Algoritmos que decodifican la mente para evitar accidentes

Las situaciones de estrés, el cansancio y la fatiga, son algunos de los principales culpables de la siniestralidad laboral en nuestro país. En muchas ocasiones, ya sea por la situación del entorno de trabajo o porque el propio operario no es capaz de detectar las señales que le manda su cerebro y que acaban convirtiéndose en falta de atención a los posibles peligros, ese riesgo real acaba en tragedia. Conseguir minimizar esas situaciones a través de las tecnologías 4.0 está cada vez más cerca.

El proyecto europeo Mindtooth en el que participa el ITCL Centro Tecnológico junto con IBM, la BrainSigns (spin-off de la Sapienza Universidad de Roma) y Brain Products, busca el desarrollo de una tecnología que, a través de un sencillo dispositivo, sea capaz de medir el estado psicofisiológico de profesionales como operarios de fábricas, pilotos de aviones o conductores profesionales. Todo ello para conseguir una interacción verdaderamente ‘inteligente’ y ‘cooperativa’ entre los actores humanos y los dispositivos que los rodean.

Este novedoso sistema busca proporcionar en tiempo real diferentes indicadores de los estados cognitivos o emocionales de los sujetos a través del procesamiento de señales cerebrales y a su vez se proporciona indicadores de aplicación cruzada asequibles basados en algoritmos científicamente probados. Para ello han desarrollado una diadema EEG portátil, mucho más cómodo y fácil de ajustar que los dispositivos habituales, equipado con sensores sin gel, una novedad que favorece mucho su utilización. Hasta ahora, uno de los hándicaps de estos sistemas de captación de actividad eléctrica en el cerebro era la necesidad de aplicar en el cráneo gel electrolítico para que el funcionamiento del electroencefalógrafo fuese óptimo. Ahora, con unos sencillos electrodos bañados en agua salina se consigue un dispositivo mucho menos invasivo, lo que facilita mucho su usabilidad.

De esta manera, a través de un procedimiento basado en la neurométrica, se recogen las señales eléctricas que se producen en el cerebro y que tienen un reflejo en las terminaciones nerviosas de las zonas frontales y parietales del cráneo. Después esos datos son procesados por algoritmos de machine learning y redes neuronales para obtener lecturas de alto nivel de parámetros como, por ejemplo, los niveles de estrés, atención o la vigilancia, que sirven para identificar esas situaciones similares en el futuro.

Con el desarrollo de Mindtooth se da un paso más en la evolución de los sistemas HMI, siglas en inglés de Interfaz Hombre-Máquina, la principal herramienta que utilizan los operarios en entornos industriales para controlar y monitorizar los procesos de fabricación y que facilita la toma de decisiones en este tipo de contextos productivos. En este caso, esta utilidad va más allá y se lleva a otros sectores como el aeronáutico o el automovilístico. El pasado mes de mayo, la Escuela Politécnica Superior de la Universidad de Burgos acogió durante varias jornadas las pruebas de este proyecto europeo en las que una veintena de voluntarios probaron el simulador de conducción Iris desarrollado específicamente por ITCL Centro Tecnológico para Mindtooth. Así a través de técnicas de gamificación y algoritmos de Ray Tracing pensados para ofrecer una calidad gráfica lo más realista posible, se consigue una experiencia de conducción mucho más amena.

Estas pruebas se plantearon para que el usuario pudiese realizar distintas actividades al volante que permiten conocer la carga de trabajo, la fatiga, el estado emocional, el cansancio o el estrés asociado a cada una de ellas. De esta manera se consigue priorizar la reacción de la persona y qué le hace actuar de una manera determinada al volante, más allá de los parámetros de la propia máquina o del entorno.

Gracias a estas pruebas piloto, se obtendrán los datos que deberán avalar los resultados preliminares que apuntan a que este sistema financiado por la Unión Europea en el programa Fast Track to Innovation (FTI) es capaz de identificar el momento en el que los usuarios se encuentran en situaciones de peligro derivadas del estrés o la falta de atención, entre otros.

Los siguientes pasos de este proyecto europeo que comenzó en 2020 y que tiene una duración de dos años, es seguir experimentando con la tecnología desarrollada con este sistema aplicado al proyecto de investigación H2020 FitDrive, con el que se busca identificar situaciones de fatiga en conductores profesionales, especialmente camioneros. Así Mindtooth se integrará junto a otros a otros sensores seleccionados por ITCL para analizar las condiciones de trabajo de los conductores tanto en un entorno de simulación, en el que ya trabaja también en su desarrollo ITCL Centro Tecnológico, como en entornos reales.

Después de la fase de desarrollo de Mindtooth que está ahora mismo en marcha, la idea es que este sistema se pueda integrar en la próxima generación de interfaces de control inteligente y tableros de mando para promocionar servicios añadidos a los usuarios durante sus jornadas laborales, así como en sus protocolos de formación y evaluación. De esta manera podría estar presente, por ejemplo, en el interior de los vehículos, las cabinas de mando de las aeronaves o las estaciones de trabajo operativas que en los últimos tiempos se están automatizando para mejorar aspectos como la productividad y la seguridad de los entornos industriales. Además de esta utilidad principal, los desarrolladores de Mindtooth barajan la posibilidad de utilizar este simulador en autoescuelas como parte de la formación de los futuros conductores.

Este proyecto ha recibido la financiación del programa de investigación e innovación Horizonte 2020 de la Unión europea bajo el acuerdo nº 950998.