Ученые разработали алгоритм подбора словаря для нейроинтерфейса с открытым исходным кодом

- КиТ :: Будь в СЕТИ!

Александра Бернадотт разработала алгоритмы, значительно повышающие точность распознавания ментальных команд роботами за счет оптимизации подбора словаря. Об этом CNews сообщили представители МИСИС. Алгоритмы, имплементированные в роботизированные устройства, могут быть использованы для передачи информации в условиях повышенного уровня шума. Результаты были опубликованы в рецензируемом международном научном журнале Mathematics.

Самым понятным примером могут служить голосовые помощники, например, «Салют» от Сбербанка, «Алиса» от «Яндекса» и др. Устройства передачи аудио или видео для дистанционного управления объектом в зоне прямой видимости, используют ограниченный набор команд. В то же время важно, чтобы классификатор команд на основе нейронной сети точно понимал и не путал между собой команды, входящие в словарь устройства. При этом точность распознавания не должна опускаться ниже определенного значения при наличии посторонних шумов.

Подбор команд также очень важен для интерфейса мозг-компьютер (нейроинтерфейса), который используется людьми с нарушениями движения для дистанционного управления курсором или роботизированной рукой. Устройство воспринимает и распознает паттерны электрической активности мозга, когда человек думает о той или иной команде.

Сложность заключается в том, что эти паттерны схожи для слов с похожим значением или звучанием. В связи с этим, классификация ментальных или других команд из конкретного словаря для проектирования устройств ввода с использованием звукового или электромагнитного сигнала является серьезной проблемой. Однако на практике для управления большинством роботизированных устройств достаточно 16–20 команд, и приоритет отдается не многообразию объектов в словаре, а качеству их распознавания.

Алгоритмы Maximin и Maximal, предложенные Александрой Бернадотт в ее работе, позволяют подобрать набор объектов словаря для максимизации точности классификации при уменьшении времени подбора словаря команд на пять порядков по сравнению с полным их перебором.

«Существующие алгоритмы, как правило, работают на уровне увеличения точности классификации уже созданного словаря. Я же посмотрела на этот вопрос с точки зрения оптимизации самого процесса подбора команд словаря. Алгоритм Maximin эффективен, если словарь достаточно объемный и нужно, чтобы слова распознавались одинаково хорошо. Алгоритм Maximal же используется, если нужно увеличить точность распознавания, но на подбор словаря у нас значительно больше ресурсов. Алгоритмы основаны на представлении набора k команд в виде взвешенного k-дольного графа. Каждая доля графа соответствует семантическому классу эквивалентности. Ребра графа имеют веса, соответствующие значению статистического признака Колмогорова-Смирнова, полученного на распределениях n-мерных сигналов ментальных команд, относящихся к разным классам эквивалентности – к разным долям. Нахождение на данном графе клики с максимальным или максиминным суммарным весом даёт искомый словарь команд, которые классифицируются с точностью не ниже заданной. Использовать данный алгоритм можно не только для разработки нейроинтерфейса. Его можно использовать в широкой области передачи информации, – пояснила Александра Бернадотт.

Исходный код предложенных алгоритмов размещен на GitHub, и с ним можно свободно ознакомиться и использовать для дальнейших исследований. Следующим этапом исследований будет применение алгоритма на существующих данных и теоретическое обоснование более общей задачи.

Университет науки и технологий МИСИС в научно-исследовательской деятельности концентрируется на таких направлениях, как материаловедение, металлургия, горное дело, квантовые технологии, биоматериалы и биоинженерия, альтернативная энергетика, аддитивные и информационные технологии. В вузе действует более 40 научно-исследовательских лабораторий и инжиниринговых центров, в которых работают ведущие российские и зарубежные ученые. Университет МИСИС сотрудничает более чем с 1600 крупнейшими компаниями России и мира, в его состав входит 8 институтов и 6 филиалов – четыре в России и два за рубежом. В вузе более 22 000 обучающихся, 25% студентов – граждане 86 стран.

ПодпискаБудь в СЕТИ! Новости социальных сетей - всегда актуальное
 
Группы: ВК | OK | Tg