計(jì)算機(jī)科學(xué)家已經(jīng)開發(fā)出一種使用人工智能來測量員工在舒適工作空間中的舒適度和集中度的方法。

雖然熱桌和基于活動的工作可以節(jié)省成本和提高靈活性，并且據(jù)說可以提高員工的協(xié)作和滿意度，但研究還表明，噪音和缺乏隱私可能會分散注意力。

隨著世界各地某些地方對冠狀病毒的限制開始緩解，并且雇主計(jì)劃恢復(fù)基于辦公室的工作，RMIT和Arup開發(fā)的基于傳感器的新系統(tǒng)可以提供有關(guān)如何從這些靈活的工作空間中獲得最大收益的見解。

研究背后的RMIT團(tuán)隊(duì)是使用AI揭示人類行為模式的專家。

在該項(xiàng)目中，他們與心理學(xué)家合作，確定了工作環(huán)境中注意力和舒適度的幾個(gè)關(guān)鍵變量，然后著手用傳感器進(jìn)行測量。

他們與全球設(shè)計(jì)和工程公司Arup合作，在四個(gè)星期內(nèi)對公司兩個(gè)基于活動的工作辦公室的31名員工開發(fā)和測試了新的AI驅(qū)動系統(tǒng)。RMIT大學(xué)理學(xué)院的研究主要作者兼研究員Mohammad Saiedur Ra??haman博士說，收集的數(shù)據(jù)涉及噪聲水平，室內(nèi)溫度和空氣質(zhì)量，濕度，氣壓甚至電磁場。拉哈曼說：“我們將這些信息與調(diào)查數(shù)據(jù)一起用于訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)算法，該算法可以識別感知的注意力和活動模式，然后提供使這些空間最適合人們使用的解決方案。”

他們發(fā)現(xiàn)了什么

員工普遍支持基于活動的工作環(huán)境。

但是，數(shù)據(jù)顯示，不同的人更好地集中在不同的區(qū)域，以及其他重要的見識，對空間人員進(jìn)行管理。

例如，許多人有一個(gè)喜歡的地方，例如靠近窗戶，廚房或他們的經(jīng)理的地方，并且發(fā)現(xiàn)如果他們不能坐在那里，集中精力會變得更加困難。如果他們錯(cuò)過了自己喜歡的座位，他們也會對辦公室的溫度不太合適而更加敏感。

無論他們坐在哪里，辦公室溫度都是人們舒適和專注的主要因素。

大多數(shù)人發(fā)現(xiàn)低于22.5°C的溫度太冷而無法完全集中，并且隨著一天的發(fā)展，人們對這一點(diǎn)變得越來越敏感。

毫無疑問，早晨對注意力集中的主要影響是前一天晚上的睡眠質(zhì)量。

正式和非正式會議的數(shù)量也顯示出對感知集中度的影響很大，一天內(nèi)舉行五次正式會議的人報(bào)告的集中度要低于那些較少的人。

還測量了“非正式會議”(基于非正式活動鼓勵(lì)的磨合)。盡管它們被某些工人所青睞，可以用來減少正式會議的次數(shù)，但它們卻被其他人分心。

拉哈曼說，由于乘員密度高，二氧化碳含量高也是人們集中注意力的障礙。

拉哈曼說：“二氧化碳和熱舒適性的結(jié)果突顯了高質(zhì)量的供暖，制冷和通風(fēng)系統(tǒng)在辦公室設(shè)計(jì)以及室內(nèi)工廠減少二氧化碳中的重要性。”

使工作空間更好地工作

拉哈曼說：“我們認(rèn)為這種系統(tǒng)有可能最終用于做出有關(guān)工作場所設(shè)計(jì)和布局的明智決策，甚至可以向人們建議何時(shí)休息，什么區(qū)域最適合他們等等”。 。

奧雅納(Arup)的工程師和項(xiàng)目合作伙伴Shaw Kudo表示，除了自己辦公室的有用見解之外，他們還認(rèn)為這是幫助更廣泛的房地產(chǎn)行業(yè)的機(jī)會。

他說：“新的和現(xiàn)有的現(xiàn)代辦公室很可能會發(fā)生變化，并有可能在COVID-19之后重新設(shè)計(jì)工作場所。”

“這項(xiàng)工作的寶貴發(fā)現(xiàn)可用于未來的設(shè)計(jì)中，并使Arup可以在規(guī)劃未來工作場所時(shí)為我們的客戶提供更好的服務(wù)-無論是新建的，還是COVID-19之后返回辦公室的。”

Arup的工程師Tim Rawling表示，鑒于空間的變化，他們還希望對工作進(jìn)行調(diào)整，以評估在家工作對人們工作經(jīng)驗(yàn)的影響。

他說：“鑒于工作環(huán)境的變化，我們很高興有機(jī)會探索這項(xiàng)研究在新的工作環(huán)境和靈活的工作安排中的應(yīng)用。”

皇家墨爾本理工大學(xué)理學(xué)院的研究負(fù)責(zé)人弗洛拉·薩利姆(Flora Salim)副教授說，最近的技術(shù)發(fā)展和普及技術(shù)的普及為從各種傳感器和智能設(shè)備收集數(shù)據(jù)提供了許多機(jī)會。

薩利姆說：“盡管有無數(shù)的應(yīng)用程序?qū)⑦@些數(shù)據(jù)用于智能決策系統(tǒng)，但這是我們所知的第一項(xiàng)研究，該研究使用普適性的被動方式來測量工人在工作中的注意力水平。”

“我們希望它能對反映人們最佳表現(xiàn)的工作實(shí)踐做出真正的貢獻(xiàn)。”

在IEEE物聯(lián)網(wǎng)雜志上發(fā)表了“推斷開放式工作場所中的濃度的環(huán)境-物理系統(tǒng)”研究。