Специалисты из Санкт-Петербургского федерального исследовательского центра РАН (СПб ФИЦ РАН) разработали нейросеть, способную автоматически определять эмоциональное состояние человека на основе данных электроэнцефалограммы (ЭЭГ), регистрируемой с головного мозга. О результатах этой работы сообщается в научном журнале Big Data and Cognitive Computing (Эти технологии будут использованы в цифровых помощниках, предназначенных для мониторинга и поддержки психологического здоровья человека в режиме реального времени.
В настоящее время многие объекты транспортной, промышленной и оборонной инфраструктуры управляются и эксплуатируются операторами, водителями или специализированными информационными центрами, в которых трудятся целые коллективы специалистов. Безопасность функционирования этих объектов во многом зависит от психофизиологического состояния персонала.
«Для проведения нового исследования мы решили применить альтернативный тип данных и обучили нейросеть на данных электроэнцефалографии (ЭЭГ), что позволило с высокой точностью определять эмоции человека в реальном времени: положительные, отрицательные или нейтральные. В перспективе разработанное решение можно будет интегрировать в устройство для бесконтактного мониторинга психофизиологического состояния пользователей, включая тех, чья деятельность критически важна для функционирования инфраструктуры», — сообщил старший научный сотрудник лаборатории автоматизированных систем СПб ФИЦ РАН Алексей Кашевник.
Для распознавания эмоций по данным электроэнцефалографии (ЭЭГ) использовалась нейросетевая модель, обучение которой проводилось на двух общедоступных базах данных (FACED и SEED). Эти ресурсы содержат анонимизированные данные о мозговой активности более чем 130 человек разного пола и возраста.
«Существенной сложностью оказалось необходимостью учитывать индивидуальные особенности ЭЭГ у разных участников исследования. Мозговая активность каждого человека уникальна, что обуславливает вариативность сигналов ЭЭГ даже при переживании схожих эмоциональных состояний. Тем не менее, разработанная модель анализа ЭЭГ продемонстрировала обнадеживающие результаты в классификации эмоциональной окраски. По словам Алексея Кашевника, точность составила в среднем от 70% до 80%, в зависимости от конкретного человека.
Работа была выполнена в соответствии с требованиями государственного задания, утвержденного Министерством науки и высшего образования Российской Федерации.
Информация предоставлена СПб ФИЦ РАН