МИСИС: Алгоритм подбора словаря для нейроинтерфейса с открытым исходным кодом

Продукт
Название базовой системы (платформы): Искусственный интеллект (ИИ, Artificial intelligence, AI)
Разработчики: НИТУ МИСиС (Национальный исследовательский технологический университет)
Дата премьеры системы: 2022/10/05

Основные статьи:

2022: Алгоритмы Maximin и Maximal

5 октября 2022 года стало известно о том, что доцент кафедры инженерной кибернетики Университета МИСИС, к.м.н., математик и врач Александра Бернадотт разработала алгоритмы, оптимизирующее точность распознавания ментальных команд роботами за счет оптимизации подбора словаря. 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.

Ученые разработали алгоритм подбора словаря для нейроинтерфейса с открытым исходным кодом

Как сообщалось, задача оптимизации точности классификации объектов –аудио-, видео- или электромагнитных сигналов – при составлении так называемых «словарей» устройств стоит перед разработчиками самых различных систем, способных оптимизировать качество жизни человека.

Самым понятным примером могут служить голосовые помощники, например, Салют от Сбера, Яндекс Алиса 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.Елена Истомина, Directum: Как no-code меняет стоимость проекта 6.9 т

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.

Нейроинтерфейсы

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.

Алгоритм подбора словаря для нейроинтерфейса с открытым исходным кодом
«
Существующие на октябрь 2022 года 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, к.м.н., математик и врач, доцент кафедры инженерной кибернетики Университета МИСИС, сотрудница механико-математического факультета МГУ
»

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.