Математики из Института проблем машиноведения РАН и Санкт-Петербургского государственного университета представили уникальный алгоритм, который позволяет управлять инвалидной коляской с помощью сигналов головного мозга. О новинке рассказал профессор Александр Фрадков на международной конференции по нейросетям и нейротехнологиям NeuroNT’2025. Об этом «Жуковский.Life» рассказали в пресс-службе РАН.
Кибернетическая нейробиология – новая междисциплинарная область, где встречаются вычислительная нейробиология и кибернетика. Это направление анализирует, как мозг управляет телом, используя математические модели для интерпретации сигналов мозга, полученных с помощью электроэнцефалографии. Теория управления, машинное обучение и современные нейротехнологии становятся инструментами для симуляции процессов, происходящих в мозге.
Сегодня благодаря нейроинтерфейсам открываются перспективы в управлении техникой – роботами, колясками и протезами, а также в диагностике неврологических нарушений. Современные алгоритмы изучают работу отдельных секций коры мозга и помогают разрабатывать новые методы реабилитации людей после травм и заболеваний.
В последние годы специалисты Института ПРО машиностроения и СПбГУ сконцентрировались на создании обучающихся сетевых моделей, имитирующих работу мозга человека, чтобы повысить точность работы технических систем с мозговым управлением.
Как отметил Александр Фрадков, сотрудники лаборатории вместе со студентами создали прототип роботизированной инвалидной коляски, которая движется по командам, поступающим от головного мозга.
Алгоритмы способны распознавать, в какую сторону желает поехать пользователь, анализируя электроэнцефалограмму: специальные методы машинного обучения отделяют команды «вперёд», «налево», «направо» и «стоп» от других сигналов. За счёт применения адаптивных математических моделей удаётся повысить точность системы даже при небольшом объёме обучающих данных.
Функционирование такой коляски складывается из нескольких этапов. Сначала мозговые сигналы очищаются от шумов, после чего анализируются и классифицируются в режиме реального времени. Благодаря индивидуальной адаптации модель учитывает особенности мозга конкретного пользователя, что делает систему точнее и понятнее для человека. Далее выявленные команды преобразуются в управляющие сигналы, реализуя намерения пользователя.
Важное преимущество новой системы — неинвазивность. Вместо установки имплантов используются внешние ЭЭГ-датчики, которые не требуют хирургического вмешательства. Коляска может подстраиваться под индивидуальные особенности пользователя, что ускоряет обучение и делает управление интуитивно понятным.
Технология быстро адаптируется к новым командам, расширяя возможности для пользователей. По мнению разработчиков, этот подход откроет новые горизонты не только в реабилитации, но и в автоматизации других устройств — от домашних интеллектуальных систем до экзоскелетов. Это даст людям с ограниченной подвижностью больше свободы и самостоятельности в повседневной жизни.
Разработана быстрая диагностика коклюша с помощью новых тестов. Метод LAMP позволяет выявлять бордетеллы всего за 30 минут без сложного оборудования, правда, с немного меньшей чувствительностью по сравнению с ПЦР.