БАА ва Жазоир олимлари машина ва чуқур ўрганиш технологияларидан фойдаланган ҳолда ҳайдовчиларнинг уйқучанлигини аниқлай оладиган ва уларни юзага келиши мумкин бўлган хавфдан огоҳлантирувчи алгоритмни ишлаб чиқди. Biomedical Signal Processing and Control журналида чоп этилган тадқиқот замонавий технологиялар бахтсиз ҳодисалар сонини қандай камайтириши мумкинлигини кўрсатади.

Шаржа университети профессори, тадқиқот муаллифларидан бири Саад Харус ҳайдаш пайтида уйқучанлик муаммоси ҳалигача ҳал этилмаганини таъкидлади. Ривожланиш электроэнцефалография (ЭЭГ)дан фойдаланишга асосланган, бу усул мия фаолиятини назорат қилади ва уйқучанлик белгиларини аниқлайди. 

Олимлар маълумотларни қайта ишлаш ва таҳлил қилиш учун оптималлаштириш алгоритми ва конволюцион нейрон тармоғидан (CNN) фойдаланганлар. Натижада тизимнинг аниқлигини 99,9 фоизга ошириш ва машғулотлар вақтини қисқартириш мумкин бўлди.

Тадқиқот янгиликларидан бири CNN ва SVM таснифлаш усулининг комбинацияси эди. Бундай ёндашув нафақат аниқликни ошириш, балки маълумотларни қайта ишлаш жараёнини сезиларли даражада тезлаштириш имконини берди.

Профессор Харуснинг таъкидлашича, технологияни амалий қўллаш йўлларда хавфсизликни сезиларли даражада яхшилаши мумкин. Масалан, тизим мобил қурилмалар ёки автомобилнинг асбоблар панелидаги камераларга интеграция қилиниши мумкин.