인간과 로봇 간의 협업은 많은 산업 분야에서 보편화되고 있으며, 이는 둘 사이의 효과적이고 원활한 관계를 보장해야 할 필요성을 강조한다. 이 관계를 달성하기 위한 기본적인 측면은 로봇 행동을 신뢰하려는 인간의 의지이지만 주관성으로 인해 이를 추적하기가 어렵다는 것이 입증되었다.

인간 자율 신뢰 연구

NeuroErgonomics Lab의 부교수이자 소장인 Ranjana박사는 자신의 연구실의 인간 자율 신뢰 연구는 안전이 중요한 작업 영역에서 인간-로봇 상호 작용에 초점을 맞춘 다른 프로젝트에서 파생되었다고 말했다.

Mehta는 "지금까지는 작업자의 피로와 스트레스 상태가 인간이 로봇과 상호 작용하는 방식에 어떤 영향을 미치는지 이해하는 데 초점을 맞추었지만 신뢰는 연구해야 할 중요한 구성 요소가 되었다."고 말했다. “우리는 인간이 피곤해지면 경계를 늦추고 필요 이상으로 자동화를 신뢰하게 된다는 사실을 발견했다. 그러나 왜 그런가 하는 문제가 해결해야 할 중요한 문제가 된다.”

새로운 연구는 Human Factors: Journal of the Human Factors and Ergonomics Society에 게재되었다.

인간과 로봇 요소 모두의 영향을 받을 수 있는 오퍼레이터의 신뢰 행동과 관련된 뇌-행동 관계를 이해하는 데 중점을 둔다.

기능적 뇌 활동 포착

실험실에서는 작업자가 제조 작업에서 로봇과 협력할 때 기능적 뇌 활동을 캡처하기 위해 기능적 근적외선 분광법에 의존했다. 연구는 잘못된 로봇 행동이 로봇에 대한 작업자의 신뢰를 감소시키고 불신이 전두엽, 운동 및 시각 피질 영역의 활성화 증가와 관련이 있음을 발견했다. 이러한 변화는 작업량이 증가하고 상황 인식이 향상되었음을 나타낸다. 팀은 불신하는 행동이 함께 작동하는 이러한 뇌 영역의 분리와도 관련이 있음을 발견했다. Mehta에 따르면, 디커플링은 더 높은 로봇 자율성 수준에서 더 컸다.

"가장 흥미로운 점은 로봇의 신뢰성 조건(정상 및 잘못된 로봇 동작을 사용하여 조작)과 작업자의 신뢰 수준(설문조사를 통해 수집)에 걸쳐 뇌 활성화 데이터를 비교할 때 신경 신호가 다르다는 것이다."라고 Mehta가 말했다. "이는 인간-로봇 협력에서 신뢰의 두뇌-행동 관계를 이해하고 측정하는 것의 중요성을 강조했다. 신뢰에 대한 인식만으로는 운영자의 신뢰 행동이 형성되는 방식을 나타내지 않기 때문이다."

이 연구의 주 저자이자 최근 산업 공학 학생인 Sarah Hopko 박사에 따르면 신경 반응과 신뢰에 대한 인식은 신뢰와 불신 행동의 증상이다. 그들은 다양한 로봇 행동으로 신뢰가 구축, 침해 및 수리되는 방법에 대한 정보를 전달한다. 그녀는 또한 신경 활동 및 시선 추적과 같은 다중 모드 신뢰 메트릭의 강점이 새로운 관점을 드러낼 수 있다고 말했다.

팀은 이제 비상 대응과 같은 다른 영역으로 연구를 확장할 것입니다. 또한 다중 인간 로봇 팀에 대한 신뢰가 안전이 중요한 환경에서 팀워크와 작업에 어떻게 영향을 미칠 수 있는지 이해하려고 한다.

Mehta는 "작업은 매우 중요하며, 우리는 인간-인-루프 로봇 공학 설계, 평가 및 작업장으로의 통합이 인간의 능력을 지원하고 강화하도록 하는 데 동기를 부여한다."고 결론지었다.