Системы нейрообратной связи позволяют людям учиться управлять своей мозговой активностью, используя данные о своей электроэнцефалографии и другие параметры. Однако одной из основных проблем таких систем является большая задержка между моментом изменения активности мозга и предоставлением обратной связи. Это делает обучение сложным и затруднительным для большинства пользователей. Да и вообще, как изучить свой мозг, когда фидбэк сильно задерживается? Отечественные специалисты решили эту проблему.
Исследователи из НИУ ВШЭ и Института искусственного интеллекта AIRI разработали нейросеть, которая сократила задержку между изменениями в активности мозга и предоставлением обратной связи в 50 раз. Эта система может сильно помочь в лечении различных неврологических состояний, таких как синдром дефицита внимания, эпилепсия и депрессия.
Исследователи смогли решить эту проблему, создав нейросеть на основе алгоритма TCN (Temporal Convolutional Network), которая обучалась на данных электроэнцефалографии. Этот подход существенно снизил задержку и увеличил отзывчивость системы.
Эта разработка предоставит новые возможности для терапии различных неврологических расстройств и улучшения качества жизни пациентов. Ускоренная нейрообратная связь может использоваться для коррекции повреждённых областей нервной ткани и более эффективного управления мозговой активностью.
Фото: freepik
ГОР