Питерские ученые разработали коляску, управляемую силой мысли

Математики из Санкт-Петербургского государственного университета в сотрудничестве с Институтом проблем машиноведения РАН разработали новый алгоритм, позволяющий управлять инвалидной коляской, используя для этого нейронные импульсы, генерируемые мозгом. Концепцию представил руководитель работ, профессор Санкт-Петербургского университета, главный научный сотрудник лаборатории управления сложными системами ИПМаш РАН Александр Фрадков на VI Международной конференции по нейронным сетям и нейротехнологиям (NeuroNT’2025) в Санкт-Петербургском государственном электротехническом университете имени В.И. Ульянова Ленина (ЛЭТИ).
Такая научная дисциплина, как кибернетическая нейробиология, интегрирует способы вычислительной нейробиологии и принципы кибернетики для анализа механизмов управления в нервной системе и головном мозге. В рамках данной области происходит изучение математических моделей нейронных сетей с использованием методов теории управления, включая разработку обратных связей, идентификацию параметров и систематизацию состояний мозга на основе данных электроэнцефалографии (ЭЭГ).
Исследователи из Санкт-Петербургского государственного университета занимают ведущие позиции в данной сфере, так как именно ими было определено основное содержание новой научной области, и они одними из первых начали ее планомерное развитие. Новейшие достижения в нейротехнологиях предоставляют беспрецедентные возможности для управления устройствами посредством нейроинтерфейсов, в том числе роботами, инвалидными креслами и роботизированными конечностями. Кроме того, подобные инновации существенно совершенствуют диагностику неврологических расстройств и аномалий головного мозга.
«Вместе со студентами мы построили обучающиеся сетевые версии моделей ФитцХью—Нагумо и Хиндмарша—Роуза для улучшения качества моделирования работы человеческого мозга. Благодаря созданным алгоритмам она точно улавливает сигналы, когда человек хочет двигаться вправо, а когда влево», — поделился главный научный сотрудник лаборатории управления сложными системами ИПМаш РАН, профессор Санкт-Петербургского государственного университета Александр Фрадков.
Инвалидная коляска повторяет желания пользователя, улавливая мозговые импульсы посредством электроэнцефалографии (ЭЭГ). Специализированные алгоритмы машинного обучения обрабатывают мозговую активность, идентифицируя шаблоны, сопоставимые с инструкциями движения: «вперед», «влево», «вправо» и «остановка». Для улучшения аккуратности применяются методы адаптации, например, усовершенствованный алгоритм Якубовича-Брегмана и технология «скрытой полосы», которые результативно дифференцируют сигналы даже при небольшом количестве информации. Софт выступает в качестве посредника и «переводчика» между мозгом и механикой, объединяя нейробиологию, кибернетику и робототехнику.
Превосходство этой системы заключается в ее неинвазивности и ориентации на конкретного пользователя. В отличие от классических подходов, подразумевающих вживление электродов непосредственно в мозг, здесь используются внешние ЭЭГ-сенсоры. Алгоритмы адаптируются к уникальным характеристикам мозговой активности каждого человека, что способствует более быстрому освоению и улучшает точность управления.
Помимо этого, технология предусматривает возможность адаптации системы к новым видам команд, увеличивая ее функциональные возможности. В будущем, подобные инновации могут найти применение не только в восстановительной медицине, но и в управлении разнообразными устройствами, начиная от интеллектуальных жилищ и заканчивая экзоскелетами, предоставляя новые горизонты для людей с ограниченными физическими возможностями.
Источник: https://www.kommersant.ru/doc/7957401