NeuroTracker と米国空軍およびNASAの協力

軍事作戦における現代の進歩は、空軍兵士が、高いリスクとプレッシャーのかかる環境における意思決定能力を高めるために、より多くの技術と資源を利用できることを意味します。この新しいアプローチは、空軍兵士がこれまで以上に迅速にデータと情報源を統合することを意味し、認知負荷能力を超え、ミスを犯すリスクが高まっています。.

（航空教育訓練司令部現状への対策を緊急に講じる必要性を認識しているだけでは空軍パイロットの不足というの創設を通じて、、パイロット・トレーニング・ネクスト（PTN）プログラム認知負荷を評価・監視する。これは、訓練環境を最適化し、軍のあらゆるレベルのパイロットの学習能力を向上させる可能性を秘めています。

パイロット訓練に革命を起こす革新的なアプローチにもかかわらず、課題がないわけではありません。才能のプロファイリングと訓練効果の向上には、科学的に検証された技術が必要です。新興テクノロジーや神経科学の分野には潜在的な解決策が存在しますが、理論と実践の間には依然として大きなギャップがあります。

結んだ理由の一つです先駆的なパートナーシップをと NASA。このパートナーシップは、生体測定データと人間のパフォーマンスデータの収集に焦点を当て、パイロット訓練生の最適な学習に寄与する生理学的および認知的要因の研究を目指しています。AETCとNASAの共同研究契約の一環として、訓練生の学習体験を最適化するために、人間のパフォーマンスに関する包括的な視点を生成する機械学習アルゴリズムが開発されています。

NASAは、学生個々の生体認証データから推論を導き出す方法に関する専門知識も提供する予定です。生体認証データに加え、視線追跡データ可視化技術、教官パイロットがリアルタイムおよび飛行後にデータを分析できるようにします。NeuroTracker NeuroTracker 、パイロットのパフォーマンスに影響を与える重要な認知能力を評価し、向上させるために使用されます。

NeuroTracker 、Aviator Training Next Program（アビエイター・トレーニング・ネクスト・プログラム）の最終候補に選ばれ、PTNカリキュラムの応用生体認証・分析プログラムの中核コンポーネントとして選ばれた唯一のニューロテクノロジーです。NeuroTracker NeuroTracker に活用されています、ワーキングメモリ、注意力、実行機能のトレーニング。これらはすべて、ストレスとプレッシャーの高い環境において状況認識を維持し、効果的な意思決定を行うために不可欠です。

このパートナーシップは、インタラクティブでアクセスしやすいテクノロジーを学習プロセスに統合する集中的な科学的方法論を通じて、空軍兵のパフォーマンスと精神的回復力を強化するために、多分野の専門知識を結集します。.

サイエンス・アプリケーションズ・インターナショナル（SAIC）応用バイオメトリクスおよび分析チームが、 PTNにおけるこの取り組みの大部分を主導しました。まず、認知能力と心理測定の基礎プロファイルを作成し、強みと弱みを特定しました。次に、認知負荷容量と回復力の両方をモニタリングおよび改善するための包括的なアプローチとして、認知訓練、身体トレーニング、ニューロテクノロジー（NeuroTracker）、バイオメトリクス、睡眠トラッキングを組み合わせた手法を実施しました。実機およびシミュレーション飛行中のストレス反応は、心拍変動（HRV）などのバイオメトリクスを用いて測定および分析されました。これらの戦略は、プログラム期間中毎日実施され、教官パイロット（IP）とSAICの認知コーチの両方から継続的なフィードバックを受けました。

事後テスト分析の完了後、特にワーキングメモリ容量において36%の改善が見られ、その他の認知機能も9～20%の改善が見られました（結果は後日発表予定です）。さらに、 NeuroTracker 速度閾値データは、各飛行コースにどのパイロットを割り当てるかを決定する上で予測能力を示しました。サンプル数が少なすぎて統計的有意性を判断することはできませんでしたが、これらの結果は、 Jocelyn Faubert教授による以前の研究を用いて評価された、複雑で動的な視覚シーンを迅速に処理する方法を学習する能力がプロアスリートの特徴的な要素であることを実証しています NeuroTracker 。

これらの予備的なデータ結果と共同研究パートナーシップは、これらのプログラムが評価、適応、そして学生環境への統合を継続していく中で達成できることについて、大きな意味を持っています。航空兵の訓練に対するこの現代的なアプローチは、米国空軍、軍内の他の訓練プログラムにも革命をもたらす可能性を秘めています。その一例が、米国陸軍の回転翼航空機パイロット向けの次世代パイロット訓練プログラム（ATN）です。ATNプログラムは「次世代学習」モデルを採用し、カスタマイズされたアプローチを用いて、パイロットが学術環境、シミュレーション環境、そして実地環境においてどのように最も効果的に学習できるかを理解しようとしています。

こうしたタイプのコラボレーションにより、軍事訓練のあらゆる分野で同様のイノベーションが生まれ、より迅速で効率的、かつ学習重視の方法で戦闘員を育成できる可能性が生まれます。.