उपरोक्त प्रौद्योगिकी का विचार इस तथ्य से आया है कि कई ड्राइवरों को लंबी यात्राओं या रात के समय अक्सर थकान, तनाव और सतर्कता की कमी का सामना करना पड़ता है, जिसके कारण उनकी एकाग्रता कम हो जाती है, उनकी प्रतिक्रिया धीमी हो जाती है और दुर्घटनाओं का खतरा बढ़ जाता है।
ट्रान वान ल्यूक, डोंग थी डिएम क्विन, फाम नोक मिन्ह, गुयेन तुआन डाट, गुयेन बिन्ह एन ( हनोई विज्ञान और प्रौद्योगिकी विश्वविद्यालय) सहित छात्रों के एक समूह ने ब्रेनवेव प्रौद्योगिकी (अवेक ड्राइव) का उपयोग करके चालक की सतर्कता की निगरानी और रखरखाव के लिए एक प्रणाली पर शोध करना शुरू कर दिया है।
शुरुआती दौर में, शोध दल ने अपने सदस्यों के साथ मिलकर इसका परीक्षण किया क्योंकि डेटा मापन प्रक्रिया समय लेने वाली थी। बाद में, जब परियोजना का विस्तार हुआ, तो सदस्यों ने क्लबों और प्रयोगशालाओं के छात्रों को एक साथ आकर मापन करने के लिए प्रेरित किया।
इस प्रणाली के लेखकों की टीम ब्रेनवेव प्रौद्योगिकी का उपयोग करके चालक की सतर्कता पर नजर रखती है और उसे बनाए रखती है। |
कंप्यूटर विज्ञान के छात्र और शोध दल के प्रमुख ट्रान वैन ल्यूक के अनुसार, मस्तिष्क तरंगों को मापने के चरण में काफ़ी समय लगता है। कभी-कभी, परीक्षक को कई घंटों तक बिना हिले-डुले एक ही जगह पर बैठना पड़ता है...
"प्रत्येक सदस्य न केवल मस्तिष्क तरंगों को मापने के लिए लोगों को प्रेरित करता है, बल्कि प्रतिदिन स्वयं अपनी मस्तिष्क तरंगों को मापने के लिए भी बैठता है। यद्यपि कभी-कभी यह कठिन होता है, लेकिन हर बार जब हम कोई नया संकेत देखते हैं, तो पूरा समूह अधिक उत्साहित और प्रेरित हो जाता है," समूह के सदस्य, वियतनाम और जापान से सूचना प्रौद्योगिकी में स्नातक छात्र, गुयेन टैन डाट ने कहा।
यह प्रणाली ब्रेनवेव प्रौद्योगिकी का उपयोग करके चालक की सतर्कता की निगरानी करती है और उसे बनाए रखती है, जिसे ब्रेनवेव रीडिंग मैकेनिज्म और आइसोक्रोनिक लय (बाइनॉरल और मोनोफोनिक बीट्स) के साथ डिजाइन किया गया है, जो चालक की मस्तिष्क तरंगों के साथ सीधे संपर्क करेगी, जिससे चालक की मस्तिष्क गतिविधि को उत्तेजित करने और बढ़ाने में मदद मिलेगी।
यह एप्लीकेशन वाहन चालकों को सतर्कता बनाए रखने, वाहन चलाते समय प्रतिक्रिया क्षमता बढ़ाने, सुरक्षा सुनिश्चित करने और यातायात दुर्घटनाओं को न्यूनतम करने में मदद करता है।
ट्रान वान ल्यूक के अनुसार, इस प्रणाली का मुख्य आकर्षण मानसिक स्थिति को सीधे मापने के लिए मस्तिष्क तरंग प्रौद्योगिकी (ईईजी) का उपयोग है, जिससे उनींदापन या मानसिक थकान का शीघ्र और सटीक पता लगाया जा सकता है, जिसे कैमरा-आधारित प्रौद्योगिकियां नहीं पकड़ सकती हैं (उदाहरण के लिए, "श्वेत निद्रा" जब आंखें अभी भी खुली हों)।
विशेष रूप से, यह कैमरा-आधारित प्रौद्योगिकी की उन सीमाओं पर विजय प्राप्त करता है, जब प्रकाश, आर्द्रता या परिचालन स्थितियां जैसे पर्यावरणीय कारक कैमरे की सटीकता को कम कर सकते हैं।
श्री ट्रान वान ल्यूक (बाएं) इस प्रणाली का परिचय देते हुए। |
ल्यूक ने कहा, "फिलहाल, हमने डेटा प्रोसेसिंग के लिए लगभग 50 लोगों का माप लिया है। समूह अभी भी सिस्टम को बेहतर बनाने के लिए माप जारी रखे हुए है। इसके अलावा, समूह अंतरराष्ट्रीय स्तर पर प्रमाणित माप उपकरणों के साथ तुलना करने, एक नकली कॉकपिट वातावरण के साथ परीक्षण करने के लिए कई शोध प्रयोगशालाओं के साथ भी सहयोग कर रहा है... वर्तमान में, समूह के उनींदापन पहचान परिणाम 91% तक पहुँच रहे हैं और कैमरे की तुलना में 5 मिनट पहले उनींदापन के संकेतों की भविष्यवाणी कर रहे हैं।"
परियोजना की व्यवहार्यता का आकलन करते हुए, हनोई विज्ञान एवं प्रौद्योगिकी विश्वविद्यालय, सूचना एवं संचार प्रौद्योगिकी स्कूल, कंप्यूटर नेटवर्क और नई पीढ़ी संचार प्रौद्योगिकी पर अनुसंधान प्रयोगशाला के प्रमुख डॉ. त्रिन्ह वान चिएन ने कहा कि अवेक ड्राइव अनुसंधान के प्रति जुनून रखने वाले युवा छात्रों का एक आशाजनक तकनीकी सपना है।
"याद रखें, यह परियोजना केवल प्रथम और द्वितीय वर्ष के छात्रों की एक टीम द्वारा विकसित की गई थी, जो अभी भी भ्रमित थे। अब तक, उन्होंने धीरे-धीरे इस विचार को वास्तविकता में बदल दिया है," डॉ. चिएन ने कहा।
अवेक ड्राइव वह परियोजना है जिसने 7वें राष्ट्रीय छात्र स्टार्टअप महोत्सव में प्रथम पुरस्कार जीता। |
डॉ. चिएन के अनुसार, बाजार में उपलब्ध वर्तमान समाधानों के विपरीत, जो चेहरे पर स्पष्ट अभिव्यक्ति होने पर उनींदापन का पता लगाने के लिए मुख्य रूप से कैमरों पर निर्भर करते हैं, अवेक ड्राइव मस्तिष्क की गतिविधि से ही थकान के प्रारंभिक लक्षणों का पता लगा लेता है।
मस्तिष्क तरंग संकेतों का उपयोग करने और मशीन लर्निंग को एकीकृत करने के लाभ के साथ, डिवाइस में प्रत्येक चालक की अद्वितीय मस्तिष्क स्थिति के अनुकूल होने और समायोजित करने की क्षमता है, जो अत्यधिक व्यक्तिगत अनुभव और बेहतर सटीकता प्रदान करता है।
डॉ. चिएन ने कहा, "यह न केवल एक तकनीकी कदम है, बल्कि स्मार्ट और सुरक्षित परिवहन की दिशा में एक व्यावहारिक योगदान भी है, जिसमें नींद के कारण होने वाली यातायात दुर्घटनाओं को कम करने की काफी संभावना है।"
स्रोत: https://tienphong.vn/sinh-vien-sang-che-thiet-bi-chong-ngu-gat-cho-lai-xe-bang-cong-nghe-song-nao-post1736575.tpo
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