ES2912347T3

ES2912347T3 - Identificación de entradas sensoriales que afectan a la carga de la memoria de trabajo de un individuo

Info

Publication number: ES2912347T3
Application number: ES16790915T
Authority: ES
Inventors: Lars Andersson; Matthew Lawrenson
Original assignee: Telefonaktiebolaget LM Ericsson AB
Current assignee: Telefonaktiebolaget LM Ericsson AB
Priority date: 2016-10-26
Filing date: 2016-10-26
Publication date: 2022-05-25
Anticipated expiration: 2036-10-26
Also published as: IL265860B; US20220265186A1; PL3531892T3; ZA201902305B; CO2019003977A2; BR112019008188A2; US20190282156A1; RU2734865C1; AU2016427629A1; EP4026487A1; KR102295808B1; CN109862822A; KR20190058565A; MX2019004825A; EP3531892B1; US11723570B2; US11259730B2; US20230329611A1; SG11201903028RA; US12213787B2

Abstract

Un método de identificación de entradas sensoriales que afectan a la carga de la memoria de trabajo de un individuo (20), el método que se realiza por un ordenador y que comprende: monitorizar (S101) la carga de la memoria de trabajo del individuo (20) usando un dispositivo sensor (12); y detectar (S102) un aumento en la carga de la memoria de trabajo monitorizada del individuo (20); el método que comprende además: registrar un sonido usando un micrófono incorporado del ordenador; e identificar (S103), en respuesta a la detección del aumento en la carga de la memoria de trabajo monitorizada del individuo, el sonido registrado como entrada sensorial que afecta a la carga de la memoria de trabajo del individuo (20), identificando el sonido registrado para que coincida en el tiempo con el aumento detectado en la carga de la memoria de trabajo monitorizada; concluir que el individuo ha iniciado un reproductor de audio del ordenador; y disminuir (S104a, S104b) el impacto que tiene el sonido en la carga de la memoria de trabajo del individuo (20) reduciendo el nivel de sonido que se emite por el reproductor de audio a través de un altavoz del ordenador.

Description

DESCRIPCIÓN

identificación de entradas sensoriales que afectan a la carga de la memoria de trabajo de un individuo

Campo técnico

La invención se refiere a un método para identificar entradas sensoriales que afectan a la carga de la memoria de trabajo de un individuo, un dispositivo para identificar entradas sensoriales que afectan a la carga de la memoria de trabajo de un individuo, un programa informático correspondiente y un producto de programa informático correspondiente.

Antecedentes

La concentración hace que las personas sean menos susceptibles a la distracción, pero implica un esfuerzo cognitivo considerable. La medida en que las personas pueden centrarse en una cierta tarea depende de la naturaleza exacta y la dificultad de esa tarea y la modalidad (por ejemplo, visual, verbal) de la distracción en comparación con la tarea.

La memoria de trabajo es la pequeña cantidad de información en la mente de una persona a la que puede acceder fácilmente. La memoria de trabajo se utiliza para tareas cognitivas tales como el razonamiento y la resolución de problemas. La información retenida en la memoria de trabajo de uno es temporal; desaparece a menos que se almacene en la memoria a largo plazo. También, la cantidad de información que se puede almacenar en la memoria de trabajo es limitada. Las entradas sensoriales en competencia (es decir, las distracciones) pueden dar como resultado una alta carga de memoria de trabajo, lo que puede limitar las capacidades cognitivas de uno. La medición del diámetro de la pupila se puede utilizar para obtener información acerca de la demanda de memoria de trabajo en diferentes actividades cognitivas.

La carga cognitiva se puede ejemplificar midiendo la respuesta pupilar a medida que una persona se está sometiendo a varios procesos mentales. Los estudios muestran el esfuerzo mental requerido para realizar un cálculo y cómo este esfuerzo cambia a lo largo del proceso de la tarea.

Por ejemplo, se ha realizado un estudio que intentó correlacionar diferentes medidas de la pupila, a saber, la duración de la fijación y el tamaño de la pupila, con la carga de memoria y la carga de procesamiento. El estudio descubrió que el aumento en la duración de la fijación con el número de objetivos dentro y por encima de la capacidad de la memoria de trabajo sugiere que en la visualización libre, la duración de la fijación es sensible a la carga real de la memoria, así como a la carga de procesamiento, mientras que el tamaño de la pupila es indicativo de la carga de procesamiento solamente. Por lo tanto, se concluyó que la duración de la fijación es selectiva para la carga de memoria de los objetivos. Por el contrario, los cambios en el tamaño de la pupila son demasiado lentos para aislar instancias de acumulación de memoria, tales como la codificación de destino en la tarea de búsqueda de visualización libre. El tamaño de la pupila refleja muy probablemente una carga de procesamiento general que incorpora varios procesos cognitivos.

El efecto que tiene la realización de tareas en la pupila humana se denomina "respuesta pupilar evocada por la tarea". Un trabajo reciente, por ejemplo "Measuring the Task-Evoked Pupillary Response with a Remote Eye Tracker" de J. Klingner, R. Kumar y P. Hanrahan, en Actas del simposio de 2008 sobre investigación y aplicaciones de seguimiento ocular (ETRA '08), páginas 69-72, ACM Nueva York, 2008, ha encontrado que los rastreadores oculares de video remotos tienen suficiente precisión para ser usados para mediciones pupilares detalladas evocadas por tareas.

Un electroencefalograma (EEG) es una técnica mediante la cual se miden las señales eléctricas en el cuero cabelludo, la frente o las regiones del oído para determinar la actividad cerebral. En la literatura se ha demostrado que las mediciones de EEG se pueden vincular a tareas cognitivas. Por ejemplo, la medición de señales de EEG se puede utilizar para clasificar una tarea mental con una precisión relativamente alta. Como ejemplo, la escritura mental de cartas, en la que se instruyó a los sujetos para que escribieran mentalmente una carta a un amigo sin vocalizar, se podría distinguir de la tarea de multiplicar mentalmente dos números de múltiples dígitos, tal como 49 por 78.

Están disponibles una serie de dispositivos y métodos asociados disponibles para recopilar conocimiento de qué entradas sensoriales están en el área local de un sujeto o usuario, es decir, qué está cerca de lo que se podría sentir por el usuario. A continuación se dan algunos ejemplos.

Los sensores de imágenes se pueden usar para identificar objetos dentro del campo de visión de los sensores. El uso de sensores de imagen en el reconocimiento de objetos ha llegado a ser particularmente poderoso debido al desarrollo de algoritmos de aprendizaje por máquina que pueden identificar objetos en imágenes o videos con un alto grado de precisión.

Las cámaras de campo de luz son capaces de captar datos acerca del campo de luz que emana de una escena. Como tal, se pueden obtener más datos que si solo se registra un único plano, como con una cámara estándar. Como tales, las imágenes en 3D se pueden obtener usando una única cámara con una única lente.

Los sensores basados en LIDAR ("Detección de Luz y Rango") son capaces de escanear su entorno para obtener un mapa en 3D de su entorno y, de este modo, proporcionar datos a un algoritmo que puede identificar objetos. Recientemente se han creado prototipos de implementaciones 'en chip' o LIDAR, proporcionando un camino hacia implementaciones de bajo coste de tan solo 10 dólares. RADAR ("Detección de Radio y Rango") también tiene la capacidad de identificar objetos.

Los sensores de audio, es decir, los micrófonos, también se pueden usar para identificar diferentes eventos. Se han desarrollado algoritmos para identificar eventos basados en los sonidos que producen. Cuando se combina con micrófonos direccionales, esto permite que un usuario asocie una acción (evento) y una ubicación con un evento. Se han desarrollado dispositivos que son capaces de identificar el olor (las llamados narices electrónicas). Si bien estos varían mucho en términos de la tecnología subyacente, algunos dispositivos extremadamente potentes ahora están disponibles a precios de mercado masivo y, de hecho, se han incorporado a dispositivos tales como los que detectan el uso de alcohol o marihuana.

Están disponibles una serie de dispositivos y métodos asociados para ocultar las entradas sensoriales de un usuario, es decir, o bien enmascarar o bien eliminar una entrada sensorial de manera que ya no se note por el usuario. A continuación se dan algunos ejemplos.

La Realidad Aumentada (AR) es una tecnología que permite cambiar la apariencia del entorno físico para el usuario, añadiendo artificialmente contenido generado por ordenador que se mezcla con el entorno. Esto puede ser contenido visual, por ejemplo, usando auriculares de AR. La AR tiene potencial en el entretenimiento (medios, juegos), pero también en la educación y para uso profesional.

Recientemente, se han lanzado al mercado o anunciado una serie de dispositivos de 'audición activa'. Los ejemplos incluyen el 'Here One' de Doppler Labs y el 'Pilot' de Waverly Labs. Mientras que Pilot demuestra la capacidad de añadir inteligencia a los dispositivos auditivos (supuestamente se traducirá entre usuarios que hablan diferentes idiomas), Here One modifica el nivel en el que o bien se escuchan o bien no se escuchan varios sonidos.

Los dispositivos que son capaces de sintetizar el olor están disponibles en el mercado o han sido anunciados, un ejemplo que es el 'Cyrano'. Otros grupos han trabajado en pantallas que pueden proyectar olores usando ventiladores para situar un olor en una parte determinada de la pantalla. El olor se puede enmascarar con otro olor donde un primer olor se sustituye por un segundo olor más fuerte, o se puede enmascarar usando un olor blanco. Los científicos descubrieron que, de manera similar a la luz blanca, donde la combinación de muchas longitudes de onda produce luz blanca (aparentemente incolora), las mezclas con muchos componentes de olor pueden producir un olor que es difícil de distinguir.

El filtrado de contenido es una forma de alterar o restringir contenido digital, tal como publicidad, material inapropiado o aplicaciones potencialmente hostiles. El software de filtrado de contenido se utiliza por diferentes razones, una de las cuales puede ser el bloqueo de distracciones no deseadas mientras que se navega por Internet. El uso de AR ofrece la posibilidad de bloqueo de anuncios del "mundo real", que es el bloqueo de, por ejemplo, logotipos de marcas y anuncios en el entorno físico del usuario del dispositivo de AR.

Las aplicaciones de productividad son programas informáticos que ayudan a aumentar la productividad y mejorar la concentración y el enfoque, por ejemplo, filtrando o bloqueando contenido que distrae, configurando temporizadores o programando el trabajo y los descansos teniendo en cuenta la capacidad de atención del usuario.

Sin embargo, las soluciones existentes tienen problemas.

Con respecto a la identificación y eliminación de entradas sensoriales potencialmente distractoras:

carga de la memoria de trabajo: las soluciones existentes requieren que el usuario piense activamente en lo que lo distrae, siendo en sí mismo perjudicial para la carga de la memoria de trabajo del usuario;

universalidad: las soluciones existentes solamente se enfocan en ciertos tipos de distractores (por ejemplo, bloquear anuncios de sitios web) o se centran solo en una de las entradas sensoriales del usuario (por ejemplo, bloquear solamente entradas de audio).

En cuanto a la realimentación/control:

detección de enfoque: las soluciones existentes no miden directamente la carga de la memoria de trabajo real del usuario y, de este modo, tienen menos información acerca de la necesidad de eliminar los distractores y qué distractores se deberían eliminar;

efecto de eliminación: las soluciones existentes no miden directamente la eficacia de la eliminación de distractores individuales en la carga de la memoria de trabajo del usuario.

El documento US 2007/0165019 A1 describe un método para diseñar una interfaz humana de un sistema que incluye establecer pautas para evitar condiciones de sobrecarga sensorial de un ser humano que interactúa con el sistema, identificar un evento asociado con el sistema que produce una condición de sobrecarga sensorial potencial y generar una solución de diseño de interfaz humana en base a las pautas para modificar una operación del sistema para ayudar a aliviar la condición de sobrecarga sensorial potencial asociada con el evento.

"Background and evoked activity and their interaction in the human brain", de T. Nierhaus et al., publicado en Magnetic Resonance Imaging, vol. 27, páginas 1140-1150, Elsevier (2009)), brinda una descripción general del conocimiento actual sobre el tema de la actividad cerebral de fondo y su relación con la actividad evocada, y proporciona una revisión de estudios recientes que examinan la influencia de la actividad en curso en las respuestas conductuales y la relación entre la actividad en curso y evocada.

"What Works in auditory working memory? A neural oscillations perspective", de A. Wilsch y J. Obleser, publicado en Brain Research, vol. 1640, páginas 193-207, Elsevier (2016), resume los hallazgos recientes sobre las oscilaciones neuronales, especialmente el poder alfa, y cómo reflejan la carga de la memoria y el deterioro de la memoria en la memoria de trabajo auditiva. El foco se pone específicamente en la carga de la memoria resultante de la degradación acústica. Luego, estos hallazgos se contrastan con los factores contextuales que benefician a los marcadores neuronales y conductuales del rendimiento de la memoria, reduciendo el ruido representacional.

Compendio

Un objeto de la presente invención es resolver o, al menos mitigar, el problema en la técnica de cómo proporcionar un método de identificación de entradas sensoriales que afectan a la carga de la memoria de trabajo de un individuo. Este objeto se consigue en un primer aspecto de la invención mediante un método de identificación de entradas sensoriales que afectan a la carga de la memoria de trabajo de un individuo. El método se realiza por un ordenador y comprende monitorizar la carga de la memoria de trabajo del individuo utilizando un dispositivo sensor y detectar un aumento en la carga de la memoria de trabajo del individuo. El método comprende además registrar un sonido usando un micrófono incorporado del ordenador e identificar, en respuesta a la detección del aumento en la carga de la memoria de trabajo monitorizada del individuo, el sonido registrado como una entrada sensorial que afecta a la carga de la memoria de trabajo del individuo. El método comprende además concluir que el individuo ha iniciado un reproductor de audio del ordenador, disminuyendo el impacto que tiene el sonido en la carga de la memoria de trabajo del individuo mediante la reducción del nivel de sonido emitido por el reproductor de audio a través de un altavoz del ordenador.

Este objeto se consigue en un segundo aspecto de la invención mediante un ordenador para identificar entradas sensoriales que afectan a la carga de la memoria de trabajo de un individuo. El dispositivo comprende una unidad de procesamiento configurada para monitorizar la carga de la memoria de trabajo del individuo usando un dispositivo sensor, y para detectar un aumento en la carga de la memoria de trabajo monitorizada del individuo. La unidad de procesamiento está configurada además para registrar un sonido usando un micrófono incorporado del ordenador y para identificar, en respuesta a la detección del aumento en la carga de la memoria de trabajo monitorizada del individuo, el sonido registrado como una entrada sensorial que afecta a la carga de la memoria de trabajo del individuo. La unidad de procesamiento está configurada además para concluir que el individuo ha iniciado un reproductor de audio del ordenador, y para disminuir el impacto que tiene el sonido en la carga de la memoria de trabajo del individuo mediante la reducción del nivel de sonido que se emite por el reproductor de audio a través de un altavoz del ordenador.

Por lo tanto, se utiliza un dispositivo sensor para monitorizar la carga de la memoria de trabajo de un individuo. En un ejemplo, el individuo está sentado frente a su ordenador y se usa una cámara incorporada del ordenador como dispositivo sensor para monitorizar la carga de la memoria de trabajo monitorizando uno o ambos ojos del individuo. La cámara de ejemplo se puede usar además en combinación con una unidad de procesamiento del ordenador para detectar cualquier aumento en la carga de la memoria de trabajo del individuo. Por ejemplo, la unidad de procesamiento puede, durante la monitorización por la cámara del individuo, detectar un cambio en la carga de la memoria de trabajo en forma de, por ejemplo, un aumento repentino en el tamaño de la pupila de uno o ambos ojos del individuo. Tal detección indica un aumento en la carga de la memoria de trabajo del individuo.

Tras tal detección, la unidad de procesamiento del ordenador puede identificar al menos una entrada sensorial que afecta a la carga de la memoria de trabajo del individuo. Por ejemplo, un micrófono incorporado del ordenador se usa en combinación con la unidad de procesamiento y registra un sonido que es probable que sea la entrada sensorial que causa el aumento detectado en la carga de la memoria de trabajo.

Esta identificación de entradas sensoriales que afectan a la carga de la memoria de trabajo del individuo es muy ventajosa y, como se tratará en varias realizaciones a continuación, se puede usar con muchos propósitos.

En una realización de la invención, después de haber identificado al menos una entrada sensorial que afecta a la carga de la memoria de trabajo del individuo, la unidad de procesamiento está configurada para disminuir el impacto que tiene la al menos una entrada sensorial identificada en la carga de la memoria de trabajo del individuo.

Por ejemplo, si la persona reside en un hogar conectado donde muchas funciones, tales como la calefacción, el control de luces y persianas, la activación de equipos de cocina, etc., están conectadas a una red de área local, tal como una Red de Área Local Inalámbrica (WLAN), junto con cualquier ordenador, tableta, teléfono inteligente, etc., se pueden iniciar acciones para mitigar el efecto negativo que las entradas sensoriales tienen sobre la carga de la memoria de trabajo del individuo.

Ahora, si un cambio en la carga de la memoria de trabajo se monitoriza y detecta por una cámara y una unidad de procesamiento de una tableta o un teléfono inteligente operado actualmente por el individuo, observando un aumento del diámetro de la pupila, la unidad de procesamiento de la tableta del individuo puede identificar, midiendo la temperatura ambiente o comunicándose con un sistema de control de calor, que es la calefacción de la casa la que está configurada a una temperatura demasiado alta que afecta negativamente a la carga de la memoria de trabajo del individuo.

Como resultado de ello, la unidad de procesamiento de la tableta transmite una señal de control a través de la WLAN a un sistema de control de calefacción del hogar, es decir, una fuente de la entrada sensorial identificada, para bajar la temperatura y disminuir ventajosamente por ello el impacto que la al menos una entrada sensorial identificada tiene sobre la carga de la memoria de trabajo del individuo.

Se observa que, en este ejemplo, una temperatura interior ligeramente demasiado alta típicamente no causaría un cambio repentino en la carga de la memoria de trabajo, sino un cambio que se debería monitorizar durante un período de tiempo prolongado.

En otro ejemplo, el individuo usa un par de auriculares equipados con capacidad de reducción de ruido, y la cámara y la unidad de procesamiento de la tableta que el individuo está utilizando actualmente detectan un aumento en el tamaño de la pupila, indicando por ello un aumento en la carga de la memoria de trabajo del individuo.

Los auriculares con reducción de ruido están equipados además con un micrófono que actúa como dispositivo de detección de entrada sensorial en combinación con una unidad de procesamiento de los auriculares para registrar el ruido de fondo molesto. Después de recibir una señal inalámbrica o por cable del ordenador que indica que se ha detectado un aumento en la carga de la memoria de trabajo, la unidad de procesamiento de los auriculares con reducción de ruido inicia una contramedida a la entrada sensorial identificada sometiendo al individuo a una señal que es una representación fuera de fase del ruido de fondo, cancelando por ello eficazmente el ruido de fondo. En otra realización de la invención, la identificación de una entrada sensorial que afecta a la carga de la memoria de trabajo del individuo se realiza ventajosamente mediante la identificación de una entrada sensorial que coincide en el tiempo con el aumento detectado en la carga de la memoria de trabajo, en donde la al menos una entrada sensorial identificada se considera que es la entrada sensorial que afecta a la carga de la memoria de trabajo del individuo. Esto es ventajoso si ocurre una entrada sensorial que da lugar a un aumento bastante repentino en la carga de la memoria de trabajo, tal como, por ejemplo, cuando el individuo se somete a un sonido o una luz que tiene un impacto inmediato en la carga de la memoria de trabajo. Sin embargo, en caso de que el individuo se someta a una entrada sensorial menos evidente, tal como, por ejemplo, un cambio de temperatura que generalmente es un proceso mucho más lento, una unidad de procesamiento que actúa como dispositivo de detección de entrada sensorial puede tener que evaluar los eventos que han ocurrido durante un período de tiempo reciente, por ejemplo durante los últimos 10 minutos. Como ejemplo, el dispositivo de detección de entrada sensorial puede ser un sensor de temperatura usado en combinación con la unidad de procesamiento para evaluar si se ha ocurrido un aumento de temperatura en los últimos 10 minutos, o incluso un sensor de gas que evalúa si una sustancia química particular está presente en aire ambiente.

En otra realización de la invención, para cada entrada sensorial identificada, se determina ventajosamente una medida con la que la al menos una entrada sensorial identificada afecta a la carga de la memoria de trabajo del individuo. Por ejemplo, la medida se puede configurar para asumir un valor entre 10 y 100, donde 10 implicaría un impacto pequeño, mientras que 100 implicaría un impacto importante en la carga de la memoria de trabajo del individuo.

En otra realización de la invención, la medida asociada con una entrada sensorial particular se puede almacenar en una base de datos para su uso posterior. En la práctica, en una situación en la que el individuo se somete a una pluralidad de entradas sensoriales, puede ser difícil evaluar qué entrada o entradas particulares afectan más al individuo.

En una realización de la invención, utilizando una base de datos que comprende una medida asociada con cada tipo de entrada sensorial, la unidad de procesamiento que está configurada para disminuir el impacto de la entrada o entradas sensoriales puede concluir evaluando la base de datos que uno o un par de diferentes entradas sensoriales generalmente afectan al individuo en mayor grado que a otros y, en consecuencia, disminuye el efecto de estas entradas sensoriales de alto impacto.

Ventajosamente, en una realización de la invención, es posible utilizar una fase de aprendizaje durante la cual el individuo se somete deliberadamente a diferentes entradas sensoriales mientras que se controlan los cambios en la carga de la memoria de trabajo del individuo. Además, se estima una medida asociada con cada entrada sensorial y se almacena en una base de datos para su uso posterior.

En los ejemplos anteriores, el cambio en la carga de trabajo del individuo se detecta por medio de una unidad de procesamiento que analiza imágenes captadas por una cámara. Sin embargo, se prevén otros dispositivos sensores, tales como sensores de EEG, sensores de electrocardiograma (EKG), medidores de frecuencia cardíaca, etc.

Además, como se ha tratado con referencia a lo que se conoce en la técnica en lo anterior, se pueden contemplar una serie de dispositivos de detección de entrada sensorial diferentes.

Además se proporciona un programa informático que comprende instrucciones ejecutables por ordenador para hacer que un dispositivo realice los pasos del método según el primer aspecto de la invención, cuando las instrucciones ejecutables por ordenador se ejecutan en una unidad de procesamiento incluida en el dispositivo. Además se proporciona un producto de programa informático que comprende un medio legible por ordenador, el medio legible por ordenador que tiene el programa informático del dispositivo incorporado en el mismo.

En general, todos los términos utilizados en las reivindicaciones se han de interpretar según su significado corriente en el campo técnico, a menos que se defina explícitamente lo contrario en la presente memoria. Todas las referencias a "un/una/el elemento, aparato, componente, medio, paso, etc." se han de interpretar abiertamente como referentes a al menos una instancia del elemento, aparato, componente, medio, paso, etc., a menos que se indique explícitamente lo contrario. Los pasos de cualquier método descrito en la presente memoria no tienen que ser realizados en el orden exacto descrito, a menos que se indique explícitamente.

Breve descripción de los dibujos

La invención se describe ahora, a modo de ejemplo, con referencia a los dibujos adjuntos, en los que:

la Figura 1 ilustra un dispositivo para identificar entradas sensoriales que afectan a la carga de la memoria de trabajo de un individuo, según una realización de la invención;

la Figura 2 muestra una vista superior del dispositivo de la Figura 1 con un usuario sentado frente al dispositivo; la Figura 3 ilustra un diagrama de flujo de un método de identificación de entradas sensoriales que afectan a la carga de la memoria de trabajo de un individuo, según una realización de la invención;

la Figura 4 ilustra un diagrama de flujo de un método de identificación de entradas sensoriales que afectan a la carga de la memoria de trabajo de un individuo, según otra realización de la invención;

la Figura 5 muestra una vista superior del dispositivo de la Figura 1 con un usuario sentado frente al dispositivo equipado con un par de auriculares con capacidad de reducción de ruido;

la Figura 6 ilustra un diagrama de flujo de un método de identificación de entradas sensoriales que afectan a la carga de la memoria de trabajo de un individuo, según otra realización más de la invención;

la Figura 7 ilustra un diagrama de flujo de un método de identificación de entradas sensoriales que afectan a la carga de la memoria de trabajo de un individuo, según otra realización de la invención;

la Figura 8 ilustra un diagrama de flujo de un método de identificación de entradas sensoriales que afectan a la carga de la memoria de trabajo de un individuo, según otra realización más de la invención; y

la Figura 9 ilustra un dispositivo para identificar entradas sensoriales que afectan a la carga de la memoria de trabajo de un individuo, según otra realización de la invención.

Descripción detallada

La invención se describirá ahora con más detalle en lo sucesivo con referencia a los dibujos que se acompañan, en los que se muestran ciertas realizaciones de la invención. Sin embargo, esta invención se puede realizar de muchas formas diferentes y no se debería interpretar como limitada a las realizaciones expuestas en la presente memoria; más bien, estas realizaciones se proporcionan a modo de ejemplo de modo que esta descripción sea minuciosa y completa, y transporte completamente el alcance de la invención a los expertos en la técnica. Números similares se refieren a elementos similares a lo largo de la descripción.

La Figura 1 ilustra un dispositivo 10 para identificar entradas sensoriales que afectan a la carga de la memoria de trabajo de un individuo según una realización de la invención. El dispositivo es y muestra un dispositivo ejemplificado en forma de un ordenador de escritorio 10 en una vista frontal, que tiene una pantalla 11, una cámara 12, un micrófono 13 y un altavoz 14.

La Figura 2 muestra una vista superior del ordenador de escritorio 10, con un usuario 20 sentado frente a él. Como se puede ver, la cámara 12, el micrófono 13 y el altavoz 14 están acoplados operativamente a una unidad de procesamiento 15 incorporada en forma de uno o más microprocesadores dispuestos para ejecutar un programa informático 16 descargado en un medio de almacenamiento adecuado 17 asociado con el microprocesador 15, tal como una Memoria de Acceso Aleatorio (RAM), una memoria flash, una unidad de disco duro, un servicio en la nube u otros dispositivos de almacenamiento de información. La unidad de procesamiento 15 está dispuesta para controlar la operación del ordenador de escritorio 10 cuando el programa informático 16 apropiado que comprende instrucciones ejecutables por ordenador se descarga al medio de almacenamiento 17 y se ejecuta por la unidad de procesamiento 15. El medio de almacenamiento 17 también puede ser un producto de programa informático que comprende el programa informático 16. Alternativamente, el programa informático 16 se puede transferir al medio de almacenamiento por medio de un producto de programa informático adecuado, tal como un Disco Versátil Digital (DVD) o una tarjeta de memoria. Como alternativa adicional, el programa informático se puede descargar al medio de almacenamiento 17 a través de una red. La unidad de procesamiento 15 se puede incorporar alternativamente en forma de un procesador de señal digital (DSP), un circuito integrado de aplicaciones específicas (ASIC), una agrupación de puertas programables en campo (FPGA), un dispositivo lógico programable complejo (CPLD), etc. Como se trató anteriormente, el ordenador 10 está en una realización configurado para identificar eventos que tienen un efecto no deseado en el enfoque del usuario, por ejemplo, mientras que el usuario realiza una tarea cognitivamente exigente.

Como se puede ver en la Figura 2, el usuario 20 del ordenador 10, cuando está sentado frente a la pantalla 11, se coloca en un campo de visión de la cámara 12. Un método de identificación de entradas sensoriales que afectan a la carga de la memoria de trabajo de un individuo -es decir, el usuario 20- se describirá a continuación con referencia a la Figura 2 y además a la Figura 3 que ilustra un diagrama de flujo del método.

Se usa un dispositivo sensor para monitorizar la carga de la memoria de trabajo de un individuo en el paso S101. En esta realización ejemplar particular, el dispositivo sensor está incorporado por la cámara 12 que monitoriza uno o ambos ojos del usuario 20. Ahora, si el usuario 20 llega a estar distraído por una entrada sensorial, la carga de la memoria de trabajo aumentará, lo que típicamente da como resultado un aumento de las pupilas de los ojos del usuario.

En una realización de la invención, se prevé que si el diámetro de la pupila de uno de los ojos del usuario aumenta por encima de un valor umbral, por ejemplo 0,5 mm, se considera que la carga de la memoria de trabajo del usuario 20 ha aumentado. Se prevé además que se utilicen diferentes valores umbrales; por ejemplo, un aumento de 0,2 mm representa un primer valor de carga de la memoria de trabajo A, un aumento de 0,4 mm representa un segundo valor de carga de la memoria de trabajo B, un aumento de 0,6 mm representa un tercer valor de carga de la memoria de trabajo C, y así sucesivamente.

En el paso S102, la cámara 12 (o la unidad de procesamiento 15 que analiza las imágenes captadas por la cámara 12), detecta un aumento en la carga de la memoria de trabajo del usuario 20, por ejemplo, concluyendo que el diámetro de las pupilas de los ojos del usuario ha aumentado por encima de un cierto valor umbral.

En respuesta al aumento detectado en la carga de la memoria de trabajo del usuario, un dispositivo de detección de entrada sensorial -en esta realización particular que se ejemplifica por la unidad de procesamiento 15 que recibe señales del micrófono 13- identifica ventajosamente una o más entradas sensoriales que afectan a la carga de la memoria de trabajo del usuario 20 en el paso S103. En este ejemplo, el micrófono incorporado 13 del ordenador 20 registra un sonido que es probable que sea la entrada sensorial que causa el cambio detectado en la carga de la memoria de trabajo del usuario 20.

En una realización, la entrada sensorial, que en este ejemplo es un sonido, se identifica ventajosamente por la unidad de procesamiento 15 para que coincida en el tiempo con el aumento detectado en la carga de la memoria de trabajo, por lo que se considera que es la entrada sensorial que causa el aumento. De este modo, si el sonido se grabó justo antes de que se detectara el aumento en la carga de la memoria de trabajo, se considera que el sonido es la entrada sensorial que causa el aumento.

En una realización, tras haber identificado una entrada sensorial que afecta a la carga de la memoria de trabajo del usuario 20, se toman medidas para disminuir el impacto que tiene la entrada sensorial en la carga de la memoria de trabajo, como se tratará a continuación.

En la realización ilustrada en el diagrama de flujo de la Figura 4, después de que el micrófono 13 haya registrado un sonido que se considera que es la entrada sensorial que causa el aumento en la carga de la memoria de trabajo en el paso S103, la unidad de procesamiento 15 del ordenador 10 concluye que el usuario 20 él mismo acaba de iniciar un reproductor de audio del ordenador 10 y ventajosamente reduce el nivel de sonido que se emite por el reproductor de audio a través del altavoz 14 del ordenador 10 en el paso S104a, dado que el nivel de audio seleccionado es demasiado alto y, de este modo, afecta a la carga de la memoria de trabajo del usuario 20. Por lo tanto, en esta realización particular, el impacto que la entrada sensorial identificada tiene sobre la carga de la memoria de trabajo del usuario se reduce usando la unidad de procesamiento 15 que controla la fuente misma de la entrada sensorial identificada, en este caso que es el altavoz 14 del ordenador.

En otra realización ilustrada con referencia a las Figuras 5 y 6, el impacto de la entrada sensorial sobre la carga de la memoria de trabajo del usuario se reduce iniciando una contramedida para la entrada sensorial identificada.

Como se puede ver en la Figura 5, el usuario 20 lleva un par de auriculares 21 que, en este ejemplo, están equipados con capacidad de reducción de ruido. Ahora, la cámara 12 del ordenador 10 en cooperación con la unidad de procesamiento 15 monitoriza y detecta un aumento en la carga de la memoria de trabajo del usuario 20 en los pasos S101 y S102 como se ilustra en la Figura 6, y una unidad de procesamiento y un micrófono (no mostrados) de los auriculares 21 sirven como dispositivo de detección de entrada sensorial para registrar ruido de fondo molesto en el paso S103, como se ilustra con el sonido identificado 22.

Después de recibir una señal inalámbrica o cableada 23 del ordenador 10 que indica que se ha detectado un aumento en la carga de la memoria de trabajo en el paso S102, la unidad de procesamiento de los auriculares de reducción de ruido 21 inicia ventajosamente una contramedida a la entrada sensorial identificada sometiendo al individuo a una señal 24 que es una representación fuera de fase del ruido de fondo 23 en el paso S104b, cancelando por ello de manera eficaz el ruido de fondo.

En las realizaciones tratadas anteriormente, la cámara 12 se usa como dispositivo sensor para monitorizar y detectar un aumento en la carga de la memoria de trabajo del usuario 20 en cooperación con la unidad de procesamiento 15, detectando cambios en el tamaño de la pupila de los ojos del usuario. Se puede contemplar además que la cámara 12 se utilice como un detector de mirada con capacidad para seguir una dirección de la atención visual del usuario y su duración.

En general, las personas tienen una tendencia a mirar un objeto cuando lo usan para una tarea -alguien que trabaja en un ordenador portátil pasará la mayor parte del tiempo de la tarea mirando el ordenador portátil. Por lo tanto, si su mirada cambia repentinamente, esto puede ser una indicación de que se ha distraído. Cuando la mirada se desplaza hacia otro objeto que está proporcionando una entrada sensorial (por ejemplo, haciendo un sonido, mostrando imágenes cambiantes, etc.), esto puede indicar que ese objeto está causando distracción.

Sin embargo, las personas también pueden cambiar la mirada para concentrarse o para inspirarse, como mirar hacia el cielo.

Mediante el seguimiento de la mirada del usuario y, en particular, el registro de las veces que cambia la mirada desde un dispositivo que está utilizando para su tarea y hacia un objeto que proporciona una entrada sensorial, se puede hacer una medición de la frecuencia en cuanto a lo frecuente que el usuario es probable que se distraiga. Se puede aprender una mirada característica de 'inspiración' o 'concentración' para un usuario dado y descontarla de esta medición.

Además, se contempla que un dispositivo que se lleva puesto equipado con una cámara se utilice como dispositivo sensor para monitorizar y detectar un aumento en la carga de la memoria de trabajo del usuario en cooperación con una unidad de procesamiento del dispositivo portátil, tal como unos auriculares de realidad virtual (VR) o unas gafas tipo Google Glass.

Además, se contemplan dispositivos sensores de seguimiento de actividad que sean capaces de identificar actividades específicas en las que participa el usuario y posiblemente la eficiencia del usuario en estas actividades. De forma similar a la mirada, el movimiento de una persona se puede utilizar para evaluar la probabilidad de que se esté distrayendo. Por lo tanto, si el dispositivo sensor es un sensor de seguimiento de movimiento, y si el usuario cambia de posición con frecuencia, en particular en respuesta a un objeto que proporciona una entrada sensorial (por ejemplo, un televisor), la salida del sensor puede proporcionar una indicación de que el objeto está distrayendo. Por lo tanto, monitorizando el movimiento de la persona y, si es posible, correlacionarlo este con los objetos en la habitación, entonces se puede hacer una medida en cuanto a si se está distrayendo y por qué.

Un dispositivo sensor de seguimiento de actividad también puede seguir el progreso de una tarea, por ejemplo, el número de palabras escritas en un documento, el aumento del tamaño de un archivo de dibujo, el número de celdas ajustadas en un archivo de Excel, etc.

Se pueden contemplar varios dispositivos sensores distintos de las cámaras, por ejemplo, sensores de EEG, sensores de EKG, medidores de frecuencia cardíaca, etc.

Además, se pueden combinar diferentes propiedades para detectar un aumento en la carga de la memoria de trabajo del usuario, por ejemplo, considerando una combinación de dos o más del tamaño de la pupila, la mirada, la frecuencia cardíaca, la actividad, el EEG, etc.

Además, se pueden contemplar una serie de tipos de dispositivos para identificar entradas sensoriales que afectan a la carga de la memoria de trabajo de un individuo, tales como ordenadores portátiles, tabletas, teléfonos inteligentes, relojes inteligentes (usando, por ejemplo, la frecuencia cardíaca como medida de la carga de la memoria de trabajo), aparatos de televisión, etc.

En otra realización más, el usuario 20 está durante una fase de aprendizaje del dispositivo 10 sometido deliberadamente a diferentes entradas sensoriales mientras que se monitorizan los cambios en la carga de la memoria de trabajo del individuo. Además, se estima una medida asociada con cada entrada sensorial particular y se almacena en una base de datos para su uso posterior.

Por ejemplo, para cualquier usuario dado, se puede registrar una carga de la memoria de trabajo nominal cuando el usuario prácticamente no está sometido a ninguna entrada sensorial (perturbadora) en su entorno de trabajo. Esta carga de la memoria de trabajo más baja se denota "Load^NOM", y corresponde al tamaño de la pupila denotado "PupilSize^NOM".

Ahora, el usuario se somete a diferentes entradas sensoriales y se detecta un aumento en el tamaño de la pupila de los ojos del usuario y un aumento correspondiente en la carga de la memoria de trabajo, como se ilustrará en la Tabla 1 a continuación.

Por lo tanto, en una realización de la invención, una representación de cualquier entrada sensorial identificada, y la medida correspondiente con la que dicha cualquier entrada sensorial identificada afecta a la carga de la memoria de trabajo del individuo, se introduce en una base de datos como se ilustra en la Tabla 1.

Se hace referencia además al diagrama de flujo de la Figura 7.

En una primera vuelta, el usuario 20 se somete a tres niveles de sonido diferentes de música seleccionada de una de sus listas de reproducción (es decir, música que el usuario realmente aprecia) y reproducida a través del altavoz 14 de su ordenador, mientras que la cámara 12 monitoriza el tamaño de la pupila de los ojos del usuario en el paso S101 y la unidad de procesamiento 15 detecta un aumento de 0,1 mm, un aumento de 0,3 mm y un aumento de 0,5 mm, respectivamente, para los tres niveles de sonido (crecientes) Nivel de sonido 1, Nivel de sonido 2 y Nivel de sonido 3, en el paso S102, que en el paso S105 se considera que corresponden a un aumento del 10%, 30% y 50% en la carga de la memoria de trabajo con respecto a Load^NOM. Los diferentes sonidos se identifican por el micrófono 13 y la unidad de procesamiento 15 en el paso S103.

Por lo tanto, para cada entrada sensorial identificada de la pluralidad de entradas sensoriales que afectan a la carga de la memoria de trabajo del usuario 20, se determina e introduce en la base de datos una medida con la que cada entrada sensorial identificada afecta a la carga de la memoria de trabajo del usuario 20. Esta evaluación se realiza típicamente por la unidad de procesamiento 15, pero alternativamente se podría realizar por la cámara 12 en sí misma. Los tres sonidos registrados y su respectivo impacto en la carga de la memoria de trabajo corresponden a las secciones 1, 2 y 3 de la Tabla 1.

En una segunda vuelta, el usuario 20 se somete a condiciones de iluminación correspondientes a la iluminación interior de la oficina durante un día de invierno. De nuevo, la cámara 12 monitoriza el tamaño de la pupila de los ojos del usuario y la unidad de procesamiento 15 detecta un aumento de 0,2 mm, que se considera que corresponde a un aumento del 20% en la carga de la memoria de trabajo con respecto a Load^NOM. Esto corresponde a la sección 4 en la Tabla 1.

En una tercera vuelta, se somete al usuario 20 al sonido del arranque del sistema de aire acondicionado de la oficina. La cámara 12 monitoriza el tamaño de la pupila de los ojos del usuario y la unidad de procesamiento 15 detecta un aumento de 0,1 mm, que se considera que corresponde a un aumento del 10% en la carga de la memoria de trabajo con respecto a Load^NOM. Esto corresponde a la sección 5 en la Tabla 1.

Tabla 1. Entradas sensoriales registradas frente al aumento de la carga de la memoria de trabajo.

La Tabla 1 ejemplifica cinco secciones diferentes, mientras que en un escenario de la vida real, se pueden registrar decenas de entradas sensoriales diferentes con el fin de cubrir una abundancia de situaciones que ocurren potencialmente y, de este modo, aumentar la carga de la memoria de trabajo del usuario.

Se debería observar que una base de datos tal como la de la Tabla 1 se puede construir sometiendo deliberadamente al usuario 20 a entradas sensoriales, pero se puede construir mientras que el usuario 20 se somete "de manera natural" a las entradas sensoriales. Además, las entradas sensoriales que ocurren de manera natural se pueden añadir a una base de datos que comprende entradas sensoriales a las que el usuario 20 ha sido sometido deliberadamente.

En una realización adicional ilustrada con referencia al diagrama de flujo de la Figura 8, la base de datos de la Tabla 1 se utiliza para seleccionar cuál de entre una serie de entradas sensoriales a las que se somete al usuario 20 se debería disminuir para reducir de manera eficaz la carga de la memoria de trabajo del usuario 20.

Si se detecta un aumento en la carga de la memoria de trabajo del usuario 20, algunas entradas sensoriales (es decir, sonidos, entradas visuales y potencialmente incluso olores) se pueden eliminar u oscurecer con el fin de reducir la carga en la memoria de trabajo del usuario.

En otras palabras, como las distracciones que tienen lugar dentro de la localidad del usuario (es decir, dentro de una distancia en la que esas actividades pueden afectar a los sentidos del usuario) proporcionan entradas sensoriales que no contribuyen a la ejecución de la tarea del usuario, la presencia de estas entradas sensoriales se puede mitigar o incluso eliminar.

Suponiendo que el usuario 20 de la Figura 2 se somete a una pluralidad de entradas sensoriales, por ejemplo las enumeradas en la Tabla 1, según se identifican por el micrófono 13 con respecto a las entradas sensoriales audibles y un fotómetro (no mostrado) que identifica la iluminación interior en paso S103 después de que se haya detectado un aumento en la carga por la unidad de procesamiento 15 en el paso S102. En tal escenario, un problema que puede surgir está relacionado con distinguir cuál de las entradas sensoriales afecta más al usuario 20.

Volviendo a la base de datos de la Tabla 1 en el paso S103a - suponiendo que el reproductor de audio del ordenador 10 emite música con un Nivel de sonido 2 - la unidad de procesamiento 15 concluye que el reproductor de audio que reproduce con un Nivel de sonido 2 afecta al usuario 20 tanto como la iluminación interior y el sonido del aire acondicionado lo hacen de manera conjunta.

La unidad de procesamiento 15 del ordenador 10 puede determinar por lo tanto que el reproductor de audio se ha de apagar en el paso S104a, o al menos que su nivel de sonido de salida se debería reducir, disminuyendo ventajosamente por ello la carga de la memoria de trabajo del usuario 20.

La Figura 9 ilustra un dispositivo 10 para identificar entradas sensoriales de identidad que afectan a la carga de la memoria de trabajo de un individuo. El dispositivo 10 comprende medios de monitorización 30 adaptados para monitorizar la carga de la memoria de trabajo del individuo, medios de detección 31 adaptados para detectar un aumento en la carga de la memoria de trabajo del individuo y medios de identificación 32 adaptados para identificar, en respuesta a la detección del aumento, en menos una entrada sensorial que afecta a la carga de la memoria de trabajo del individuo.

Los medios de monitorización 30, los medios de detección 31 y los medios de identificación 32 pueden comprender una interfaz o interfaces de comunicaciones para recibir y proporcionar información, y además un almacenamiento local para almacenar datos, y (en analogía con lo tratado previamente) se pueden implementar por un procesador incorporado en forma de uno o más microprocesadores dispuestos para ejecutar un programa informático descargado en un medio de almacenamiento adecuado asociado con el microprocesador, tal como una RAM, una memoria Flash o una unidad de disco duro.

La invención se ha descrito principalmente anteriormente con referencia a unas pocas realizaciones. Sin embargo, como se apreciará fácilmente por un experto en la técnica, otras realizaciones además de las descritas anteriormente son igualmente posibles dentro del alcance de la invención, como se define en las reivindicaciones de patente adjuntas.

Claims

REIVINDICACIONES

1. Un método de identificación de entradas sensoriales que afectan a la carga de la memoria de trabajo de un individuo (20), el método que se realiza por un ordenador y que comprende:

monitorizar (S101) la carga de la memoria de trabajo del individuo (20) usando un dispositivo sensor (12); y detectar (S102) un aumento en la carga de la memoria de trabajo monitorizada del individuo (20);

el método que comprende además:

registrar un sonido usando un micrófono incorporado del ordenador; e

identificar (S103), en respuesta a la detección del aumento en la carga de la memoria de trabajo monitorizada del individuo, el sonido registrado como entrada sensorial que afecta a la carga de la memoria de trabajo del individuo (20), identificando el sonido registrado para que coincida en el tiempo con el aumento detectado en la carga de la memoria de trabajo monitorizada;

concluir que el individuo ha iniciado un reproductor de audio del ordenador; y

disminuir (S104a, S104b) el impacto que tiene el sonido en la carga de la memoria de trabajo del individuo (20) reduciendo el nivel de sonido que se emite por el reproductor de audio a través de un altavoz del ordenador.

2. El método según la reivindicación 1, en donde el dispositivo sensor (12) configurado para monitorizar la carga de la memoria de trabajo del individuo (20) se selecciona de un grupo que comprende: un sensor de imágenes, un medidor de frecuencia cardíaca, un sensor de electroencefalograma, EEG, un sensor de electrocardiograma, EKG.

3. Un programa informático (16) que comprende instrucciones ejecutables por ordenador para hacer que un ordenador (10) realice los pasos enumerados en las reivindicaciones 1 o 2 cuando las instrucciones ejecutables por ordenador se ejecutan en una unidad de procesamiento (15) incluida en el ordenador.

4. Un producto de programa informático que comprende un medio legible por ordenador (17), el medio legible por ordenador que tiene el programa informático (16) según la reivindicación 3 incorporado en el mismo.

5. Un ordenador (10) para identificar entradas sensoriales que afectan a la carga de la memoria de trabajo de un individuo (20), el ordenador que comprende:

una unidad de procesamiento (15) configurada para:

monitorizar la carga de la memoria de trabajo del individuo (20) usando un dispositivo sensor (12); y detectar un aumento en la carga de la memoria de trabajo monitorizada del individuo (20);

la unidad de procesamiento que está configurada además para:

registrar un sonido usando un micrófono incorporado del ordenador; e

identificar, en respuesta a la detección del aumento en la carga de la memoria de trabajo monitorizada del individuo, el sonido registrado como entrada sensorial que afecta a la carga de la memoria de trabajo del individuo (20), identificando el sonido registrado para que coincida en el tiempo con el aumento detectado en la carga de la memoria de trabajo monitorizada;

concluir que el individuo ha iniciado un reproductor de audio del ordenador; y

disminuir (S104a, S104b) el impacto que tiene el sonido sobre la carga de la memoria de trabajo del individuo (20) mediante la reducción del nivel de sonido que se emite por el reproductor de audio a través de un altavoz del ordenador.

6. El ordenador (10) según la reivindicación 5, en la que el dispositivo sensor (12) configurado para monitorizar la carga de la memoria de trabajo del individuo (20) se selecciona de un grupo que comprende: un sensor de imágenes, un medidor de frecuencia cardíaca, un sensor de electroencefalograma, EEG, un sensor de electrocardiograma, EKG.