной системы человека. Попадая в носовую полость, молекулы вещества взаимодействуют с окончаниями нейронов. Преобразованные в нервный импульс запахи поднимаются в обонятельные луковицы, и оттуда – в другие отделы мозга (показано красными стрелками).

У людей акт обоняния происходит следующим образом. Молекулы веществ, растворенных в воздухе, вместе со вдохом попадают в носовую полость, оседая на обонятельном эпителии в верхней части носового хода. Взаимодействуя с рецепторами на окончаниях обонятельных нейронов, эти молекулы возбуждают нервный импульс, который передается по аксонам вверх через решетчатую кость к телам обонятельных нейронов в отделе мозга, называемом обонятельными луковицами. Оттуда сигнал попадает в области амигдалы, гиппокампа и передней коры, соответственно отвечающие за эмоциональную реакцию, память и когнитивную обработку. Обонятельный путь – единственный из сенсорных, который сразу ведет в области, отвечающие за память и эмоции, минуя таламус – главный «коммутатор» сенсорной нервной системы. Очевидно, физиологический смысл этого заключается в создании непосредственных сильных ассоциаций запахов со съедобностью, опасностью и жизненным опытом.

После этого следует эффективная обработка сигнала головным мозгом – ведь существует несколько сотен типов обонятельных рецепторов, которые могут создавать огромное разнообразие ощущений. А если рассмотреть мозг упомянутых грызунов, то видно, насколько велики их обонятельные луковицы, и сколько нейронов заняты в первичном получении и обработке сигнала. Увы, нейросеть человека и животных является для нас черным ящиком, но это не мешает создать и обучить для решения сходной задачи компьютерные нейронные сети. 

Кроме того, нам поможет принцип разделения труда. Мы можем не конструировать универсальный нос, а ограничивать применение конкретными задачами (например, поиск угарного газа или определение момента созревания фруктов), для каждого устройства сужая спектр требуемых сенсоров и существенно упрощая анализ полученных сигналов.

Сравнительная схема биологического и электронного носа. Основные элементы и принципы заимствованы у природы, запах воспринимается «как есть», и основная сложность в расшифровке сигнала ложится на живую или искусственную нейросеть.

Итак, если есть готовая архитектура, то каковы особенности ее реализации «в металле»? 

Принципиальным компонентом является сенсор, для которого нужен материал, превращающий межмолекулярное взаимодействие в электрический сигнал. Таким материалом являются полупроводники на основе оксидов металлов, а также углеродно-полимерные композитные материалы. Кроме этого, материаловеды пробуют удешевлять технологию, делая различные полимерные покрытия на поверхности кристаллов т. н. кварцевых микровесов – микроскопических кристаллов кварца, чья резонансная частота меняется при попадании на их поверхность дополнительной массы (например, частиц пахнущего вещества, имеющих определенное сродство к ранее нанесенной полимерной пленке).

С противоположной, интеллектуальной стороны изделия идут активные разработки нейросетей и алгоритмов распознавания отдельных сигналов. Например, в данном обзоре приводится подробное сравнение использовавшихся в первых прототипах электронных сенсоров алгоритмов с эффективностью нейросетей, а также сравнение различных поколений нейросетей по таким критериям, как скорость обучения, точность, устойчивость к шуму, чувствительность к неполным данным и т. д.

Область применения

Если такие искусственные носы принципиально возможны и активно разрабатываются, то для каких задач? Где они востребованы? Оказывается, в очень многих областях.

В первую очередь, это пищевая промышленность. В последние 5 лет выходит большое количество научных публикаций на тему контроля качества и определения зараженности патогенными микроорганизмами разнообразных культур и продуктов – созревающих оливок и плодов боярышника, молока и помидоров, для определения состава соков из различных фруктов, сортов сыра, качества чая. В каких-то работах целью внедрения электронного носа называют оптимизацию техпроцесса на производстве, в каких-то наоборот, цель – адаптация носа под новую задачу или повышение его эффективности. Важно, что в ближайшее время станет понятно, оправдается ли ажиотаж на эту технологию, и действительно ли в скором времени на пищевых комбинатах и складах массово появится новый вид контроля качества, опирающийся на то, что не в силах обнаружить человек – запах ранних стадий порчи продукта или размножающегося патогена.

Другой, еще более важной областью применения электронных носов стала неинвазивная медицинская диагностика. И опять имеется множество публикаций – с помощью летучих органических компонентов, выделяющихся с кожи, и просто при анализе выдыхаемого воздуха, удается диагностировать с достаточно высокой чувствительностью рак легких, почечные заболевания и даже начальные стадии болезни Паркинсона. Для этого заболевания, которое можно точно диагностировать только после гибели половины специфических нейронов и появления двигательных симптомов, ранняя диагностика крайне важна. «Электронным носом» было показано изменение выделения кожей больных трех веществ – октаналя, гексилацетата и периллового альдегида. Причем диагностическую ценность метода удалось улучшить, просто усовершенствовав обработку данных нейросетями, а не поиском дополнительных веществ-биомаркеров болезни, которые мог бы засечь электронный нос.

Протезирование

И наконец, самое интересное: а можно ли искусственный нос применить по его самому прямому назначению? То есть, заменить им человеческий нос? Говоря коротко – это вполне может случиться, поскольку активная работа по этому направлению идет прямо сейчас.

Концепция импланта, который стимулирует область обонятельных луковиц в мозгу человека под действием сигнала от сенсоров, закрепленных на очках

В Университете Содружества Виргинии (Ричмонд, США) над этой темой работают профессор физиологии и биофизики Ричард Костанцо и профессор-отоларинголог Даниэль Коэльо. Костанцо еще в 1980-х стал сооснователем одной из первых в США клиник по лечению расстройств вкуса и обоняния и имеет много публикаций в этой области. Коэльо, в свою очередь, является экспертом в создании кохлеарных имплантов – внутричерепных устройств, позволяющих слышать людям путем стимуляции слухового нерва, в случае полного повреждения слухового аппарата вплоть до дегенерации сенсорных волосков в слуховой улитке. В 2016 году вышел их совместный патент на концепцию импланта-нейростимулятора обонятельных луковиц с внешним модулем распознавания запаха и беспроводного передатчика, носимых в виде очков.

Работу Костанцо и Коэльо подстегнула эпидемия вируса SARS-CoV-2, который в своих ранних штаммах нарушал обоняние у больных. После двухлетнего сопровождения пациентов с выявленным отсутствием обоняния коллектив клиники Костанцо опубликовал неутешительные данные: у 54% испытуемых оно восстановилось лишь частично, а у 7,5% пропало насовсем. Озадаченные такими неутешительными данными, ученые работают над испытаниями и сертификацией своего изделия, которое поможет хоть в какой-то мере вернуть людям потерянное качество жизни. Подробнее про их работу можно прочитать в статье на IEEE Spectrum.

Параллельно подобные разработки ведутся в Европе. Проект ROSE объединяет семь учреждений в странах Евросоюза, например, Технический Университет Дрездена, политехи Лозанны и Милана, и другие. Исследователи планируют сделать свой проект на основе готовых сенсоров запаха французской фирмы Aryballe. Проект стоимостью в 3 млн евро стартовал всего год назад, и в ближайшее время должны появиться первые результаты и публикации.

Таким образом, технология электронного распознавания запахов в настоящий момент активно развивается и делает первые успехи. Остается надеяться, что ее не постигнут трудности зрительных протезов, а сопутствующие исследования принесут новые фундаментальные открытия и технические новшества.

Автор статьи @Vsevo10d 

НЛО прилетело и оставило здесь промокод для читателей нашего блога:

— 15% на все тарифы VDS (кроме тарифа Прогрев) — HABRFIRSTVDS.

Познакомьтесь с электронным носом, который действительно нюхает

Фундаментальная технология, на которую полагаются эти компании, не нова:
Электроэнцефалография (ЭЭГ) существует уже около века, и сегодня она широко используется как в медицине, так и в исследованиях в области неврологии. Для этих приложений субъект может иметь до 256 электродов, прикрепленных к коже головы с проводящим гелем для записи электрических сигналов от нейронов в разных частях мозга. Больше электродов или «каналов» означает, что врачи и ученые могут получить лучшее пространственное разрешение в своих показаниях — они могут лучше сказать, какие нейроны связаны с какими электрическими сигналами.

какая
is new заключается в том, что ЭЭГ недавно вырвалась из клиник и лабораторий и вышла на потребительский рынок. Этот шаг был вызван новым классом «сухих» электродов, которые могут работать без проводящего геля, существенным сокращением количества электродов, необходимых для сбора полезных данных, и достижениями в области искусственного интеллекта, которые значительно упрощают интерпретацию данных. Некоторые гарнитуры ЭЭГ даже доступны напрямую потребителям за несколько сотен долларов.

Хотя публика, возможно, еще не получила меморандум, эксперты говорят, что нейротехнология созрела и готова к коммерческому применению. «Это не научная фантастика, — говорит
Джеймс Джордано, руководитель отдела исследований нейроэтики в Медицинском центре Джорджтаунского университета. «Это вполне реально».

Как работает технология повышения TSA от InnerEye

Демонстрация проверки безопасности InnerEye youtu.be

В офисе в Герцлии, Израиль,
Сергей Вайсман сидит за компьютером. Он расслаблен, но сосредоточен, молчалив и неподвижен, и его ничуть не отвлекает семиканальная ЭЭГ-гарнитура, которую он носит. На экране компьютера изображения быстро появляются и исчезают одно за другим. Со скоростью три изображения в секунду можно сказать, что они исходят от рентгеновского сканера в аэропорту. Разглядеть что-либо, кроме мимолетных отпечатков призрачных сумок и их содержимого, практически невозможно.

«Наш мозг — удивительная машина, — говорит нам Вайсман, когда поток изображений заканчивается. Теперь на экране отображается альбом избранных рентгеновских снимков, которые только что были отмечены мозгом Вайсмана, и теперь выяснилось, что на большинстве из них скрыто огнестрельное оружие. Никто не может сознательно идентифицировать и помечать огнестрельное оружие среди беспорядочного содержимого сумок, когда каждую секунду мелькают три изображения, но мозг Вайсмана без проблем делает это за кулисами, и с его стороны не требуется никаких действий. Мозг очень быстро обрабатывает визуальные образы. По словам Вайсмана, процесс принятия решения о наличии оружия на таких сложных изображениях занимает всего 300 миллисекунд.

Данные мозга можно использовать для повышения эффективности работников и, как говорят сторонники технологии, для того, чтобы сделать их счастливее.

Гораздо больше времени занимают когнитивные и моторные процессы, которые происходят после принятия решения — планирование реакции (например, что-то сказать или нажать кнопку), а затем выполнение этой реакции. Если вы можете пропустить эти этапы планирования и выполнения и вместо этого использовать ЭЭГ для прямого доступа к выходным данным систем обработки изображений и принятия решений мозга, вы сможете выполнять задачи по распознаванию изображений намного быстрее. Пользователю больше не нужно активно думать: эксперту достаточно этого мимолетного первого впечатления, чтобы его мозг мог точно определить, что изображено на изображении.

Система классификации изображений InnerEye работает на высокой скорости, обеспечивая быстрый доступ к мозгу опытного человека. Поскольку эксперт фокусируется на непрерывном потоке изображений (от трех до 10 изображений в секунду, в зависимости от сложности), коммерческая система ЭЭГ в сочетании с программным обеспечением InnerEye может различать характерную реакцию мозга эксперта при распознавании цели. В этом примере целью является оружие на рентгеновском изображении чемодана, представляющего приложение для обеспечения безопасности в аэропорту. Крис Филпот

Вайсман — вице-президент по исследованиям и разработкам
InnerEye, израильский стартап, который недавно вышел из скрытого режима. InnerEye использует глубокое обучение для классификации сигналов ЭЭГ на ответы, которые указывают на «цели» и «нецели». Целями могут быть все, что может распознать тренированный человеческий мозг. В дополнение к разработке системы проверки безопасности InnerEye работала с врачами над выявлением опухолей на медицинских изображениях, с фермерами над выявлением больных растений и с экспертами-производителями над выявлением дефектов продукции. InnerEye обнаружила, что для простых случаев наш мозг может распознавать изображения со скоростью до 10 изображений в секунду. И, говорит Вайсман, система компании дает результаты столь же точные, как и человек при распознавании и маркировке изображений вручную — InnerEye просто использует ЭЭГ как ярлык для мозга этого человека, чтобы резко ускорить процесс.

Хотя использование технологии InnerEye не требует активного принятия решений, оно требует обучения и сосредоточенности. Пользователи должны быть экспертами в этой задаче, хорошо обученными распознавать заданный тип цели, будь то огнестрельное оружие или опухоли. Они также должны обращать пристальное внимание на то, что видят — они не могут просто отключиться и позволить изображениям мелькать мимо. Система InnerEye измеряет фокусировку очень точно, и если пользователь моргает или на мгновение перестает концентрироваться, система обнаруживает это и снова показывает пропущенные изображения.

Наличие человеческого мозга в цикле особенно важно для классификации данных, которые могут быть открыты для интерпретации. Например, хорошо обученный классификатор изображений может с достаточной точностью определить, изображено ли на рентгеновском снимке чемодана оружие, но если вы хотите определить, показывает ли это рентгеновское изображение что-то еще, смутно подозрительное, вам нужен человеческий опыт. Люди способны обнаруживать что-то необычное, даже если они не совсем понимают, что это такое.

«Мы видим эту неопределенность в мозговых волнах», — говорит основатель и технический директор InnerEye.
Амир Гева. «Мы знаем, когда они не уверены». Люди обладают уникальной способностью распознавать и контекстуализировать новизну, что является существенным преимуществом системы InnerEye по сравнению с классификаторами изображений ИИ. Затем InnerEye передает этот нюанс обратно в свои модели ИИ. «Когда человек не уверен, мы можем научить системы ИИ быть неуверенными, что лучше, чем обучать систему ИИ только единице или нулю», — говорит Гева. «Необходимо объединить человеческий опыт с ИИ». Система InnerEye позволяет эту комбинацию, поскольку каждое изображение может быть классифицировано как компьютерным зрением, так и человеческим мозгом.

По утверждению компании, использование системы InnerEye приносит положительный опыт пользователям. «Когда мы начинаем работать с новыми пользователями, первый опыт немного ошеломляет», — говорит Вайсман. «Но за один или два сеанса люди привыкают к этому, и им это начинает нравиться». Гева говорит, что некоторым пользователям сложно сохранять постоянный фокус на протяжении всего сеанса, который длится до 20 минут, но как только они привыкают работать со скоростью три изображения в секунду, даже два изображения в секунду кажутся им «слишком медленными».

В приложении для проверки безопасности три изображения в секунду — это примерно на порядок быстрее, чем эксперт может добиться вручную. InnerEye говорит, что их система позволяет гораздо меньшему количеству людей обрабатывать гораздо больше данных: всего два человека-эксперта одновременно контролируют 15 сканеров безопасности, поддерживаемых системой распознавания изображений AI, которая обучается одновременно, используя выходные данные людей. мозги.

В настоящее время InnerEye сотрудничает с несколькими аэропортами по всему миру в рамках пилотных проектов. И это не единственная компания, работающая над внедрением нейротехнологий на рабочем месте.

Как работает технология отслеживания мозга Emotiv

Наушники Emotiv MN8 собирают данные ЭЭГ мозга по двум каналам. Наушники также можно использовать для телефонных звонков и прослушивания музыки. Эмотив

Когда дело доходит до нейронного мониторинга производительности и благополучия на рабочем месте, компания из Сан-Франциско
Эмотив лидирует. С момента своего основания 11 лет назад компания Emotiv выпустила три модели легких наушников для сканирования мозга. До сих пор компания в основном продавала свое оборудование нейробиологам, а побочный бизнес был нацелен на разработчиков приложений или игр, управляемых мозгом. Emotiv начала рекламировать свою технологию как корпоративное решение только в этом году, выпустив свою четвертую модель, систему MN8, в которой датчики сканирования мозга помещаются в пару незаметных наушников Bluetooth.

Тан Ле, генеральный директор и соучредитель Emotiv, рассматривает нейротехнологии как новую тенденцию в носимых устройствах, способ для людей получить объективные «метрики мозга» психических состояний, позволяющие им отслеживать и понимать свое когнитивное и психическое благополучие. «Я думаю, разумно предположить, что через пять лет это [отслеживание мозга] будет довольно повсеместным», — говорит она. Когда компания использует систему MN8, работники получают представление об индивидуальном уровне концентрации внимания и стресса, а менеджеры получают сводные и анонимные данные о своих командах.

Компания Emotiv запустила свои корпоративные технологии в мир, в котором ведутся яростные дебаты о будущем рабочих мест. Рабочие враждуют со своими работодателями по поводу планов возвращения в офис после пандемии, и компании все чаще используют «
bossware», чтобы следить за сотрудниками — будь то штатные сотрудники или рабочие, работающие в офисе или удаленно. Ле говорит, что Emotiv знает об этих тенденциях и тщательно продумывает, с какими компаниями работать, когда представляет свое новое оборудование. «Мы не упускаем из виду антиутопический потенциал этой технологии, — говорит она. «Поэтому мы очень внимательно относимся к выбору партнеров, которые хотят ответственно внедрить эту технологию — у них должно быть искреннее желание помогать и расширять возможности сотрудников», — говорит она.

Ли Дэниэлс, консультант, работающий в международной компании по оказанию услуг в сфере недвижимости JLL, в последнее время разговаривал со многими руководителями высшего звена. «Они обеспокоены, — говорит Дэниелс. «В офис возвращается не так много людей, как первоначально предполагалось — гибридная модель никуда не денется, и она очень сложная». Руководители приходят к Дэниелсу с вопросом, как управлять гибридной рабочей силой. «Здесь в дело вступает нейробиология, — говорит он.

Emotiv сотрудничает с JLL, которая начала использовать наушники MN8, чтобы помочь своим клиентам собирать «истинные научные данные», говорит Дэниелс, о внимании работников, их рассеянности и стрессе, а также о том, как эти факторы влияют как на производительность, так и на самочувствие. Дэниелс говорит, что в настоящее время JLL помогает своим клиентам проводить краткосрочные эксперименты с использованием системы MN8, чтобы отслеживать реакцию работников на новые инструменты для совместной работы и различные условия работы; например, работодатели могли бы сравнить производительность офисных и удаленных работников.

«Мы не упускаем из виду антиутопический потенциал этой технологии». — Тан Ле, генеральный директор Emotiv

Технический директор Emotiv Джефф Маккеллар считает, что новая система MN8 добьется успеха благодаря удобному форм-фактору: многоцелевые наушники также позволяют пользователю слушать музыку и отвечать на телефонные звонки. Недостатком наушников является то, что они обеспечивают только два канала данных мозга. По словам Маккеллара, когда компания впервые рассматривала этот проект, его команда инженеров изучила обширный набор данных, который они собрали с других гарнитур Emotiv за последнее десятилетие. Компания может похвастаться тем, что ученые провели более 4000 исследований с использованием технологии Emotiv. Из этого массива данных — от гарнитур с 5, 14 или 32 каналами — Emotiv выделил данные из двух каналов, которые могли принимать наушники. «Очевидно, что в двух датчиках меньше информации, но мы смогли извлечь довольно много очень важных вещей», — говорит Маккеллар.

Как только инженеры Emotiv получили прототип оборудования, они попросили добровольцев надеть наушники и 14-канальную гарнитуру одновременно. Записывая данные из двух систем одновременно, инженеры обучили алгоритм машинного обучения идентифицировать признаки внимания и когнитивного стресса из относительно разреженных данных MN8. По словам Маккеллара, сигналы мозга, связанные с вниманием и стрессом, хорошо изучены, и их относительно легко отследить. Хотя повседневные действия, такие как разговор и движение, также регистрируются на ЭЭГ, программное обеспечение Emotiv отфильтровывает эти артефакты.

Приложение, сопряженное с наушниками MN8, не отображает необработанные данные ЭЭГ. Вместо этого он обрабатывает эти данные и показывает работникам две простые метрики, относящиеся к их индивидуальной производительности. Одна волнистая линия показывает повышение и понижение внимания работников к своим задачам — степень сосредоточенности и провалы, возникающие, когда они переключаются между задачами или отвлекаются, — а другая линия представляет их когнитивный стресс. Хотя короткие периоды стресса могут быть мотивирующими, слишком продолжительный стресс может подорвать продуктивность и благополучие. Поэтому система MN8 иногда предлагает работнику сделать перерыв. Рабочие могут проводить свои собственные эксперименты, чтобы выяснить, какой вид деятельности в перерыве лучше всего восстанавливает их настроение и концентрацию — может быть, прогулка, чашка кофе или беседа с коллегой.

Что нейроэтики думают о нейротехнологии на рабочем месте

В то время как пользователи MN8 могут легко получить доступ к данным из собственного мозга, работодатели не видят данные о мозге отдельных работников. Вместо этого они получают сводные данные, чтобы понять уровень внимания и стресса команды или отдела. С помощью этих данных компании могут видеть, например, в какие дни и в какое время дня их сотрудники наиболее продуктивны или как громкое объявление влияет на общий уровень стресса сотрудников.

Emotiv подчеркивает важность анонимизации данных для защиты частной жизни и предотвращения повышения или увольнения людей на основе показателей их мозга. «Данные принадлежат вам, — говорит Ле из Emotiv. «Вы должны явным образом разрешить анонимное предоставление его копии вашему работодателю». По словам Ле, если группа слишком мала для реальной анонимности, система не будет делиться этими данными с работодателями. Она также прогнозирует, что устройство будет использоваться только в том случае, если работники согласятся на это, возможно, в рамках программы оздоровления сотрудников, которая предлагает скидки на медицинскую страховку в обмен на регулярное использование системы MN8.

Однако работники все еще могут быть обеспокоены тем, что работодатели каким-то образом используют данные против них.
Карен Роммельфангер, основатель Института нейроэтики, разделяет эту озабоченность. «Я думаю, что работодатели проявляют значительный интерес» к использованию таких технологий, — говорит она. «Я не знаю, есть ли значительный интерес со стороны сотрудников ».

И она, и Джордано из Джорджтауна сомневаются, что такие инструменты станут обычным явлением в ближайшее время. «Я думаю, что сотрудники будут сопротивляться» по таким вопросам, как неприкосновенность частной жизни и права работников, — говорит Джордано. Даже если поставщики технологий и компании, внедряющие технологию, проявят ответственный подход, он ожидает, что возникнут вопросы о том, кому принадлежат данные о мозге и как они используются. «Воспринимаемые угрозы должны быть устранены заранее и четко», — говорит он.

Джордано говорит, что он ожидает, что рабочие в Соединенных Штатах и ​​​​других западных странах будут возражать против рутинного сканирования мозга. По его словам, в Китае рабочие более восприимчивы к экспериментам с такими технологиями. Он также считает, что устройства для мониторинга мозга действительно первыми наберут популярность в промышленных условиях, где кратковременное отсутствие внимания может привести к несчастным случаям, в результате которых работники получают травмы, а прибыль компании снижается. «Вероятно, это будет очень хорошо работать в рамках какой-либо рубрики охраны труда», — говорит Джордано. Нетрудно представить, что такие устройства используются компаниями, занимающимися
грузоперевозки, строительство, складские операции и тому подобное. Действительно, по крайней мере один такой продукт, повязка на голову ЭЭГ, которая измеряет усталость, уже есть на рынке для водителей грузовиков и шахтеров.

Джордано говорит, что использование устройств слежения за мозгом для программ безопасности и хорошего самочувствия может быть скользкой дорожкой на любом рабочем месте. Даже если компания изначально фокусируется на благополучии сотрудников, вскоре она может найти другое применение показателям производительности и производительности, которые обеспечивают такие устройства, как MN8. «Показатели бессмысленны, если эти показатели не стандартизированы, и тогда они очень быстро становятся сравнительными», — говорит он.

Роммельфангер добавляет, что никто не может предвидеть, как будут развиваться нейротехнологии на рабочем месте. «Я думаю, что большинство компаний, создающих нейротехнологии, не готовы к обществу, которое они создают», — говорит она. «Они еще не знают возможностей».

Эта статья опубликована в печатном выпуске за декабрь 2022 года.

Электронный нос | Волер Системы

Компания / Новости

Делиться: