С вниманием к вниманию - Поиск - новости науки и техники
Поиск - новости науки и техники

С вниманием к вниманию

На помощь мозгу приходят машины

Мозг перестал быть объектом исследований только для медиков и биологов. «Мыслящую субстанцию» изучают самые разные специалисты и добиваются в этом деле удивительных результатов. Один из них – старший научный сотрудник, доцент, доктор физико-математических наук Анастасия РУННОВА из Саратовского государственного медицинского университета им. В.И.Разумовского. Она разрабатывает мозг-машинный интерфейс повышения внимания человека, изучая активность головного мозга при длительной когнитивной нагрузке. Исследования поддержаны грантом Президента России.
– Анастасия Евгеньевна, для начала поясните, что означает мозг-машинный интерфейс?
– Такое понятие появилось в медицине и нейронауке около 20 лет назад. Это сложное устройство, включающее в себя несколько обязательных элементов. Первый элемент – прибор, записывающий биологические сигналы головного мозга. Второй – компьютер или специальные микросхемы для непрерывной численной обработки биологических сигналов. И, наконец, третий элемент – «машина», поведение которой меняется на основе анализа параметров биологических сигналов.
«Обладателя головного мозга», который «подключен» к мозг-машинному интерфейсу, принято называть оператором. Я специально говорю «обладатель», так как весьма много работ, где подобные интерфейсы используют на животных, например, на обезьянах. Но в моем проекте операторы – это люди.
Для простого наблюдателя, пожалуй, самое интересное в таких интерфейсах – это третья часть – «машина». Под этим термином может пониматься какое-то устройство, осуществляющее определенные манипуляции: смартфон, который начинает набирать текст, или умный дом, который будет изменять температуру или запирать двери.
А вот для разработчика, пожалуй, наибольший интерес представляют первые два элемента мозг-машинного интерфейса. Устройство регистрации активности мозга может быть инвазивным (хирургически имплантированными в головной мозг) или неинвазивным. Инвазивные интерфейсы обычно применяют для лечения некоторых заболеваний, например, тяжелых стадий эпилепсии, синдрома Паркинсона. Но технология установки специальных электродов непосредственно в головной мозг весьма травматична, поэтому не применяется у людей без соответствующего диагноза, при котором польза превосходит возможные риски.
Наверняка вы слышали о технологии, разрабатываемой Илоном Маском, по созданию доступного инвазивного интерфейса. Если это получится и будет доведено до реального использования в широких масштабах, то мы сможем говорить о выходе на новый уровень таких технологий. Однако для экспериментальных работ пока применяют интерфейсы неинвазивные.
– Получается, вы с Илоном Маском коллеги. У него, как обычно, грандиозные цели. А у вас?
– Эта его тема, как видите, из той же области, что и мои исследования. Последние 10 лет моя основная тема – обработка сложных сигналов головного мозга человека. В интерфейсе, над которым работаю я, в качестве первого элемента выступает прибор регистрации электрической активности мозга – электроэнцефалограф. В медицине ЭЭГ используют, например, в качестве точного метода определения эпилептической активности. Записи сигналов представляют собой зашумленную комплексную электрическую активность коры головного мозга оператора. ЭЭГ-активность связана с осознаваемым состоянием оператора, его чувствами, даже положением тела.
Я занимаюсь разработкой второй части мозг-машинного интерфейса, то есть созданием методов и алгоритмов обработки ЭЭГ-активности. В качестве операторов интерфейса у меня выступают взрослые, практически здоровые люди.
Сегодня для анализа цифровых ЭЭГ-сигналов применяют самые разные математические методы, адаптированные в виде программ для компьютеров. Интересный мозг-машинный интерфейс создан в известной российской научной группе под руководством доктора биологических наук Александра Алексеевича Фролова из Института высшей нервной деятельности и нейрофизиологии РАН. Он позволяет следить за тем, как пациент, перенесший инсульт и испытывающий затруднения при движении руками, воображает этот процесс. Интерфейс подключает робототехническое устройство, которое производит нужное движение. Получается, оператор «силой мысли» управляет помогающим ему роботом. Подобные мозг-машинные интерфейсы называются «активными», потому что требуют обучения оператора и его деятельного участия в создании базы команд.
Моя задача – создание мозг-машинного интерфейса другого типа – «пассивного». В этом случае не нужны прямые команды к действию.  Пассивный мозг-машинный интерфейс непрерывно следит за ЭЭГ-активностью оператора и на базе численной обработки делает выводы об определенных параметрах его психического состояния.
Хороший пример задачи, которую, в принципе, мог бы решить интерфейс такого рода, – контроль за вниманием водителя машины при дальних поездках. Находясь за рулем, шофер постоянно должен оценивать ситуацию на дороге и управлять автомобилем. Говоря терминами нейронауки, он находится под длительной когнитивной нагрузкой – на него непрерывно обрушивается поток зрительной информации.
Наличие интерфейса, помогающего водителю часами поддерживать ровную концентрацию внимания на процессе вождения, снижая усталость, было бы весьма кстати. Однако до сих пор полностью задача так и не решена. Автоматический алгоритм пока что не слишком уверенно различает ситуации, когда оператор концентрируется на дороге, о чем-то задумывается или пользуется смартфоном. Личные особенности каждого из водителей сильнее усложняют задачу. Мой проект создаст базу для разработки таких интерфейсов.
В проекте сочетаются фундаментальные исследования индивидуальных маркеров активности головного мозга  и практическая адаптация выявленных закономерностей в виде нейроинтерфейсного устройства. Итогом работы станут пассивный нейроинтерфейс, определяющий степень сконцентрированности оператора на некоторых когнитивных задачах, и разработка алгоритма, позволяющего добиться от оператора максимальной концентрации в течение максимально длительного времени. В ходе проекта будем применять такие методы, как пространственный частотно-временной анализ ЭЭГ, оценка синхронизации и корреляций между различными зонами активности головного мозга, а также сетевое моделирование.

Фирюза Янчилина

Нет комментариев

Загрузка...
Новости СМИ2