Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
Разработана система для создания более «умных» интерфейсов мозг-компьютер
Специалисты из Сколтеха, INRIA и RIKEN Advanced Intelligence Project исследовали возможности нескольких современных алгоритмов машинного обучения по решению определения умственной нагрузки и аффективных состояний человека. Разработанное программное обеспечение может быть использовано при создании более «умных» интерфейсов мозг-компьютер (ИМК), которые могут найти применение в медицине и других областях.
Результаты исследования опубликованы в журнале IEEE Systems, Man, and Cybernetics. ИМК обеспечивает связь между мозгом человека и компьютером, позволяя человеку управлять различными устройствами, такими как рука робота или инвалидное кресло, по сигналу, поступающему от головного мозга (активный ИМК).
ИМК также позволяет отслеживать и классифицировать психоэмоциональные состояния человека (пассивный ИМК). Сигналы мозга, поступающие в ИМК, как правило, измеряют при помощи электроэнцефалографии (ЭЭГ) – распространенного неинвазивного метода измерения электрической активности головного мозга.
Получаемые в результате ЭЭГ «сырые» данные в виде непрерывных сигналов должны подвергнуться достаточно основательной обработке, прежде чем они смогут обеспечить точное определение умственной нагрузки и аффективных состояний человека, что является необходимым условием для корректной работы пассивного ИМК.
Имеющиеся на сегодняшний день экспериментальные данные свидетельствуют о том, что точность этих измерений недостаточна даже для решения таких простых задач, как определение различия между высокой и низкой умственной нагрузкой, не говоря уже об их использовании в практических приложениях.
«Такая низкая точность измерений обусловлена чрезвычайно сложным устройством человеческого мозга. Представьте себе, что наш мозг – это огромный оркестр, в котором участвуют тысячи инструментов, а нам нужно при помощи ограниченного числа микрофонов и датчиков выделить характерное звучание каждого отдельного инструмента», − отметил один из авторов статьи, профессор Центра Сколтеха по научным и инженерным вычислительным технологиям для задач с большими массивами данных (CDISE) Анджей Чихоцкий.
Из этого следует, что для решения задач классификации данных ЭЭГ и распознавания различных паттернов головного мозга требуются более надежные и точные алгоритмы. Профессор Чихоцкий и его коллеги рассмотрели две группы алгоритмов машинного обучения, классификаторов на основе римановой геометрии (RGC) и сверточных нейронных сетей (CNN), которые неплохо зарекомендовали себя в активных ИМК.
Исследователи решили выяснить, справятся ли эти алгоритмы не только с так называемыми воображаемыми двигательными задачами, в которых испытуемый представляет в своем воображении определенные движения конечностей, в реальности не совершая их, но и с задачами оценки умственной нагрузки и аффективных состояний.
Ученые провели своего рода «конкурс» для семи алгоритмов, два из которых ученые разработали самостоятельно путем оптимизации хорошо зарекомендовавших себя римановых алгоритмов. В одном из двух экспериментов использовалась типичная для ИМК схема, в которой алгоритмы сначала обучались на данных об определенном испытуемом, а затем на нем же и тестировались.
Второй эксперимент проводился без привязки к определенному испытуемому, а эта схема гораздо сложнее, так как у разных людей активность мозга может быть очень разной. В экспериментах использовались реальные данные ЭЭГ из более ранних экспериментов одного из авторов статьи Фабьена Лотте и его коллег, а также база данных DEAP, где собраны данные по анализу эмоциональных состояний человека.
Ученые обнаружили, что глубокая нейронная сеть обошла всех своих «конкурентов» в решении задачи оценки умственной нагрузки, но при этом плохо справилась с задачей классификации эмоциональных состояний, а вот два алгоритма с римановой оптимизацией неплохо проявили себя в решении обеих задач.
В статье авторы делают вывод о том, что использовать пассивный ИМК для классификации аффективных состояний гораздо сложнее, чем для оценки умственной нагрузки, а калибровка алгоритма без привязки к определенному испытуемому пока дает существенно более низкую точность.
«На следующих этапах исследования мы планируем использовать более сложные методы на основе искусственного интеллекта (ИИ) и, в первую очередь, методы глубокого обучения, с помощью которых можно выявлять самые незначительные изменения в сигналах и паттернах мозга.
Глубокие нейронные сети можно обучать на больших наборах данных, содержащих информацию о большом количестве испытуемых, различных тестовых сценариях и условиях испытаний. Искусственный интеллект, создание которого стало настоящей революцией, может оказаться весьма полезным для ИМК и решения задач распознавания человеческих эмоций», − сказал Чихоцкий.
Известный американский отраслевой обозреватель Эрик Бергер взял интервью у экипажа космического корабля Boeing, из-за технических проблем которого два астронавта задержались на орбите на девять месяцев вместо одной недели. Детали, которые они озвучили, указывают на серьезные проблемы Starliner, о которых ранее умалчивали. Люди провели немало времени при глубоко нештатной температуре. При слегка другом сценарии миссии экипаж корабля мог погибнуть. Официальные заявления NASA и Boeing сразу после июньского полета к МКС, судя по интервью, были заведомо неправдивыми.
Богатые люди в США могут позволить себе лучшие клиники, персональных врачей и здоровое питание. Но они все равно умирают раньше, чем их состоятельные сверстники в Европе. Авторы нового исследования выяснили, что разрыв в продолжительности жизни между Старым Светом и Америкой сохраняется на всех уровнях богатства.
Рынок электромобилей стремительно расширяется. На нем представлены не только пассажирские, но и грузовые модели, а также специализированный транспорт. Сегодня главные задачи по совершенствованию транспорта на электрической тяге — увеличение пробега на одной заправке (зарядке), повышение емкости и долговечности накопителей, применение экологически «чистых» аккумуляторов на всем его жизненном цикле. Все эти задачи связаны с одним важным конструктивным элементом — аккумуляторной батареей, которая все еще остается «головной болью» многих ученых и конструкторов мира. Над решением этих задач работают и специалисты компании UST Inc. Результаты их исследований показывают, что ставку в ближайшей перспективе нужно делать не на литий-ионные аккумуляторы.
Известный американский отраслевой обозреватель Эрик Бергер взял интервью у экипажа космического корабля Boeing, из-за технических проблем которого два астронавта задержались на орбите на девять месяцев вместо одной недели. Детали, которые они озвучили, указывают на серьезные проблемы Starliner, о которых ранее умалчивали. Люди провели немало времени при глубоко нештатной температуре. При слегка другом сценарии миссии экипаж корабля мог погибнуть. Официальные заявления NASA и Boeing сразу после июньского полета к МКС, судя по интервью, были заведомо неправдивыми.
Два ключевых события сыграли решающую роль в формировании генетического профиля современных европейских народов. Первое связано с приходом ранних фермеров из Анатолии примерно восемь тысяч лет назад, второе — масштабная миграция на запад носителей ямной степной культуры, начавшаяся пять тысяч лет назад. Однако ученые видят множество отличий от общей картины в разных регионах. В новой работе они проанализировали ДНК древних жителей самого северо-запада Европы и обнаружили более тесную связь с охотниками-собирателями, чем где бы то ни было.
Ученые из Австралии исследовали влияние сексуальной активности, а именно — самоудовлетворения и полового контакта с партнером — на объективные и субъективные параметры сна, в том числе на мотивацию поутру и готовность к новому дню.
В двойственных, или обратимых, изображениях зритель может увидеть разные объекты в зависимости от того, на каких деталях концентрируется его внимание. Среди известных примеров таких рисунков — иллюзия «кролик-утка», сочетающая двух животных, и обратимая ваза (или ваза Рубина), которая может казаться двумя силуэтами лиц, если сосредоточиться на фоне. В соцсетях и популярных СМИ часто публикуют подобные картинки, утверждая, что по тому, какое изображение человек видит в первую очередь, можно судить о его личностных чертах и особенностях мышления. Двое психологов из Великобритании недавно проверили, так ли это на самом деле.
Когда пара расстается, многие люди продолжают испытывать чувства к своим бывшим. Если разрыв произошел по инициативе другой стороны и отношения длились много лет, полностью «забыть» еще недавно близкого человека может быть непросто. Существует мнение, что и после расставания привязанность к экс-партнерам в какой-то мере сохраняется. Впрочем, согласно другой точке зрения, со временем эта эмоциональная связь ослабевает и утрачивается. Разобраться, как происходит на самом деле и сколько времени может потребоваться на полный эмоциональный разрыв с бывшими возлюбленными, взялись психологи из Иллинойсского университета в Урбане-Шампейне (США).
Масштабный анализ геномов показал, что вид Homo sapiens возник в результате смешения двух древних популяций. Они разделились полтора миллиона лет назад, а затем воссоединились до расселения по миру.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
ПонятноИз-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
ПонятноНаши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
ПонятноМы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
ПонятноМы скоро прочитаем его и свяжемся с Вами по указанной почте. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
Комментарии