Interakce s lidským subjektem - Přehled problematiky
Výzkumná zpráva č. LSS 133/02


 
  Autor:  
      Prof. Ing. Novák Mirko


 
 
Společná
Laboratoř spolehlivosti systémů

Fakulta dopravní ČVUT Praha
Konviktská 20, 11000 Praha 1
tel. 224221721/416 (fax), 417(sekr), 418, 413 (lab)
e-mail: mirko@fd.cvut.cz
Ústav informatiky AV ČR
18207 Praha 8, Pod vodárenskou věží 2
tel. 6606/2080 , 86890639 (fax)
e-mail: mirko@uivt.cas.cz






Praha, srpen 2002





Souhrn:

V této výzkumné zprávě, zpracované na základě poznatků, získaných při předchozích výzkumech, uskutečněných jednak v rámci výzkumného záměru MŠMT ČR č. VZ 21000024, jednak v rámci projektu MŠMT ČR č. ME 478 a také v rámci grantu MO ČR MO21171099107 Mikrospánek (viz uvedená literatura) je uveden přehled problematiky spolehlivosti interakce lidského činitele (operátora, řidiče dopravního prostředku, pilota) s umělým, systémem. Zvláštní pozornost je přitom věnována možnostem detekce, analýzy, predikce a případné prevence poklesů pozornosti a možnostem vytvoření účinného varovacího systému a to zejména s ohledem na aplikace v oblasti projektu "Digitalizace bojiště". Zprávu uzavírá rozvaha o možných dalších krocích v této oblasti.



Obsah:

Souhrn
1. Úvod
2. Základní pojmy
3. Základní mechanismy poklesu pozornosti lidského subjektu
4. Základní možnosti detekce poklesů pozornosti operátorů dopravních systémů
5. Výběr vhodných markerů poklesů pozornosti
6. Možnosti predikce poklesů pozornosti
7. Možnosti prevence poklesů pozornosti
8. Nástin koncepce varovacích systémů
9. Předpokládané další etapy prací
10. Literatura



1. Úvod.

Všechny umělé systémy, civilní i vojenské, jsou nezbytně v interakci s člověkem a to ať již v roli jejich operátora, uživatele (případně protivníka) nebo jako představitele jejich okolí. To platilo v celé dosavadní historii lidstva a zřejmě bude platit po dlouhou dobu i nadále a to nejen pro systémy technické, ale i jiné (např. organizační).
Zatímco během technického pokroku se spolehlivost umělých systémů samých velice zvyšovala, takže v současné době pravděpodobnost poruchy vhodně navržených a vyrobených umělých systémů je poměrně nízká, pravděpodobnost poruch způsobených nesprávným použitím a chybami operátora systému se s rostoucí komplexností a výkonností umělých systémů prudce zvyšuje.

Hlavní důvody vedoucí k této neuspokojivé situaci je možno vidět především ve zvyšujících se požadavcích na schopnosti operátorů, úroveň jejich pozornosti a rychlost jejich reakce. U vojenských systémů jsou tyto požadavky velmi výrazné.
Ztráty způsobené chybami a závadami v umělých systémech nadto obvykle odpovídají jejich výkonnosti, významnosti a hodnotě. V moderních transportních systémech (letadlech, rychlovlacích, obřích lodích a nákladních vozech), rozlehlých elektrárnách, důležitých finančních, bezpečnostních a obraných systémech a v neposlední řadě též v důležitých medicínských systémech mohou ztráty způsobené jakýmkoli porušením jejich funkce dosáhnout katastrofických rozměrů.

Protože nás obecně neobyčejně zajímá funkční spolehlivost a bezpečnost všech umělých systémů a musíme si položit otázku, jak se do funkční spolehlivosti a bezpečnosti celého systému promítá spolehlivost a bezpečnost této interakce. Je pravda, že v historii vývoje umělých systémů byla období, kdy funkční spolehlivost a bezpečnost jich samých byla poměrně nízká a interakce s lidským činitelem působila jako nezbytné zajištění.
Prudký rozvoj technických systémů v posledních desetiletích a vzestup jejich dokonalosti a složitosti však vedl k současné situaci, kdy působení lidského činitele se obecně jeví být nejslabším článkem řetězu člověk - umělý systém.

Zkušenost i statistiky ukazují, že jen velmi malé procento nehod a havárií je ve skutečnosti způsobeno ryze technickými příčinami a za naprostá většina z těchto mimořádných událostí má svůj kořen v nedostatečné funkční spolehlivosti lidského činitele.
Přitom ovšem musíme vzít v úvahu, že současné technické systémy obecně (a dopravní i obranné systémy zvláště) operují s mnohem většími energiemi, hmotami a ekonomickými hodnotami, než tomu bylo dříve a i když jejich vlastní funkční spolehlivost bývá značně vysoká, selhání jejich operátorů (řidičů nebo též chyby jejich uživatelů) mohou mít (a bohužel často též mají) proto mnohem závažnější důsledky. Příkladů je možno uvést velké množství, od dopravních nehod přes letecké havárie až po katastrofy v silničních tunelech či havárie vojenských operací.
Proto je již poměrně dlouho problematika spolehlivosti interakce lidského činitele s technickým systémem předmětem soustředěné pozornosti, u nás i v zahraničí. Zejména se to pak týká spolehlivosti funkce řidičů a pilotů dopravních prostředků a operátorů složitých informačních a dispečerských (velitelských) systémů, kde se důsledky selhání lidského činitele projevují nejmarkantněji.
Přitom lze navíc konstatovat, že zatím co v průběhu historie se spolehlivost technických systémů samých silně zvýšila díky jejich soustavnému zdokonalování, pokud jde o spolehlivost interakce lidského subjektu s nimi, je situace spíše opačná. To však není tím že by se lidský subjekt postupně stával méně funkce schopný a odolný (zde je to díky výchově a výcviku spíše naopak), ale proto, že v interakci s mnohem výkonnějším technickým systémem jsou na něj kladeny nesrovnatelně větší nároky. Rovněž doba, po kterou se interakce lidského subjektu a technickým systémem nepřetržitě uskutečňuje v průměru silně roste.

Na rozdíl od umělých systémů, které, pokud je pro ně zajištěna dostatečná dodávka energie a odvod případných odpadních produktů, mohou fungovat nepřetržitě, lidský subjekt může úspěšně interagovat s umělým systémem pouze po omezenou dobu - pak je nezbytný jeho odpočinek nebo vystřídání.
Přitom je též třeba vzít v úvahu, že klasická technologie pro zvyšování spolehlivosti, tj. zálohování případně multiplikování je v případě lidského činitele možné jen dosti výjimečně.


Hlavní požadavky na operátora pracujícího s umělým systém lze shrnut do následujících kategorií:

  1. požadavky na úroveň pozornosti operátora,
  2. požadavky na rychlost reakce operátora,
  3. požadavky na správnost rozhodnutí operátora (jejich splnění lze ověřovat např. použitím diskriminačního testu).

Mezi těmito třemi zmíněnými hlavními kategoriemi spolehlivosti interakce "operátor - technický systém", existují samozřejmě určité korelace.
Přímá korelace existuje mezi požadavky na úroveň pozornosti a na rychlost reakce.
Operátoři s vysokou úrovní pozornosti mají zpravidla také odpovídající rychlost reakce a to jak na nenadálé, tak na očekávané podněty. Na druhé straně se však mohou objevit případy, kdy rychlá, téměř impulsivní reakce nemusí odpovídat vysokému soustředění a pozornosti operátora.

Někteří lidé mohou totiž reagovat velice rychle, přestože jejich pozornost může být do jisté míry rozptýlena nezbytností sledovat mnoho různých objektů. To se může stát v některých situacích zejména u vysoce exponovaných řidičů, strojvedoucích, pilotů i dispečerů.
Vysoká úroveň pozornosti vede také ve většině případů velmi pravděpodobně ke správnému rozhodnutí a naopak, jestliže člověk není dostatečně koncentrován, lze předpokládat poměrně nízkou pravděpodobnost jeho správného rozhodnutí.

Na druhé straně ovšem v případě velmi rychlé reakce doprovázené nízkou úrovní pozornosti pravděpodobnost nesprávného rozhodnutí vysoce narůstá. Toto je typické obzvláště při silných překvapení, po nichž může u mnohých lidí dojít k přechodu do situací, blížících se panice. Pravděpodobnost nesprávné reakce pak silně vzrůstá.
Snížení úrovně pozornosti jednotlivého operátora může mít různé, vnější i vnitřní příčiny. Některé z nich mají obecný charakter, intenzita ostatních pak závisí především na individualitě operátora.


Mezi všeobecné podmínky, způsobujících snížení pozornosti patří:

  • extrémně dlouhá délka služby jednotlivých operátorů bez přestávky
  • psychické a fyzické vyčerpání
  • monotónní scéna či obraz, jenž operátor musí sledovat dlouhou dobu
  • nutnost současně sledovat větší počet objektů
  • teplota, v které musí operátor pracovat (příliš vysoká nebo nízká)
  • extrémní vlhkost, v které musí operátor pracovat (příliš vysoká nebo nízká)
  • extrémní tlak vzduchu
  • extrémní expozice světlem či zářením
  • zápach, prašnost, vibrace, rušení okolím atd.
Také události, odvádějící mysl a pozornost operátora, od hlavních problémů mohou snížit jeho pozornost.

Typické situace jednotlivých operátorů se ovšem silně liší podle druhu uvažovaného systému a způsobu interakce lidského subjektu s ním.
Všechny tyto okolnosti v kombinaci s individuálně působícími faktory a eventuální osobní indispozicí operátora mohou způsobit výrazný pokles jeho pozornosti, který případně může vyústit až do nástupu mikro-spánku.
Úroveň pozornosti každého lidského subjektu v průběhu jeho interakce s umělým systémem nevyhnutelně postupně klesá, i když tento pokles nemusí mít vždy nutně monotónní charakter.
Interakce lidského subjektu s umělým systémem může mít rozličný průběh i co do poměru jeho fyzické a duševní zátěže. U moderních systémů sice roste výrazně podíl zátěže duševní a klesá význam zátěže fyzické, (např. rozdíl mezi způsobem psychického a fyzického zatížení strojvedoucího parní a moderní automatizované elektrické lokomotivy), nicméně zejména v silničních nákladních dopravních systémech a systémech hromadné dopravy i u některých systémů vojenských může mít fyzická zátěž velký význam.

Obecně se sice uvádí, že po 45 až 90 minutách soustředěné, především mentální činnosti pozornost a soustředění lidského subjektu výrazně poklesne, tato hranice je však silně závislá jak na okolnostech a druhu zátěže, tak na individualitě příslušného subjektu, jeho výchově, výcviku, kondici a vnějších podmínkách.

V České republice je výzkum spolehlivosti interakce lidského činitele s umělým systémem prováděn soustavně již od poloviny minulého desetiletí a to zejména ve spolupráci ČVUT, Praha, Fakulty dopravní, Laboratoře spolehlivosti systémů a Vojenské akademie, Brno, zčásti též Ústavu leteckého zdravotnictví, Praha. Tyto práce byla rozvíjeny v rámci projektu MŠMT ČR č. VS 96038 "Signály, procesy a faktory spolehlivosti v náročných systémech, zejména dopravních", probíhajícího v létech 1996 až 2000 a následně v rámci vědeckého záměru č. VZ 2100024 ČVUT, Praha, Fakulty dopravní a grantu MŠMT č. ME 478 Neuroinformatika, navazujícího na mezinárodní program "Neuroinformatics" Global Science Forum OECD, se strany Vojenské akademie Brno pak grantu Mikrospánek MO ČR. Některé teoretické otázky souvisejí pak s problematikou spolehlivosti heterogenních systémů, řešené též v rámci vědeckého grantu AV ČR č. S 1124002.




2. Základní pojmy.

Dříve než se začneme zevrubněji zabývat problémem poklesů pozornosti lidského subjektu při jeho interakci s umělým systémem a výskytem jevu, který nazýváme mikro-spánkem, musíme si související pojmy blíže precizovat a definovat.

V dosažitelné literatuře můžeme najít množství zcela různých popisů mikro-spánku jako zvláštního tohoto stavu člověka. Může např. být charakterizován jako stav organismu, ve kterém jsou oči zavřené a bdělost se blíží nule.
Někdo zase může rozumět pod pojmem mikro-spánek stav člověka, při kterém bdělost klesá pod určitý limit (hranici).
Existuje několik dalších definic mikro-spánku, které se pohybují mezi těmito dvěma základními pojetími.

Pro naše účely použijeme definici následující:

Mikro-spánek je takový stav lidského organismu, ve kterém mentální bdělost výrazně snížená a pozornost lidského operátora řídícího libovolný umělý systém klesá po určitou (maximálně akceptovatelnou) dobu pod daný limit, specifický pro ten který případ jeho interakce s umělým systémem.
(D1)


Tato definice se zřejmě blíží druhému z výše uvedených pojetí a ponechává stranou otázku otevřených či zavřených očí.

Než s ní však budeme pracovat, musíme jednoznačně rozlišit, co rozumíme pod pojmem bdělost a co pod pojmem pozornost:

Bdělostí (vigilance) budeme nadále rozumět takový stav mozku, ve kterém je většina jeho mentální funkce prováděny správně a včas a kdy signály z jeho smyslových receptorů jsou přijaty bez skreslení a bez zpoždění a správně vyhodnoceny.
(D2)

Pozorností (attention) pak rozumíme jistou formu bdělosti, při které je specifikovaná část mentálních funkcí koncentrována na určitý objekt.
(D3)


V jistém smyslu může tedy být pozornost uvažována jako speciální případ bdělosti.
Ve stavu bdělosti bude lidský operátor může reagovat na všechny přijímané signály.
Ve stavu pozornosti je však operátor obvykle koncentrován pouze na sledovanou skupinu přijímaných signálů, které jsou dominantní pro funkce (činnosti), jež mají být vykonány. Ve stavu pozornosti může tedy být citlivost operátora k ostatním, nedominantním (sekundárním) signálům snížena.

Precizovat hranici mezi bdělostí a pozorností nemá hlubší smysl, protože bdělost je obecně širší pojem než pozornost. V další diskusi problému mikro-spánku budeme používat pouze termín "pozornost" ("attention").
Tento termín, jak se zdá, mnohem lépe popisuje stav a charakter činnosti lidského operátora, který je schopen ovlivňovat libovolný umělý systém, být jím zpětně ovlivňován a zároveň jej dostatečně přesně a spolehlivě řídit.

Mikro-spánek, podobně jako spánek vůbec je velmi složitým neurofyziologickým jevem, k jehož úplnému objasnění zbývá ještě mnoho výzkumné práce. Jak je diskutováno blíže např. v [26], jsou procesy spánku, vědomí a pozornosti silně individuální a ovlivnitelné nejen geneticky, ale též celkovým vývojem jednotlivce, jeho výchovou a výcvikem, fyzickou i psychickou kondicí i působením požité stravy či farmak. Při širším pojetí problematiky detekce, analýzy a predikce mikro-spánků a zejména pak prevence mikro-spánků však je takové hlubší poznání jejich podstaty a mechanizmů nezbytné.

Předpokládejme nyní pro jednoduchost, že úroveň pozornosti lidského operátora může být měřena nějakou reálnou mírou LAT (z anglického "Level of Attention") a vyjádřena odpovídajícím reálným číslem. Diskuse několika různých možností, jak vyjádřit LAT a jak tuto hodnotu měřit bude provedena později.

Tento předpoklad musí být očividně doplněn respektování několika dalších faktorů, u nichž zejména následující dva lze považovat za podstatné:
  1. minimální přijatelná úroveň LATmin mentální pozornosti lidského organismu LAT silně závisí na požadavcích, jež je nutno zajistit pro daný systém lidský operátor - umělý systém;
  2. nežádoucí pokles pozornosti až mikro-spánek může být ohodnocen zejména podle jeho obecné délky tm a jeho intenzity, měřené hloubkou rozdílu aktuální hodnoty pozornosti, oproti minimální její přijatelné hodnotě LATms min.


Tuto situaci můžeme schematicky znázornit podle obr.1.


Obr. 1. Schematický průběh poklesu pozornosti a nástupu mikro-spánku. t zde značí čas, v němž je úroveň pozornosti LAT sledována.

V závislosti na intenzitě poklesu pozornosti LAT mohou zde být rozlišeny následující dva základní stavy:

  • Lehký pokles pozornosti - též zvaný mikrospánek s otevřenýma očima
  • Hluboký pokles pozornosti, též zvaný mikro-spánek se zavřenýma očima

Oba tyto stavy mohou být velmi nebezpečné.

V období lehkého poklesu pozornosti, které může trvat poměrně dlouho - mezi časem tLA a časem tms1 - se již začínají projevovat některé negativní důsledky únavy operátora, zejména prodloužení jeho reakční doby a zvýšená pravděpodobnost chybné reakce. V medicínské terminologii se toto období označuje jako stav "relaxace" (operátor zde počíná podvědomě odpočívat). Rovněž zorný úhel, ve kterém je schopen dobře vnímat sledovanou scénu se zmenšuje. Lze soudit, že jisté změny mohou nastat i v jeho schopnosti reagovat na akustické stimuly. Pokud úroveň pozornosti operátora poklesne až pod hranici LAT min, mluvíme o stavu usínání, tzv. "somnolence". Zde již operátor není schopen vykonávat spolehlivě funkce kontroly systému mu svěřeného.

Po tomto období nastává skutečný mikro-spánek se zavřenýma očima, kdy úroveň pozornosti prudce poklesne až na zbytkovou hodnotu LAT ms min. Operátor zde již nereaguje na běžné podněty a tedy jeho reakční doba RT teoreticky roste nade všechny meze. Možnost jeho kontroly systému je minimální, nicméně, pokud shodou okolností nedojde k havárii, může podvědomě a automaticky vykonávat některé základní kontrolní funkce (např. zkušený řidič dokáže i za tohoto stavu udržet vozidlo na vozovce v přímém směru).

Na obr. 1 je schematicky naznačena situace, kdy dochází k postupnému přechodu mezi mikro-spánkem s otevřenýma a se zavřenýma očima. Rychlost přechodu mezi oběma těmito fázemi může být rozličná a mohou být též případy, kdy proběhne pouze mikro-spánek s otevřenýma očima (nicméně i ten může být velmi nebezpečný, jak je diskutováno dále).
Vymezená oblast LAT, ve které se objevuje první zmíněný druh mikro-spánku, je vyznačena zelenou barvou a oblast ve které dominuje druhý druh je na obr. 1 vyznačena barvou modrou. Šedý stín znázorňuje intenzitu (sílu, hloubku) mikro-spánku.

Mikro-spánek s otevřenýma očima je obvykle předzvěstí mikro-spánku s očima zavřenýma. V takovémto stavu je organismus ještě stále bdělý, ale jeho pozornost značně klesá (snižuje se, oslabuje) a doba reakce se prodlužuje. Také pravděpodobnost správného a rychlého rozhodnutí se výrazně klesá.

Mikro-spánek s otevřenýma očima může trvat značně dlouho a přestože vlastní pozornost operátora je v takovéto situaci stále ještě v rozmezí přijatelné úrovně (jeho skutečné LATmin≤ LAT≤ LATmin), může být již tento stav nebezpečný i tím, že tento stav operátora může nenadále zcela změnit ostatní významné parametry (markery) jeho pozornosti a tím silně degradovat jeho schopnost prakticky řídit svěřený umělý systém.

Kromě toho, pokud nedojde již v průběhu lehkého mikro-spánku k nehodě, po nějaké době se často lehká forma mikro-spánku mění na mikro-spánek se zavřenýma očima.
Tento druh mikro-spánku je částečně podobný normální (běžné) REM fázi skutečného nočního spánku, přestože, na rozdíl od něho trvá pouze velice krátkou dobu (obvykle maximálně sekund). To ovšem při úplném s tím souvisejícím selháním kontroly funkce svěřeného umělého systému může stačit k vzniku havarijní situace). Operátor ve stavu mikro-spánku se zavřenýma očima totiž již nemůže reagovat na jakékoliv změny parametrů systému, který až do vzniku mikro-spánku řídil a zejména též na změny jeho okolí.

Na obr. 1 má naznačený průběh poklesu pozornosti monotónní charakter. To však je velmi silně zjednodušená modelová situace. Ve skutečnosti je tomu tak v laboratoři jen málokdy a v praxi téměř nikdy. Do reálných průběhů poklesů pozornosti operátora v čase zasahují různé stimuly, které mohou jeho pozornost více-méně náhodně ovlivnit a mnohdy krátkodobě zvýšit. Celý děj pak může mít charakter, jaký je naznačen např. v obr. 2.


Obr. 2: Příklad typické skutečné časové závislosti průběhu pozornosti operátora systému v průběhu jeho služby. Červená čára představující střední hodnoty průběhu pozornosti operátora má sice klesající tendenci, vnější stimuly, zapůsobivší na operátora v čase ts1 a ts2 jeho pozornost však dočasně zvýšily (v prvním případě krátkodobě a poměrně málo - oproti hodnotě LA1, kdy stimul počal působit pouze na hodnotu LA1s, která však je dokonce o něco vyšší než výchozí hodnota LA0 - zatím co v druhém případě, který nastal v čase ts2 byl vzrůst pozornosti poměrně pomalý, avšak její relativní zvýšení z aktuální hodnoty LA2 na hodnotu LA2s bylo mnohem větší.

Úroveň pozornosti lidského operátora, ačkoli je na obr. 1 i 2 vyjádřena skalární hodnotou LAT, reprezentující určitou úroveň pozornosti reálným číslem, musíme však chápat jako značně komplikovaný jev.

Pro skutečné vyjádření pozornosti se musí uvažovat velký počet NAT parametrů xi, i=1....NAT, stav lidského mozku, jeho bdělost a možnost přechodu k mikro-spánku charakterizujících. Diskusi problému, které z těchto parametrů je možno považovat za signifikantní, tedy za tzv. markery mikro-spánku, je věnována stať č.3.




3. Základní mechanismy poklesu pozornosti lidského subjektu

Pokud je známo, až dosud nejsou mechanizmy pozornosti lidského subjektu, jeho únavy a postupného přechodu do spánku zcela objasněny. Lze soudit, že při procesu pozornosti se v lidském mozku významně uplatňují signálové oscilace, probíhající neustále mezi neurony cortexu (kůra mozková) a thalamem. Tyto výměny signálů probíhají s velmi vysokou paralelitou, jejíž řád lze odhadnout na 107 až 108. Thalamo-cortikální signály mají složitý vnitřní synchronismus, který se liší podle úrovně bdělosti a pozornosti. Při přechodu do spánku i při něm v tomto synchronismu dochází ke změnám, lze soudit, že při poklesu pozornosti se tento synchronismus zjednodušuje. Thalamo-cortikální oscilace signálů však probíhají neustále, za bdění i ve spánku a to po celou dobu života lidského subjektu. Navenek se projevují složitým elektromagnetickým polem, vyzařovaným z mozku.To se na povrch hlavy promítá jednak elektrickým potenciálem, který je ovšem místně i časově značně proměnný.

Zatím co na povrchu svazků axonů, spojujících neurony cortexu s neurony thalamu dosahují po nich se šířící impulsy amplitudy asi 70 mV, na povrch hlavy se elektrické pole jimi vytvořené promítá s útlumem přes 60 dB. Podobně je utlumena průchodem k povrchu hlavy i magnetická složka tohoto pole. Vlastní informace je v jednotlivých thalamo-cortikálních signálových cestách přenášena zřejmě především frekvenční modulací impulsů, šířících se v jednotlivých vláknech. Amplituda impulsů se mění jen málo, významné však jsou korelace mezi signály v jednotlivých cestách.

Kromě tohoto zdroje thalamo-cortikálních signálů však zde působí též další mechanizmy vnitřního informačního systému jednotlivých neuronů a to jednak šířením vzruchů podél svazků mikrotubulů tvořících tzv. cytoskelet neuronu (soudí se, že tyto informační cesty mohou pracovat s velmi vysokými kmitočty), jednak poměrně pomalým mechanickým transportem specializovaných biologických nosičů podél axonů. Projevy těchto mechanizmů přenosu informace uvnitř neuronů navenek nebyly však dosud hlouběji zkoumány. Rovněž dosud není známo, jak se v těchto, zřejmě velmi subtilních signálových polích odrážejí celkové stavy mozku, odpovídající jeho pozornosti, resp. jejímu poklesu až mikro-spánku, resp. skutečnému spánku. Většina dosavadního úsilí při bádání o bdělosti a spánku se soustředila na analýzu elektrického pole, vyzařovaného na povrch hlavy lidského subjektu. Toto pole má amplitudy signálů několik až několik málo desítek V a je silně časově i místně proměnné. Je generováno několika desítkami až několika stovkami milionů elementárních generátorů, představovaných jednotlivými thalamo-cortikálními oscilacemi signálů a časové řady, jemu odpovídající je možno považovat za kvazi - periodické a kvazi - stacionární děje, odehrávající se především ve frekvenčním pásmu asi 0,5 až 30 Hz.




4. Základní možnosti detekce poklesů pozornosti operátorů systémů v akci

Soubor všech NAT, parametrů xi, reprezentujících pozornost lidského operátora, vytváří vícerozměrný prostor {X}AT. Pozice vektoru pozornosti XAT, v tomto prostoru, reprezentuje kvalitu pozornosti jednotlivého operátora. Pro potřebnou analýzu úrovně pozornosti v prostoru {X}AT mohou být použity metodické nástroje již vyvinuté v oboru tolerancí parametrů systému (např. viz [4]). Všechny parametry pozornosti závisí na čase t. Ve směru toku času t vektor XAT (t) sleduje jistou NAT-dimenzionální trajektorii ψAT(t), kterou zde budeme nazývat křivka pozornosti (pro zidealizovaný případ NAT=3 je křivka zobrazena na obr. 3).


Obr. 3: Zidealizovaný případ křivky pozornosti LAT(t) v tří-rozměrném prostoru {X}AT.


Všechny body XAT(t), které odpovídají přijatelné kvalitě pozornosti, vyplňují jistou oblast prostoru XAT , zde nazývanou oblastí přijatelné pozornosti RAAT. Tvar a velikost RAAT závisí na individualitě operátora a na jednotlivých požadavcích vzájemného působení člověka a systému. Protože potřebná analýza RAAT a LAT(t) ve vícerozměrném prostoru XAT pro NAT > 3 může být velmi pracná, snažíme se toto číslo minimalizovat.

Pro účely takové redukce jsou vybírány a analyzovány nejvýznamnější parametry (markery) jednotlivých {X}AT.

Určité hodnoty míry vlastností takového zjednodušeného souboru markerů mohou pak být použity pro representaci úrovně pozornosti LAT. Pro typ její časové závislosti, zobrazený na obr. 4, může být použita např. absolutní hodnota |LAT |.


Obr. 4: K reprezentaci míry pozornosti LAT

Pro praktickou detekci, analýzu a predikci poklesů pozornosti je však třeba vybrat pouze několik nejvýznamnějších parametrů, které mají všeobecnější charakter. Návrh tohoto výběru je dále naznačen s tím, že jejich plně reprezentativní a kvalitní výběr bude vyžadovat mnohem detailnější analýzu.


Předběžně zde budeme uvažovat následující čtyři hlavní markery pozornosti:

  • délku poklesu pozornosti pod daný limit, resp. délku mikro-spánku tMS=tms2-tms1
  • rychlost reakce sr = RT-1 lidského operátora ve stavu poklesu pozornosti, resp. mikro-spánku s otevřenýma očima na neočekávané situace
  • nejširší úhel αob v jakém může být pozorována daná scéna při předpo-kládaném mikro-spánku s otevřenýma očima
  • pravděpodobnost Pcr správné reakce lidského operátora na jistou neočekávanou situaci
Všechny tyto čtyři markery, jenž budeme nazývat primárními markery pozornosti, mohou být měřeny jako reálné hodnoty tMS , sr, αob a Pcr, a mohou být považovány za dostatečné pro úvodní popis a klasifikaci úrovně pozornosti. Samozřejmě nejsme schopni nakreslit pro ně čtyř-rozměrný graf odpovídající obr. 3, resp. 4. Proto se snažíme vyšetřit či a prostoru {X}AT alespoň s přijatelnou přesností aproximovat příslušné dvourozměrné řezy oblastí přijatelné pozornosti RAAT. K tomu lze použít některé metody obecné teorie tolerancí soustav, jež byly popsány např. v [36]. Na základě znalosti takových řezů je pak dalšími metodami, známými z teorie tolerancí, provést aproximaci hranic příslušné oblasti přijatelné pozornosti.

Úroveň pozornosti lidského operátora, charakterizovaná v příslušném 4 rozměrném prostoru {X}AT body na příslušné LAT(t) trajektorii, je značně komplexním jevem, ovlivněným četnými nezávisle proměnnými, především časem. Dynamiku vývoje poklesu úrovně pozornosti operátora můžeme charakterizovat průběhem trajektorie LAT(t) v prostoru {X}AT. Body XAT které jsou mimo odpovídající oblast přijatelnosti RAAT odpovídají pak stavům, kdy pozornost operátora poklesla natolik, že její nedostatečná úroveň může způsobit velmi vážné problémy v praxi.
v To ve skutečnosti netýká pouze problémů dopravních systémů (řízení aut a vlaků, pilotování letadel a navigování lodí), ale také poklesů pozornosti a mikro-spánků operátorů řídících dopravu (obzvláště nebezpečné mohou být mikro-spánky leteckých dispečerů), elektrárny, elektrické sítě, plynové, olejové a vodní distribuční systémy a pochopitelně též operátorů systémů obranných. Všechny takové neočekávané poruchy v řízení zmíněných systémů, způsobené nedostatečnou spolehlivostí interakce s člověkem mohou být extrémně nebezpečné.

Navržené 4 markery pozornosti jsou sice značným zjednodušením skutečné situace, uvažovaný jev však vystihují poměrně dobře. Výše navržené posuzování úrovně pozornosti lidského operátora vybranými čtyřmi markery může být však pro praxi stále ještě příliš složité.

Proto pro praktické účely mnohde dáváme přednost skalárnímu vyjádření úrovně pozornosti, např. výrazem:

Pro praktické použití se jeví jako nejvhodnější kompromis použití výrazu (2).
Jako maximálně zjednodušená měr pozornosti operátora LA lze pak použít převrácené hodnoty reakční doby RT (z anglického "Reaction Time").

Hodnota RT je měřena jako časový interval, který uplyne od začátku působení příslušného stimulu (většinou vizuálního či akustického, někdy jejich současnou kombinací, výjimečně i jiného) do ukončení odpovídajícího reakčního pohybu probanda.

Pozornost operátorů systémů, ať již vyjádřenou kterýmkoliv z předchozích přibližných vztahů, je možno detekovat různými způsoby. V zásadě je možno metody, kterými je možno ji provádět, rozdělit do tří hlavních skupin:

  • měření úrovně pozornosti v průběhu jejího poklesu v laboratoři,
  • detekce aktuálního stavu pozornosti daného subjektu v průběhu jeho služby,
  • predikce dalšího průběhu poklesu pozornosti a nebezpečí vzniku mikro-spánků u operátora v činné službě.
Je zřejmé, že ačkoliv výsledným cílem prací je vytvoření systému pro praktickou aplikaci metod třetí uvedené skupiny, obě dvě předchozí jsou též nezbytné.

Laboratorní měření je nejen základem pro ověření účinnosti a spolehlivosti jednotlivých vypracovaných metod, ale umožňuje také naplnit potřebnou datovou bázi o chování jednotlivých subjektů pokud jde o jejich schopnost udržet si v průběhu služby dostatečnou úroveň pozornosti a odolávat psychické únavě. Projekt vytvoření takové báze (v dalším je označována jako "Micro Sleep Base" - MSB) byl již v zásadních rysech připraven (viz [11, 14]). Aby bylo možno některé dosud získané poznatky o poklesech pozornosti operátorů technických systémů a nástupu jejich mikro-spánků dostatečně zobecnit, bude nutno, aby do MSB byla uložena relevantní data získaná na několika tisících vyšetřovaných osob (probandů). Protože to je úkol přesahující možnosti jednoho pracoviště, předpokládá se přitom poměrně široká mezinárodní spolupráce. Předběžný návrh pracovišť, která by mohla na naplňování MSB být zainteresována je uveden v [14].

Jak bylo již uvedeno, jsou schopnosti udržet si v průběhu služby dostatečnou úroveň pozornosti a odolávat psychické únavě silně individuální a je zcela nezbytné počítat s tím, že pro každého jednotlivce bude nutno provést adjustaci jeho individuálních detektorů, klasifikátorů a prediktorů poklesů pozornosti "na míru", jednak je bude třeba v průběhu času kontrolovat a případně též aktualizovat. K tomu bude nezbytné ukládat příslušná data do zmíněné báze MSB, která tak zřejmě bude ve svém funkčním bloku, obsahujícím tzv. primární data, tj. data získaná přímo měřením dvě části:

  • část obecnou, obsahující data z měření širšího okruhu probandů, určená k ověření metod a hypotéz o poklesech pozornosti a mikro-spáncích a jejich případné generalizaci,
  • část speciální, obsahující data o osobách v činné službě. Je zřejmé, že režim přístupu k datům této druhé části bude muset mít jiný charakter, než režim přístupu k části první.


Laboratorní měření a naplňování MSB bude možno však využít i prevenci případů, kdy by u jistého operátora nastal v průběhu času nebo vlivem jiných příčin významný pokles schopnosti odolávat únavě z výkonu jeho služby, případně vyloučit předem z výkonu služby ty uchazeče o funkci operátora jistého technického systému, kteří z hlediska pozornosti potřebné vlastnosti nemají.

Detekce aktuálního stavu pozornosti daného subjektu v průběhu jeho služby vyžaduje, aby vhodné metody byly upraveny tak, že budou slučitelné s podmínkami palubní aplikace. To znamená nejen upravit příslušné snímače a detektory tak, aby byly schopny poskytovat potřebná data spolehlivě v průběhu celé služby daného operátora, ale také aby ho nadměrně neobtěžovaly a nebyly tak samy příčinou jeho únavy. Detekce sama musí být pasivní, tzn. že pozornost operátora musí být měřena, aniž to vyžaduje jeho činnost ovládanou vůli. Z toho důvodu zcela nevyhovují systémy tzv. "kontaktů mrtvého muže" (též "tlačítka bdělosti"), dosud běžně užívané např. pro strojvedoucí železničních lokomotiv.

Přímé měření výše uvedených 4 markerů pozornosti lze též realizovat za provozu jen velmi obtížně.

Hodnotu RT lze pomocí umělých stimulů předkládaných příslušnému vyšetřovanému subjektu (probandovi). To lze sice poměrně dobře přímo měřit v laboratoři, přímé měření za provozu na palubě či na velínu či v operační místnosti je prakticky nemožné. Zde je nutno použít některé vhodné nepřímé přibližné metody, o nichž o jedné se zmiňujeme v dalších částech této zprávy.
Hodnota RT závisí ovšem též na druhu a úrovni stimulu, na příslušného operátora působícího. Dosavadní laboratorní zkušenosti ukazují, že hodnoty RT na akustický stimulus jsou poněkud kratší, než hodnoty RT na stimuly (podněty) vizuální. To souvisí s kratší a jednodušší cestou a způsobem zpracování informací, kterou používá lidský mozek pro zpracování akustických signálů ve srovnání s cestou a způsoby zpracování, kterými jsou uskutečňovány vjemy vizuální.

Uvedli jsme již, že přijatelným kompromisem při výběru zjednodušeného vyjádření úrovně pozornosti, v laboratorních měřeních ještě dosti snadno realizovatelným může být doplnění hodnot RT uvažováním správnosti příslušné reakce probanda. Operátor skutečného systému totiž poměrně často výhody své poměrně rychlé reakce zcela znehodnotit nesprávností svého rozhodnutí, jak na daný podnět reagovat. V laboratoři tuto situaci obvykle simulujeme prezentováním dvou druhů podnětů, např. náhodně se objevující červený či zelený terč ve vizuálním poli probanda nebo nízký a vysoký tón.

V literatuře existují sice práce, zabývající se velikostí reakční doby na druhu a kvalitě prezentovaného stimulu, uváděné poznatky jsou však dosti všeobecné a lze soudit, že pro specifické aplikace bude třeba provést jejich specifický rozbor.

Predikce průběhu poklesu pozornosti a nebezpečí vzniku mikro-spánků musí být aplikovatelná přímo na palubě či na velínu příslušného řídicího systému. Klasifikátory a prediktory pro ni sloužící jsou nutně silně individuální a je třeba po jistém čase je testovat a aktualizovat. Výsledek klasifikace pozornosti daného jednotlivce a predikce jejího případného poklesu pod přípustnou mez bude stimulem pro zahájení činnost varovacího systému, který jednak vhodným způsobem upozorní daného operátora na nastávající situaci a nebezpečí z ní vyplývající, jednak o ní bude informovat příslušné řídicí středisko.

Na palubě dopravního prostředku či za provozu systému použitelnou detekci úrovně pozornosti lidského operátora je možno uskutečnit řadou různých způsobů.


Výzkumy posledních let však ukázaly (viz např. [1,2,3,4,5]), že:

  1. jedním z nejúčinnějších prostředků pro detekci, analýzu a predikci očekávaného vývoje stavu bdělosti a pozornosti lidského činitele, operujícího s jakýmkoliv umělým, zejména technickým systémem je rozbor elektomagnetického pole, vyzařovaného celým rozsáhlým souborem nervových drah v mozku, zejména pak drah mezi cortexem a thalamem;
  2. existují i jiné biologické signály, které lze považovat alespoň z části za signifikantní - tj. za tzv. markery pro podobný účel. Mezi ně patří zejména frekvence mžikání očních víček, vibrace rukou na ovládačích systému (volantu, řídicí páce apod.), elektrický odpor a teplota pokožky, výraz obličeje, teplota dechu;
  3. většinu těchto markerů je však nutno považovat za markery sekundární, podpůrné, protože indikace sledovaného jevu z nich jednak není dostatečně specifická, jednak se mohou projevovat s jistým, někdy i velmi značným (až několika minutovým) zpožděním.
  4. analýzu elektromagnetického pole vyzařovaného mozkem je možno provádět buď na základě jeho magnetické či elektrické složky. Výsledky jsou více-méně rovnocenné, nicméně měření magnetické složky tohoto pole je mnohem obtížnější.

Na základě toho se výzkum výše zmíněné problematiky soustředil především na detekci a analýzu tzv. elektroencefalografických signálů (dále jen signály EEG).




5. Výběr vhodných markerů poklesů pozornosti

Elektromagnetická vlnění v mozku, jak se předpokládá, vznikají především jednak z thalamo-kortikální oscilace nervových signálů v mozku (systém KTS), jednak z septo-hipocampové oscilace (systém SHS) a jsou vyzařována z příslušných vnitřních částí lidského mozku na povrch lebky (viz obr. 5).


Obr. 5: Schématické znázornění vzniku EEG signálů

EEG signály se promítají na celý povrch hlavy a mají amplitudu několik, maximálně několik desítek µV. Dominantní složky jejich pseudo-spekter (pojem spektra v přesném matematickém významu je zde poněkud problematický, neboť tyto signály mají kvazi-periodický a kvazi-stacionární charakter, proto jsme použili termín pseudo-spektra) leží v pásmu asi 0,5 až 30 Hz.

Z celé řady problémů, s nimiž je nutno se vyrovnat při detekci a analýze těchto signálů, prováděné za účelem klasifikace a predikce vývoje stavu pozornosti lidského činitele považujeme za potřebné upozornit zejména na tyto:

  • Měření EEG signálů se sice v medicínské praxi provádí již dlouho, samo je však poměrně obtížné, protože je třeba snímat elektrické potenciály o poměrně velmi malé amplitudě v oblasti velmi nízkých kmitočtů a vyrovnat se přitom s proměnlivým elektrickým odporem mezi pokožkou a elektrodou. Ten se mění s fyzickým a psychickým stavem probanda (měřeného lidského subjektu), s parametry vnějšího prostředí i s časem.
  • Dále je třeba na hlavě nalézt taková místa, kde je měření dostatečně málo ovlivňováno rušivými signály (v medicínské terminologii tzv. artefakty), produkovanými zejména pohyby obličejových a hlavových svalů i pohyby očí. Lze soudit, že pro účely detekce, analýzy a případné predikce poklesů pozornosti a nástupu mikrospánků k tomu budou vhodné zejména partie hlavy za ušima. Tam lze též očekávat menší potíže s vlasovou pokrývkou hlavy.
  • Zásadním problémem však zůstává vyřešení techniky snímání tak, aby měření bylo možno konat po dostatečně dlouhou dobu i za provozu v pohybujícím se dopravním prostředku. Podstata tohoto problému není v případných rušivých signálech technického charakteru - dosavadní zkušenosti z měření v jedoucím autě ukázaly, že toto lze poměrně dobře překonat. Rovněž vyvinutá převozná elektronická zařízení se ukázala přijatelně spolehlivá a použitelná. Hlavní část problému tkví v tom, že dosud je nutno používat kontaktních elektrod, jejichž spolehlivá instalace na hlavu pokusné osoby, tzv. probanda je zdlouhavá, pracná a elektrody pochopitelně probanda obtěžují.
    Ideálním řešením by tedy bylo bezkontaktní snímání. Dosavadní diskuse s odborníky z oblasti fyziky (viz např. [6]) však vedou k názoru, že takové řešení, ať již orientované na elektrickou či na magnetickou složku mozkem vyzařovaného elektromagnetického pole, je někde na hranici současných možností, zejména, mělo-li by se jednat o mobilní a cenově dostupné řešení. Pokud je tento názor správný, bude třeba se vyrovnat s potřebou vytvořit lehké a po dostatečně dlouhou dobu (alespoň nepřetržitě několik hodin) použitelné kontaktní elektrody, které by byly na hlavu probanda snadno instalovatelné (např. v podobě speciálních brýlí, sluchátek, čelenky či u vojenských pilotů doplněním standardní přílby), probanda by příliš neobtěžovaly a z nichž by snímané signály byly do palubního záznamového a analytického zařízení přenášeny bezdrátově (půjde o vzdálenost 1 až 1,5 m). Tento přenos ovšem bude muset být dostatečně rychlý a spolehlivý.
  • Další problém představuje sám charakter snímaných signálů. Jak jsme již uvedli, jsou příslušné časové řady v podstatě kvazi-periodické a kvazi-stacionární. Konvenční metody spektrální analýzy lze na ně uplatnit tedy pouze za předpokladu, že neočekáváme přesný a reprezentativní výsledek. Protože pojem spektra pro takové řady v přísném smyslu neexistuje, poskytují totiž pouze jen jakási pseudo-spektra. Standardní a dosud velmi rozšířené metody Fourierovy spektrální analýzy jsou nicméně zejména v neurologii sice používány pro rozbor naměřených časových kvazi-periodických a kvazi-stacionárních časových řad již velmi dlouho a lékařští experti z jejich výsledků dokážou získat řadu cenných poznatků, ty však jsou dosahovány převážně zásluhou jejich zkušeností, invence a talentu, nikoliv díky použitým numerickým spektrálním metodám analýzy.

Jednotlivá takto získaná pseudo-spektra jsou ve skutečnosti navzájem těžko porovnatelná a lékařští experti často přitom ani nevědí (resp. nemohou vědět, neboť firmy vyrábějící EEG analyzátory to vesměs neuvádějí) na základě jaké metody spektrální analýzy jejich přístroj pracuje.

Nicméně i tak se podařilo získat základní obecný náhled na souvislost vývoje některých charakteristických komponent takových pseudo-spekter a jednoho z hlavních markerů poklesu pozornosti a nástupu mikrospánku, za nějž lze považovat reakční dobu.




6. Možnosti predikce poklesů pozornosti

V průběhu r. 2000 až první poloviny r. 2002 byla provedena cca 60 měření časových řad EEG signálů různých probandů a byla analýzována jejich pseudo-spektra a to zejména se zřetelem jejich souvztažnostem k současně měřeným reakčním dobám těchto probandů.

Pseudo-spektrum bylo v této sérii měření získáno pomocí Gaborovské filtrace s polynomiální filtrační funkcí 50-tého stupně.

Tento způsob získání pseudo-spekter byl vyvinut proto, aby bylo možno lépe dosáhnout vzájemné kompatibility výsledků, získaných na různých pracovištích.

Příklad pseudo-spekter, získaných touto Gaborovskou filtrací s polynomiální filtrační funkcí 50 stupně je na obr. 6.


Obr. 6. Příklad pseudo-spekter EEG signálů pokusné osoby, získaných Gaborovskou filtrací.L značí levou, R pravou stranu při pohledu na hlavu shora.


Ze získaných poznatků lze soudit, že pro identifikaci poklesů pozornosti probanda a nebezpečí nástupu mikrospánku jsou dominantní zejména frekvenční pásma jejich pseudo-spekter, označovaná v medicínské terminologii jako δ a α .

Na obr. 7 je naznačen principielní vztah mezi komponentami δ a α pseudo-spektra EEG signálu, změřeného na hlavě probanda a jeho reakčním časem RT.


Přitom byla úroveň pozornosti klasifikována takto:

reakční doba RT od 200 ms do 400 ms….vigilance, tj. plná pozornost,
reakční doba RT od 400 ms do 600 ms… relaxace, tj. uvolnění s nastupující únavou,
reakční doba RT od 600 ms do 800 ms… somnolence, tj. ospalost
reakční doba nad 800 ms…hypnagogium, tj. usínání, přípaně mikrospánek.


Obr. 7: Závislost mezi reakčním časem probanda a komponentami δ a α pseudo-spektra jeho EEG signálů.

Hranice jednotlivých těchto fází poklesu pozornosti jsou ovšem empirické a diskutabilní a závisejí na dané aplikaci a situaci.

Reakční doba byla přitom měřena elektronicky jako rozdíl časů mezi začátkem stimulačního signálu a časů, v nich na ně proband reagoval stisknutím páky, na níž měl položenou pravou ruku. Stimulační signály byly přitom generovány v náhodných okamžicích. Pro jiné uspořádání experimentu by byly naměřené hodnoty patrně poněkud jiné, celkový charakter by však zůstal. I u zdravých a odpočinutých jedinců se na počátku měření podařilo dosáhnout reakční doby pod 200 msec jen zcela výjimečně. S postupujícím časem měření (seance pro jednoho probanda trvala obvykle asi 45 minut) se počal projevovat nástup únavy a hodnoty RT se prodlužovaly, většinou 3 až 4 krát. Po prodloužení hodnot RT nad 800 až 1000 msec proband usínal (hodnota TR by se prodloužila mnohonásobně až do jeho probuzení). U odpočinutých, mladých a zdravých probandů může však čas, potřebný k dosažení tohoto stavu být velmi dlouhý.

Komponenta zabírá přitom frekvenční rozsah cca 4 až 14 Hz, komponenta rozsah asi 0,5 až 4 Hz. Proband byl při měření v klidu a byl stimulován akustickým signálem - souvislým poměrně slabým tónem. Taková měření byla provedena dosud ovšem pouze pro asi 10 probandů různého věku a profese a proto je nutno výsledek uvedený v obr. 3 považovat dosud za předběžný.


Lze však očekávat, že:

  • Pro většinu probandů budou mít takové diagramy podobný charakter, avšak v detailech se budou pro jednotlivce lišit.
  • Pokud dospělý proband neprodělá vážné onemocnění nebo úraz mozku, nervového ústrojí či uvažovaných čidel, zůstane pro něj takový diagram po dlouhou dobu (pravděpodobně po většinu života) téměř neměnný.
  • Obdobné diagramy, sestrojené pro případ stimulování probanda vizuálními signály, blízkými reálným situacím budou mít podobný charakter.
Zevrubná analýza podobných záležitosti bude zřejmě východiskem k seriozní detekci a klasifikaci stavu somnolence, resp. hypnagogia, bude jí však nutno založit na provedení mnohem většího počtu měření různých probandů a za různých podmínek (odpočinutí, unavení, resp. nevyspalí, případně též stresovaní). Nelze vyloučit, že v takto vytvořené databázi měření bude pak možno vhodnými metodami pro vytěžování poznatků z dat (datamining), např. metodami třídy GUHA nalézt jisté typické skupiny probandů, reagujících podobným způsobem. To by pak mohlo do jisté míry zjednodušit řešení problému individuality těchto závislostí. Zatím je však nutno předpokládat, že pro každého operátora či uživatele umělého systému bude nutno provést základní proměření výchozích závislostí jeho EEG signálů na stupni jeho únavy zvlášť. Pro zevrubnou analýzu EEG markerů by bylo třeba znát časový vývoj jejich spekter nad celým povrchem probandovy (tento termín zde budeme používat pro osoby, na kterých je prováděno experimentální měření markerů mikrospánku) lebky. Jestliže průmět povrchu lebky do jisté referenční roviny (λ12) (uskutečněný ve vhodné projekci) označíme jako Δ(λ12), potřebovali bychom znát časový vývoj spekter U ,λ12 (f) pro dostatečně hustou síť bodů (λ12) a dostatečný rozsah frekvencí f po dostatečně dlouhý časový úsek. Schematické naznačení charakteru takových údajů je naznačeno na obr. 8.


Obr. 8: Ke snímání časových závislostí spekter EEG signálů nad povrchem probandovy lebky.


Na obr. 9 je pak naznačeno odvození časových řad charakterizujících vývoj jednotlivých významných spektrálních složek.

Na základě takto získaných dat o časovém vývoji jednotlivých významných složek spektra EEG signálů ve vybraných bodech roviny ( , ) pak lze přistoupit k syntéze prediktorů (pravděpodobně hybridních, založených na vhodné kombinaci algoritmických a neuronových predikčních metod), kterými bude v dostatečně dlouhém predikčním horizontu možno předpovědět pravděpodobný další vývoj těchto spektrálních složek.


Obr.9: Časové řady vývoje vybraných složek spektra U ,λ12 (f)


Měření EEG pseudo-spekter, z nichž je možno odvodit potřebné časové řady spektrálních složek U(fk,t) jsou však velmi náročná a to i v laboratorních podmínkách.

Analýza těchto výsledků však ukazuje, že je dobře možno rozlišit stav bdění a usínání (nástup mikrospánku) a podobně i stavy zvýšené duševní činnosti (mentace), kdy proband např. řeší jistou početní úlohu. Tyto stav lze rozlišit podle velikosti amplitud pseudo-spektrálních složek v pásmech δ α θ , tj. 0 až 3.5 Hz, 4 až 7,5 Hz a 8 až 13 Hz. Je možno soudit, že:

Ve stavu normální pozornosti při otevřených očích je obvykle nízká úroveň signálu v pásmu α . Úroveň signálu v pásmu δ je středně vysoká, v pásmu θ je poměrně nízká.

Pseudo -spektrum vypadá asi následovně:


Obr. 10. Příklad typického pseudo-spektra EEG signálu při bdění a otevřených očích.

Při duševním vypětí (např. čtení či Ravenův test) výrazně klesne amplituda signálu v pásmu α a značně vzroste amplituda v pásmu δ (viz obr.11).


Obr. 11: Příklad pseudo-spektra EEG signálu při duševním vypětí.


Jestliže však dojde k únavě probanda, projeví se to pravděpodobně především vzrůstem amplitudy spektra v pásmu δ i vzrůstem amplitudy v pásmu θ a zejména v pásmu α (viz obr. 12).


Obr. 12. Příklad pseudo-spektra EEG signálu při únavě.


Pokračující únava se projeví pravděpodobně zejména zvyšováním úrovně pseudo-spektrálních složek EEG signálu v pásmu α. Dojde-li při dále pokračující únavě k zavření očí pravděpodobně dojde nejprve k dalšímu zvýšení amplitudy v pásmu α a bude-li pokračující únava přecházet ve spánek (mikro-spánek), pak bude amplituda v pásmu α opět klesat a v pásmu δ a θ stoupat ( viz obr. 13).


Obr. 13. Příklad pseudo-spektra EEG signálu při mikro-spánku.

Lze soudit, že pro kritický stav přechodu mezi únavou charakteru somnolence a mikro-spánkem je jedním z charakteristických rysů výskyt dvouvrcholového spektra, s dílčími maximy v pásmech θ a α .

S rostoucí únavou se pochopitelně prodlužuje i reakční doba probanda na jednotlivé jím přijímané vnější signály, zejména pak na signály akustické či optické. Měření reakční doby je také, jak jsme již uvedli, jedním z hlavních kritérií při klasifikování míry pozornosti LA. Dosavadní analýzy vedou k úvaze, že mezi reakční dobou RT a úrovní spektra EEG signálu v pásmu δ existuje obecně nelineární vztah, jehož charakter je naznačen na obr. 14.


Obr.14: Pravděpodobná závislost reakční doby RT a pseudo-spektrální složky δ .

Ve vzrůstem hodnoty RT se zřejmě obecně zvětšuje i podíl složky δ EEG pseudo-spektra až po dosažení jisté mezní hodnoty RTmax přejde proband z fáze snížené pozornosti LA charakterizované prodlužováním reakční doby RT (a pravděpodobně též rostoucím podílem nesprávných reakcí na dané podněty), tj. fáze tzv. mikro-spánku s otevřenýma očima do fáze mikro-spánku se zavřenými očima. Pak se ovšem výrazně změní zastoupení jednotlivých složek spektra EEG signálů.

Za pravděpodobně vhodné kriterium pro posuzování stupně únavy probanda, poklesu úrovně jeho pozornosti LA a nebezpečí přechodu k mikro-spánku je možno považovat zejména poměrné zastoupení složek a ve spektru EEG signálu. Pak je možno sestrojit závislosti, jejichž příklad je naznačen na obr. 15.


Obr. 15: Příklad závislosti složek δ a α v pseudo-spektru EEG signálu


Takové diagramy představují v podstatě oblasti přijatelnosti RA zvolených parametrů, tedy složek δ a α . Jejich tvar a velikost bude ovšem s velkou pravděpodobností silně individuální a budou asi muset být vyšetřeny pro každou testovanou osobu zvlášť. Nelze ovšem vyloučit, že po vyšetření těchto mezí oblastí přijatelnosti pro dostatečně velký počet pokusných osob nebude možno provést jejich jistou typizaci a nalézt zjednodušující kriteria, podle kterých by pak bylo možno snadněji přiřadit tu kterou vyšetřovanou osobu k odpovídajícímu typu oblastí přijatelnosti RAA míry pozornosti LA. Lze očekávat také, že zde se mohou projevit různé regionální vlivy a že bude třeba přihlédnout k jistým specifikům příslušné části populace.

Uvedené rozbory byly dosud provedeny pro celkem asi 60 probandů. To se může zdát sice hodně, avšak pro seriozní generalizaci platnosti získaných poznatků to ještě nestačí. Lze odhadnout, že potřebných měření bude nutno vykonat několik set až několik tisíc. Dosud ovšem byly uvažovány situace pouze pro jeden časový stav bdělosti a přemýšlení (mentace). Nebyla u nich brána v úvahu dynamika vývoje spekter v průběhu času. Až budou k dispozici potřebné údaje v tomto směru, bude možno přikročit ke konstrukci potřebných prediktorů (pravděpodobně hybridního charakteru na základě vhodné kombinace algoritmických a neuronových metod), jimiž bude možno zavčas odhalit tendenci příslušného operátora k poklesu pozornosti a předejít tak vzniku mikro-spánku. Pro měření v pracovních podmínkách jsou však měření signálů EEG, z nichž je možno získat výše zmíněné údaje o složkách pseudo-spektra, dosti problematická, a to obzvláště tehdy, kdy máme na zřeteli, aby to bylo akceptovatelné pro řidiče a piloty za normálních podmínek (umístění příslušného souboru elektrod na hlavě řidiče musí být snadné i bez speciální asistence, nesmí vyšetřovanou osobu omezovat a musí vydržet funkční během celého příslušného pracovního cyklu vyšetřované osoby (tj. přinejmenším 2-3 hodiny, což je obvyklá střední délka jízdy). Samozřejmě minimální délka soustavného měření závisí na režimu operační činnosti (jízdy, letu) jednotlivého řidiče či pilota (doba aktivního řízení) - může také být akceptovatelné měření s několika přestávkami.


Není tedy možno předpokládat, že bude proveditelné mapovat celý průmět signálů U(fk,t) do roviny ( λ12 ). Proto bude třeba nalézt takové oblasti v rovině ( λ12 ), které poskytnou dostatečně reprezentativní informace.

Jednou z nejdůležitějších dílčích otázek při veškerých úvahách o měření EEG markerů tady je, na které části hlavy probanda by mělo být měření EEG markerů (ať již v plném či redukovaném počtu) prováděno. Standardní umístění jedné či několika málo elektrod téměř ve středu temene probandovy hlavy či použití celé měřicí sítě až 32 elektrod není pro praktické použití v řídích kabinách, velínech či operačních místnostech příliš vhodné.

Slibné se zdá zejména umístění příslušných EEG elektrod za ušima, v oblasti, kde se většinou nevyskytují žádné vlasy. Úvodní experimenty ukázaly, že sice i v této oblasti jsou EEG signály zkresleny několika významnými rušivými signály (tzv. atributy - jedná se zejména o rušivé signály přicházejícími z aktivních svalů), přesto však zde může být získána zcela přijatelná kvalita měřených užitečných signálů.

Z výsledků řady měření, provedených v průběhu předchozích let lze soudit, že takovými oblastmi by mohly být okrajové partie roviny ( λ12 ) v oblastech spánkových a záušních (viz obr. 16).



Obr. 16: Oblasti v rovině (λ12), pravděpodobně vhodné pro zjednodušená měření EEG signálů v praxi

Lze tedy uvažovat o tom, že do těchto oblastí bude vhodné umístit měřicí elektrody, umístěné na vhodném nosiči, např. na postranicích brýlí či ve vhodných místech řidičovy pokrývky hlavy (přílby).




7. Možnosti prevence poklesů pozornosti

Kromě detekce, analýzy a predikce poklesů pozornosti existují však snahy, využít existence EEG signálů i k prevenci vlivu těchto omezujících faktorů na spolehlivost interakce lidského operátora s technickým systémem.

Jde především o možnost zvýšit odolnost lidského subjektu vůči psychické únavě a poklesu pozornosti při výkonu služky. Jednou z cest je rozvinutí technologie tzv. biologické zpětné vazby ("biofeedback"), založené na tom, že přivádíme-li probandovi ve vhodné formě informace o stavu jeho aktuální EEG aktivity, je ten po jistém tréninku schopen tuto aktivitu svou vůlí ovlivnit a dosáhnout tak výrazného zvýšení pozornosti. Dosavadní poznatky naznačují, že značné procento lidí tuto schopnost může skutečně mít (soudí se, že může jít až o 60% populace). Nadto se ukazuje, že je-li takovýto trénink dostatečně intenzivní (hovoří se o nutnosti absolvovat asi 30 až 40 tréninkových seancí po asi 45 minutách), lze docílit dlouhodobého účinku. Ačkoliv někteří psychologové, kteří metody biologické zpětné vazby komerčně využívají zejména pro zlepšení prospěchu dětí ve škole soudí, že toto zvýšení odolnosti proti poklesu pozornosti je trvalé, je reálné předpokládat, že přece jen po jisté době může dojít k poklesu této natrénované schopnosti.

Seriozní poznatky v tomto směru a o možnostech opakování tréninku však dosud nejsou k dispozici. V tomto směru by bylo žádoucí provést soustavný výzkum většího počtu probandů. Naše vlastní testování i to, co je známo z literatury ukazují, že zvýšení odolnosti proti poklesům pozornosti lze tímto způsobem skutečně docílit.

Potřebná soustavná a dlouhodobá měření budou ještě mnohem pracnější než při vyšetřování poklesů pozornosti samých. To se týká zejména optimálního režimu tréninku (pravděpodobně opět individuálního pro různé jednotlivce), dále doby, po kterou bude takový trénink účinný a též způsobů, jakým ho případně bude nutno opakovat či doplňovat. Není též dostatečných informací o tom, zda takový, případně vícekrát opakovaný trénink nemůže mít nežádoucí účinky (fysiologické či též psychické).

Protože však trénink pomocí biologické zpětné vazby je prokazatelně jednou z možných cest, jak aktivně zmenšit nebezpečí nehod způsobených snížením spolehlivosti interakce lidského subjektu s umělým systémem, bylo by jeho výzkumu třeba věnovat soustavnou a koordinovanou pozornost. Lze soudit, že by to mohlo představovat též součást náplně prací, které budou uskutečňovány (za předpokladu nalezení odpovídající podpory) v rámci činnosti nově založeného Českého národního uzlu pro neuroinformatiku.




8. Možnost řešení varovacích systémů

Na obr. 17 je naznačeno základní blokové schéma navrhovaného systému "Micro-sleep Warning" (MW) pro detekci, analýzu a predikci poklesu pozornosti lidského subjektu a jeho varování před možným mikro-spánkem.


Toto schéma má dvě části.

V první je naznačeno vnitřní blokové uspořádání již zmíněné mikro-spánkové informační báze MSB a její předpokládaná vazba na mezinárodní bázi "Neurobase".

Druhá část, kreslená pod modrou dělící čárkovanou čarou naznačuje blokové uspořádání varovacího systému. Tato část obsahuje komponenty, které bude třeba umístit na palubu dopravního prostředku, pokud půjde o varování řidiče před poklesem pozornosti a mikro-spánkem. Tato část se skládá z funkčního bloku pro varovací klasifikátory a prediktory nebezpečných poklesů pozornosti sledovaných operátorů a z bloku vlastního mikro-spánkového varovacího systému.

Zatím co základní bloky první části jsou již rozpracovány, bloky druhé části jsou dosud předmětem koncepčních úvah - zkoušení se však jednotlivé metody a algoritmy, které se v nich budou používat.

Jak již bylo řečeno, jednotlivé potřebné varovací klasifikátory a prediktory nebezpečných poklesů pozornosti a mikro-spánků budou silně individuální a budou muset být adjustovány do systému podle toho, o kterého operátora půjde. Protože nutně budou mít omezenou dobu použitelnosti, bude třeba zavčas jejich použitelnost testovat a po případě je aktualizovat.
Mikro-spánkový varovací systém bude podle signálů, které dostane z předchozího bloku jednak varovat příslušného operátora, jednak podá o jeho stavu i jemu podaném varování zprávu řídicímu centru. Pro varování operátora bude účelné použít technologii syntetického hlasu o vysoké kvalitě - různé bzučáky či zvonky, nebo varovná světla se nejeví vhodná. Technologie syntetického hlasu vysoké kvality na bázi metod tzv. slovní syntézy je již propracována do stavu praktické aplikovatelnosti.




Obr. 17. Blokové schéma mikro-spánkové informační báze a mikro-spánkového varovacího systému.




9. Předpokládané další etapy prací

Jako možné cíle dalších výzkumných prací v této oblasti, které by mohly mít význam pro projekt "Digitalizace bojiště" lze předpokládat:

  1. Provedení rozboru vlivů poklesů pozornosti lidských subjektů v jednotlivých oblastech vojenské činnosti při uplatnění procesu digitalizace,
    předpokládaná potřebná kapacita: asi 4 člověko-měsíce
  2. Provedení měření specifických parametrů pozornosti (zejména reakční doby a pravděpodobnosti správné reakce) a jejich souvislostí s vhodnými složkami EEG signálů typických představitelů operátorů vybraných vojenských systémů
    předpokládaná potřebná kapacita: asi 10 člověko-měsíců
  3. vypracování vzorových klasifikátorů úrovně pozornosti a prediktorů mikro-spánků pro vybrané skupiny operátorů vojenských systémů
    předpokládaná potřebná kapacita: asi 8 člověko-měsíců
  4. d) vypracování vhodných modifikací varovacích systémů před poklesem pozornosti pro vybrané vojenské aplikace
    předpokládaná potřebná kapacita: asi 6 člověko-měsíců na aplikaci





10. Literatura

[1]…Novák M., Faber J., Tichý T.: Analysis of Human Operator Attention Decrease (Analýza poklesu pozornosti řidičů), konference AUTOS, ČVUT, Praha 2001

[2]…Novák M.: Artificial Systems Operation - Problems in Safety and Reliability (Funkce umělých systémů - problémy v oblasti bezpečnosti a spolehlivosti), Multiconference CSCC, MCP, MCME, Crete, Rethymno, July 9, 2001

[3]…Tichý T.: Výběr signifikantních parametrů poklesu pozornosti řidičů, diplomová práce, ČVUT, Praha, Fakulta dopravní, 2000

[4]… Svoboda P.: Metody analýzy EEG aktivity, diplomová práce, ČVUT, Praha, fakulta elektrotechnická, 17.5. 2001

[5]…Vysoký P.: Central fatigue identification of human operator (Identifikace únavy operátora), Neural Network World, vol. 11, No. 5.

[6]…Tichý R., Janů Z.: Studie proveditelnosti bezkontaktního snímání signálů EEG/EMG pro aplikace v dopravě Výzkumná zpráva Společné laboratoře FZÚ AV ČR a MFF UK, Praha, 2000

[7]...Novák M.: Obecná hlediska spolehlivosti a bezpečnosti technických systémů, Výzkumná zpráva č. LSS 100/01, ČVUT, Praha, Fakulta dopravní, Praha, červen 2001

[8]...Novák M., Faber J., Votruba Z., Tichý T., Svoboda P., Tatarinov V.: Problémy spolehlivosti interakce řidiče (pilota) a dopravního systému, Výzkumná zpráva č. LSS 104/01, ČVUT, Praha, Fakulta dopravní, Praha, srpen 2001

[9]...Novák M.: Spolehlivost interakce v heterogenních systémech, Výzkumná zpráva č. LSS 105/01, ČVUT, Praha, Fakulta dopravní, Praha, srpen 2001

[10]... Tatarinov V.: Klasifikace bdělosti operátora, Výzkumná zpráva č. LSS 107/01, ČVUT, Praha, Fakulta dopravní, Praha, říjen 2001

[11]... Novák M., Faber J., Tichý T., Kolda T.: Project of Micro-Sleep Base Research Report No. LSS 112/01, Czech Technical University, Prague, Faculty of Transportation Sciences, Prague, November 2001

[12]... Tichý T., Bureš Z.: The problem of detection of micro-sleep on human operator Research Report No. LSS 113/01, Czech Technical University, Prague, Faculty of Transportation Sciences, Orlando, Florida, USA, October 2001

[13]... Novák M.: Spolehlivost interakce v heterogenních systémech. Výzkumná zpráva LSS č. 93/01, ČVUT, Praha,

[14]... Novák M., Faber J., Votruba Z.: Project of International Cooperation in the field of Micro-Sleeps Research Report No. LSS 116/01, Czech Technical University, Prague, Faculty of Transportation Sciences, Prague, November 2001

[15]...Novák M. : Contribution to the theory of non-reliability of interfacing processes., Research report LSS 91/2001, Czech Technical University, Prague, Faculty of Transportation Sciences, Prague, 2001

[16]...Tichý T., Novák M., Faber J. Leso M.: Detekce snižování bdělosti lidského činitele Výzkumná zpráva č. LSS - 73/2000, ČVUT, Praha, Fakulta dopravní, Praha, březen 2002

[17]...Faber J., Novák M., Přenosil V., Vydra L.: Možnosti snížení poklesu pozornosti a mikrospánku řidičů, Silniční Obzor, vol.61, 2000, č. 2, 35-38, č.3, 68-74

[18]... Novák. M, Votruba Z.: Reliability of man-system interaction and theory of neural networks operations conference: Limitations and Future Trends in Neural Computing, Siena, Italy, October 22-24, 2001, Italy

[19]... Novák M. , Faber J., Votruba Z.: Možnosti zvyšování spolehlivosti interakce řidiče a vozidla AUTOS 2001, Automatizované systémy, Terris 2002 a.s., FEL ČVUT, Praha, 26 a 27. 4.2001, Praha 6, Masarykova kolej, Thákurova 1

[20]...Votruba Z., Novák M.: On Homogenisation of Heterogeneous Whole Multiconference CSCC, MCP, MCME, Crete, Monday, July 9, 2001

[21]...Novák M., Faber J., Vlček M.: Investigation of Micro-sleep for Drivers, Pilots and System Operators, Workshop 2001, CTU, Prague, 2001

[22]…Votruba Z., Novák M.: Některé problémy spolehlivosti systémů se zřetelem k interakci s lidským činitelem , mezinárodní seminář KYBERNETIKA, Vojenská akademie Brno, 2001

[23]... Nilsson T., Nelson T.M., Carlson D.: Development of fatigue symptoms during simulated driving Accid Anal Prev , 1997 July, 29(4), p. 479-488

[24]... Marottoli R.A., Richardson E.D., Stowe M.H., Miller E.G., Brass L.M., Cooney L.M. Jr, Tinetti M.E.: Development of a test battery to identify older drivers at risk for self-reported adverse driving events J. Am. Geriatr. Soc.,1998 May, 46(5), p. 562-568

[25]... Arnold P.K., Hartley L.R., Corry A., Hochstadt D., Penna F., Feyer A.M.: Hours of work, and perceptions of fatigue among truck drivers Accid, Anal, Prev, 1997 July, 29 (4), p.471-477

[26]...Faber J.: Temporální epilepsie a vědomí, Triton, Praha, 1998

[27]...Faber J.: Noctural sleep stereo-EEG and polygraphy in epileptics, Acta univ. Carol. Med. Monogr. LXIV, Prague, 1978, p.98

[28]...Faber J.: Associative Interneuronal biological Mechanisms, Neural Network World, Vol. 1, 1991, No. 1, 13-31

[29]...Faber J.: Modelling of Controll Systems, Formator Symposium on Mathematical Methods for the Analysis of Large-Scale Systems, Eds: Beneš J., Bakule L., Academia, Prague, 1980, p.611

[30]…Gould S.J.: The Mismeasure of Man, W.W. Norton and Co., New York, 1996 (translation in Czech: Jak neměřit člověka, Lidové noviny, Praha, 1997)

[31]…Samel A., Wegmann H. M., Vejvoda M.: Aircrew fatigue in long-haul operations. Accid Anal Prev., 1997 July, 29(4), p. 439-452

[32]…Samel A., Wegmann H.H., Vejvoda M., Wittiber K.: Stress and fatigue in long distance 2-man cockpit crew Wien Med. Wochenschr., 1996, 146(13-14),p. 272-276,

[33]…Arnold P.K., Hartley L.R., Corry A., Hochstadt D., Penna F., Feyer A.M.: Hours of work, and perceptions of fatigue among truck drivers.

[34]…Hilgetag C.C., O'Neil M.A., Young M.P.: Indeterminate Organization of the Visual System Science, vol. 271, 9 February 1996, p.776-777

[35]…Faber J., Pilařová M., Vlčková Z., Böhmová D., Dobošová L., Zelinková O., Zamrazil V., Němeček J.: Praktické využití analýzy elektroencefalogramu u neurologických a psychiatrických chorob Praktický lékař, vol. 78, 1998, č. 5, 227 - 233

[36]…Novák M.: Teorie tolerancí soustav, Academia, Praha, 1987

[37]…Novák M.: Problems of attention detection and prediction for subjects interacting with transportation system First Czech-Polish conference on DETECTING PHYSIOLOGICAL FEATURES IN EEG/LFP REGISTRATIONS Nencki Institute of Experimental Biology, Polish Academy of Sciences, Warsaw, June 12, 2002

[38]… Faber J., Novák M., Tichý T.: EEG Based Analysis of Human Subject Attention Decrease Short information about the research activity in the range of the project OECD Neuroinformatics, supported in the Czech Republic in 2001 by the Ministery of Education, grant No. ME 478 Presented at the Stockholm meeting of the OECD Neuroinformatics Workgroup, October, 2001

[39]… Přenosil V., Faber J., Novák M., Vydra L., Tichý T. Svoboda V., Bureš Z.: Zvýšení spolehlivosti provozu hybridních systémů predikcí mikrospánků operátora. (Výzkum predikčních interaktivních simulátorů zbrojních systémů) Závěrečná zpráva projektu obranného výzkumu MO ČR - evidenční číslo MO21171099107 MIKROSPÁNEK

[40]…Novák M., Faber J., Votruba Z., Přenosil V., Svoboda P., Tichý T., Tatarinov V.: Reliability of human subject and artificial system interactions Paper for submitted for ACTA POLYTECHNICA, Prague, May, 2002

[41]…Novák M.: Problémy spolehlivosti interakce lidských subjektů s technickými systémy, Přednáška před Vědeckou radou Fakulty letectva a PVO, Vojenská akademie, Brno, květen, 2002