Мысли вместо педалей: изобретение, которое меняет судьбы

Ученые Санкт-Петербургского государственного университета (СПбГУ) и Института проблем машиноведения РАН (ИПМаш РАН) совершили значительный прорыв в области нейротехнологий, разработав алгоритм управления инвалидной коляской посредством неинвазивных нейронных сигналов головного мозга.

Это достижение было представлено профессором СПбГУ и главным научным сотрудником лаборатории управления сложными системами ИПМаш РАН Александром Фрадковым на VI Международной конференции по нейронным сетям и нейротехнологиям (NeuroNT2025), прошедшей в Санкт-Петербургском электротехническом университете "ЛЭТИ".

Работа ученых опирается на принципы кибернетической нейробиологии — новой, быстро развивающейся междисциплинарной области, сочетающей методы вычислительной нейробиологии и кибернетики.

Эта область науки фокусируется на исследовании механизмов управления в нервной системе и головном мозге, используя математические модели нейронных ансамблей и применяя передовые методы теории управления. В частности, используются такие методы, как синтез обратных связей, оценивание параметров систем и классификация различных состояний мозга на основе анализа данных электроэнцефалографии (ЭЭГ).

Ученые СПбГУ, являясь пионерами в этой области, внесли значительный вклад в её становление и развитие, заложив основы и системно продвигая исследования в этом направлении.

Разработка нейроинтерфейсов для управления техническими устройствами, такими как роботы, инвалидные коляски и протезы, открывает новые возможности для людей с ограниченными возможностями. Однако, значимость этого проекта выходит далеко за рамки решения проблем инвалидности.

Подобные разработки имеют огромный потенциал в диагностике и лечении различных неврологических заболеваний и патологий головного мозга. Более того, глубокое понимание принципов работы мозга, достигаемое посредством математического моделирования нейронных ансамблей и отдельных корковых регионов, может привести к революционным методам лечения и реабилитации.

В рамках проекта, учёные СПбГУ и ИПМаш РАН создали роботизированную инвалидную коляску, которая управляется непосредственно сигналами мозга.

Профессор Фрадков подробно рассказал о методологии разработки: "Вместе со студентами мы построили обучающиеся сетевые версии моделей ФитцХью — Нагумо и Хиндмарша — Роуза для улучшения качества моделирования работы человеческого мозга. Благодаря созданным алгоритмам система точно улавливает сигналы, когда человек хочет двигаться вправо, а когда влево".

Ключевым моментом является то, что коляска реагирует не на произвольные движения, а на "намерения" пользователя, которые распознаются через анализ ЭЭГ-сигналов.

Система использует сложные алгоритмы машинного обучения, способные анализировать активность мозга и выделять специфические паттерны, соответствующие командам "вперед", "налево", "направо" и "стоп".

Для повышения точности и надёжности применяются адаптивные методы, такие как модифицированный алгоритм Якубовича — Брэгмана и метод "неявной полоски". Эти методы позволяют эффективно обрабатывать сигналы и различать команды даже при наличии шумов и ограниченного объёма данных.

Обработка сигнала происходит в несколько этапов. На первом этапе происходит очистка ЭЭГ-данных от шумов с помощью полосовых фильтров, которые выделяют ключевые частотные диапазоны, например, альфа- и бета-ритмы, отвечающие за разные виды мозговой активности. После этого, алгоритмы машинного обучения, обученные на большом объёме данных, анализируют очищенные сигналы, сопоставляя обнаруженные паттерны активности мозга с конкретными намерениями пользователя.

Это сложный процесс, требующий значительных вычислительных ресурсов и высокоточных алгоритмов. Разработка эффективных алгоритмов является огромным достижением учёных, позволяющим обеспечить высокую точность и надёжность системы управления.

Значимость данной разработки выходит далеко за пределы управления инвалидной коляской. Разработанные алгоритмы и методы анализа ЭЭГ-сигналов могут быть применены в различных областях, включая создание более совершенных нейропротезов, разработку новых методов диагностики и лечения заболеваний центральной нервной системы, а также в фундаментальных исследованиях работы головного мозга.

Появление таких технологий открывает новые горизонты в понимании сложных процессов, протекающих в мозге человека, и позволяет создавать более эффективные методы лечения и реабилитации для людей с различными неврологическими расстройствами.

Дальнейшее развитие этих исследований обещает ещё более заметные прогрессы в нейротехнологиях и биомедицинской инженерии.

Созданная система — это не просто управляемая мозгом инвалидная коляска. Это доказательство возможности прямого взаимодействия человеческого мозга с техническими устройствами, открывающее дорогу к будущему с беспрецедентными возможностями для людей с ограниченными возможностями и для всего человечества.