Автопортал

Группa учёныx с Скoлтexa вмeстe с кoллeгaми с INRIA и RIKEN Advanced Intelligence Project прoвeлa исслeдoвaниe рядa сoврeмeнныx aлгoритмoв мaшиннoгo oбучeния, кoтoрыe сoздaны, чтoбы рeшaть зaдaчи пo oпрeдeлeнию умствeннoй нагрузки и эмоциональных состояний человека. По дороге учёные создали неуд новых алгоритма, таким (образом модифицировав их прежние версии, яко смогли улучшить компьютерное угадывание эмоций и интенсивности размышлений человека.

Во (избежание исследований были выбраны алгоритмы изо двух категорий: классификаторов в основе римановой геометрии (RGC) и свёрточных нейронных сетей (CNN). Выбранные алгоритмы до того времени уже показали свою результативность при использовании в «умных» протезах на управления отсутствующими конечностями. Же это так называемые «активные интерфейсы». К определения эмоционального состояния и умственных усилий чаще используются «пассивные интерфейсы» ИМК (интерфейс центр-компьютер) при помощи электроэнцефалографии (Электроэнцефалография). Для этого неважный (=маловажный) нужно прямого доступа к мозговым тканям живого человека, немало дистанционно измерять электрическую подъём головного мозга.

В процессе обработки данных о состоянии активности мозга выяснилось, что-что алгоритмы с римановой оптимизацией что надо проявили себя во вкусе с оценкой степени умственной нагрузки у испытуемых, манером) и при определении эмоционального состояния человека. Нейронная козни же оказалась впереди в области точности определения умственной нагрузки, да спасовала при оценке эмоций.

«На следующих этапах исследования наша сестра планируем использовать паче сложные методы для основе искусственного интеллекта (ИИ) и, в первую ряд, методы глубокого обучения, с через которых можно выказывать. Ant. прятать самые незначительные изменения в сигналах и паттернах мозга», ― сказал Водан из авторов исследования знаток Центра Сколтеха после научным и инженерным вычислительным технологиям в (видах задач с большими массивами данных (CDISE) Анджей Чихоцкий (Andrzej Cichocki).