Как ИИ изменит нашу жизнь — в специальном проекте Naked Science!
Перейти
  • Добавить в закладки
  • Facebook
  • Twitter
  • Telegram
  • VK
  • Печать
  • Email
  • Скопировать ссылку
19.08.2020
Сколтех
2 181

Разработана система для создания более «умных» интерфейсов мозг-компьютер

5.3

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.

Разработана система для создания более «умных» интерфейсов мозг-компьютер / ©s.yimg.com

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. 

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl + Enter.
Сколковский институт науки и технологий — негосударственный технологический университет, расположенный в инновационном центре Сколково. Институт был создан в 2011 году при поддержке Массачусетского технологического института. Модель института предусматривает тесную интеграцию технологического образования, исследовательской работы и предпринимательских навыков. Институт ведёт обучение по программам магистратуры и PhD, рабочий язык — английский.
Подписывайтесь на нас в Telegram, Яндекс.Новостях и VK
Вчера, 10:24
Александр Березин

Черные дыры периодически разрывают звезды на части, но параметры конкретно этого события из ранней Вселенной поставили ученых в тупик.

Позавчера, 13:02
Александра Медведева

Новое исследование указало на мобильные элементы, которые могут перемещаться и размножаться в пределах генома, как на наиболее вероятный источник подавляющего большинства интронов, некодирующих участков ДНК эукариот. Открытие позволяет объяснить огромные различия в количестве интронов в геномах разных видов.

Позавчера, 13:13
Алиса Гаджиева

Палеонтологи обнаружили останки никогда ранее не встречавшегося дасплетозавра, который, возможно, был прямым предком Tyrannosaurus rex. Эта находка может разрешить серьезные споры об эволюционной родословной самого знаменитого динозавра.

26 ноября
Александра Медведева

Окаменелость крошечного морского червя, жившего 525 миллионов лет назад, разрешила вековой спор об эволюции мозга членистоногих. Исследование показало, что мозг первых членистоногих не был сегментирован, а нервная система головы и туловища эволюционировала независимо.

26 ноября
Мария Азарова

Международный коллектив ученых спрогнозировал наши ежедневные потребности в воде в зависимости от антропометрических, экономических и экологических факторов.

26 ноября
Денис Тулинов

Технологии искусственного интеллекта проникают во все сферы жизни. Наука не исключение — ученые начинают использовать машинное обучение все активнее, и за ним уже есть реальные научные достижения. Но это лишь прелюдия: ИИ явился не просто помочь с расчетами, его роль в будущем масштабнее — он усилит наше мышление, указывая на взаимосвязи, которые человеческому уму не видны. Наука изменится. Naked Science полагает, что у нее появился новый способ изучать мир.

19 ноября
Анна Новиковская

В последний раз черношейного фазанового голубя видели еще в 1882 году, и с тех пор ученые не знали, живет ли еще в лесах острова Фергуссон эта красивая птица. Теперь, наконец, им повезло: одна из камер запечатлела представителя редчайшего подвида фазановых голубей.

24 ноября
Редакция

Режиссер Илай Сасик (Eli Sasich), вдохновившись классическими научно-фантастическими фильмами «Чужой» и «Бегущий по лезвию», несколько лет назад снял короткометражный фильм «Атропа», который стоит посмотреть, если вы интересуетесь наукой и космическими технологиями.

24 ноября
Анна Новиковская

В то время как основные мировые языки со временем упрощают письменность, существует одно яркое исключение: китайский язык. За свою историю, насчитывающую три тысячелетия, его система письма становилась только сложнее и до сих пор остается крайне сложной для изучения.

[miniorange_social_login]

Комментарии

Написать комментарий

Подтвердить?
Подтвердить?
Не получилось опубликовать!

Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.

Понятно
Жалоба отправлена

Мы обязательно проверим комментарий и
при необходимости примем меры.

Спасибо
Аккаунт заблокирован!

Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.

Понятно
Что-то пошло не так!

Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.

Понятно
Лучшие материалы
Войти
Регистрируясь, вы соглашаетесь с правилами использования сайта и даете согласие на обработку персональных данных.
Ваша заявка получена

Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.

Понятно
Ваше сообщение получено

Мы скоро прочитаем его и свяжемся с Вами по указанной почте. Спасибо за интерес к проекту.

Понятно

Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам: