Руководитель
Подразделение
.jpg)
Описание
Цель проекта – проведение исследований в области нейроморфных систем, основанных на моделировании биоподобных нейронных сетей, и определение возможности их использования для управления техническими устройствами по воображаемым (мысленным) командам пользователя. Эта научная проблема имеет высокий уровень фундаментальности, поскольку ее решение требует серьезной математической формализации и обоснованности. В рамках этой фундаментальной проблемы в проекте предлагается решить конкретную задачу, направленную на разработку методов и средств нейроморфной классификации пространственно-временных образов в условиях значительной вариативности исходной информации, а также методов их применения в интерфейсах «мозг-компьютер» для бесконтактного управления устройствами. Ожидаемыми результатами первого года выполнения проекта являются: сравнительная оценка существующих методов классификации пространственно-временных образов по скорости и точности и обоснование эффективности нейроморфного подхода к их классификации при значительной вариативности исходных данных, а также новые архитектуры нейроморфных классификаторов пространственно-временных образов на спайковых нейронных сетях для решения разных задач. Основным ожидаемым результатом второго года являются методы применения разработанных нейроморфных классификаторов в интерфейсах «мозг-компьютер» для решения задач бесконтактного управления устройствами по воображаемым командам пользователя. Эффективность этих решений будет исследована на задаче управления мобильным роботом по воображаемым командам пользователя. Предполагается также разработать новые нейрологические варианты биоподобных моделей нейронов, которые , более эффективны в вычислительном плане. Ожидается, что аппаратно-программная реализация нейроморфных классификаторов на основе нейрологических моделей нейронов и сетей будет иметь лучшую энергоэффективность.
Область применения
Результаты проекта могут использоваться для создания эффективных средств бесконтактного управления техническими устройствами медицинского назначения (инвалидными колясками, протезами и пр.) для повышения качества жизни больных людей с ограниченной подвижностью. Такие средства могут также использоваться здоровыми людьми при необходимости бесконтактного управления разными устройствами в условиях, когда невозможно использование рук и ног для управления через пульты, клавиатуры или джойстики (космические роботы, дроны и пр.
Основные преимущества
Предварительные исследования показали, что для эффективного бесконтактного управления требуется выполнять классификацию в реальном времени с минимальной задержкой ответа и средней точностью не менее 90%. Ожидается, что такую точность в реальном времени могут обеспечить именно нейроморфные классификаторы, в то время как существующие классификаторы имеют точность в реальном времени около 70%.