Хэдийгээр бид тооцоо хийх болон өөрийн шинэ болзоонд мессеж бичих үедэй оюуны ачаалал үүсдэг. Одоо эрдэмтэд үүнтэй тэмцэх шинэ төхөөрөмж бүтээжээ: духан дээр наадаг электрон шивээс.

Судлаачид уг төхөөрөмжийг нисгэгчид болон эрүүл мэндийн ажилчид зэрэг мэргэжилтнүүдийн дунд ашигладаг бөгөөд оюуны ачааллыг удирдах нь осол аваар гарахаас урьдчилан сэргийлэхэд чухал үүрэгтэй гэж үзэж байна.

Техасын Их Сургуулийн доктор Наншу Лу "Ийм өндөр ачаалалтай болон өндөр эрсдэлтэй нөхцөлд бид бодит цагийн оюуны ачаалал илрүүлэгчийг ашиглан хүмүүст сэрэмжтэй байх, эсвэл өөрийн ажлаа хуваалцаж амжилттай гүйцэтгэхэд туслахыг хүсэж байна" гэж хэлжээ. Тэрээр энэ төхөөрөмж нь ажилчдад томоохон алдаа гаргахаас зайлсхийхэд туслахаас гадна тэдний эрүүл мэндийг хамгаалах боломжтой гэж үзэж байна.

"Төхөөрөмж" сэтгүүлд бичсэн Лу болон түүний хамт олны судалгаагаар оюуны ачааллыг судлахад ашигладаг асуулгын арга хэмжээ нь асуудалтай байгааг харуулжээ. Учир нь хүмүүс оюуны ачааллыг объектив хэмжихэд муу байдаг бөгөөд энэ нь ихэвчлэн ажлын дараа хийгддэг байна.

Мөн EEG (электроэнцефалографи) болон EOG (электроокулографи) төхөөрөмжүүд ч бас оюуны ачааллыг судлахад ашиглагддаг боловч эдгээр нь утасгүй, хэт том, хөдөлгөөнөөс үүдсэн алдаатай хэмжилтүүд гардаг байна.

Харин "e-шивээс" нь хөнгөн, уян хатан, утасгүй төхөөрөмж юм. Энэ төхөөрөмж нь графит суурьтай дамжуулагч материалаар хийгдсэн, дамжуулагч наалтыг ашиглан духан дээрээ наалддаг.

Дөрвөлжин EEG электродууд нь духан дээр байрлуулж, тархины өөр өөр хэсгийн үйл ажиллагааг илрүүлж, чихний ард байгаа лавлах электродоор хэмжилт хийгддэг. Мөн EOG электродуудыг нүдний эргэн тойронд байрлуулж нүдний хөдөлгөөнийг хэмжихэд тусалдаг. Бүх электрод нь нэмэлт дамжуулагч материалаар бүрхэгдсэн байна.

Энэхүү e-шивээс нь захиалгат болон нэг удаагийн байдаг бөгөөд дахин ашиглах боломжтой уян хатан хэвлэгдсэн схемд дамжуулагч туузаар холбогдсон, хөнгөн зайгаар тэжээгддэг.

Судалгааны баг e-шивээсийг EEG, EOG төхөөрөмжүүдтэй харьцуулан шалгасан бөгөөд тархины долгион болон нүдний хөдөлгөөнийг хянах чадвартай болохыг баталжээ. Технологийг зургаан оролцогч дээр туршиж үзсэн байна.

Туршилтанд оролцогч бүрийн дэлгэц дээр 20 үсэг нэг нэгээрээ тодорч гарч ирсэн бөгөөд оролцогчид маусыг дарах үүрэг хүлээсэн байна. Оролцогчид тухайн үсэг, эсвэл түүний байршил өмнө харуулсан үсэгтэй тохирч байгаа эсэхийг шалгах хэрэгтэй байв. Оролцогчид хэд хэдэн удаа даалгавар гүйцэтгэсэн бөгөөд даалгаврын хүндрэлийн түвшин 0-ээс 3 хүртэл өөрчлөгдөж байв.

Багийнхан даалгавар хүндэрч байхад тархины долгион дахь өөрчлөлтүүд нь оюуны ачааллын нэмэгдэлтэй холбоотой болохыг олж тогтоожээ.

Судлаачид EEG болон EOG өгөгдлийг "N" тоотой хамт машин сургалтын алгоритм руу оруулж сургалт явуулсан бөгөөд туршилтын дараа алгоритм оролцогчийн оюуны ачааллыг зөвхөн EEG болон EOG өгөгдлөөр илүү сайн тодорхойлж чаджээ.

Лу "бүтэн төхөөрөмжийн (чип болон зай) үнэ 200 доллараас бага байх төлөвтэй" гэж хэлжээ. Багийнхан одоо төхөөрөмжийн микропроцессороор декодлогдсон дохио өгөгдөл рүү илгээгдэж, хэрэглэгчийн оюуны ачаалал хэт өндөр бол түүнийг сэрэмжлүүлэхийг хөгжүүлж байна.

Гэхдээ шийдэл нь заавал хялбар даалгаварт шилжих байж болохгүй. "Өмнөх судалгаануудын дагуу хамгийн сайн оюуны ажиллах чадвар ачааллын шаардлага хэт бага эсвэл хэт их байхгүй үед гардаг" гэж Лу хэлэв. "Хэт бага байхад, хэт уйтгартай болж, анхаарал сулардаг."