Detecting and monitoring mental fatigue: a non-invasive approach

Abstract

No dia-a-dia, não raras vezes se tem a sensação de estarmos esgotados, quer devido ao trabalho mental ou físico, a qual se intui como sendo o processo de deterioração do desempenho na realização de simples tarefas. A capacidade de trabalho, assim como a atuação de um indivíduo, seja física ou mental, geralmente diminui à medida que o dia avança. A perda destas faculdades pode ser associada ao surgir de fadiga, o que é especialmente percetível em trabalhos longos e exigentes, ou mesmo em tarefas repetitivas. No entanto, uma boa gestão do tempo de trabalho, do esforço investido em cada tarefa, bem como o efeito de pausas no labor, pode resultar num aumento de exercício intelectual, compensando parcialmente os efeitos da fadiga. O propósito desta tese de doutoramento é, portanto, a análise e criação de soluções capazes de avaliar o comportamento humano, e em particular a fadiga mental, de forma nãoinvasiva e sem interferência nas atividades quotidianas recorrendo a técnicas de Inteligência Artificial para a resolução de problemas.

On a daily basis, people at work often feel a sense of exhaustion due to mental or physical work, with a degraded sense of accomplishment in performing simple tasks. The working capacity and the individual performance, whether physical or mental, generally decreases as the day goes by. The loss of these capabilities may be associated with the onset of fatigue, which is especially noticeable in long and demanding jobs or repetitive tasks. However, effective work and time management, as well as the effect of breaks, can result in better mental outcomes, partially offsetting the effects of fatigue. Indeed, the object of this doctoral thesis will be centered on the analysis and creation of solutions to assess the human behavior, and in particular mental fatigue in a non-invasive way and without the interference of daily routines. It will be grounded on an Artificial Intelligence based approach to problem solving.