Исследователи Apple разработали метод машинного обучения, который позволяет искусственному интеллекту анализировать электрическую активность мозга без предварительной разметки данных человеком. Об этом [говорится в новом научном исследовании](https://arxiv.org/abs/2503.xxxxx) компании под названием «Изучение относительной композиции сигналов ЭЭГ с использованием попарного относительного сдвига». Технология получила название PARS (PAirwise Relative Shift), и суть её в том, что модель самостоятельно учится предсказывать временные интервалы между различными сегментами мозговой активности на основе необработанных данных. Обычно для обучения таких моделей требуется кропотливая работа специалистов, размечающих данные — где фаза быстрого сна, где медленного, где начинается приступ эпилепсии. Apple решила обойти эту проблему, научив ИИ понимать структуру сигналов самостоятельно.
Традиционные методы обучения нейросетей для анализа электроэнцефалограмм фокусируются на восстановлении небольших пропусков в сигнале — своего рода «заполнение пробелов». PARS работает иначе: система предсказывает относительное временное расположение случайно выбранных пар фрагментов ЭЭГ, что помогает ей уловить долгосрочные зависимости в нейронных сигналах. Результаты оказались впечатляющими — модель с предобучением PARS превзошла или сравнялась с существующими методами на трёх из четырёх тестовых наборов данных, включая определение стадий сна, обнаружение аномалий в мозговой активности, выявление судорожных состояний и распознавание двигательных намерений.
Самое интересное кроется в деталях исследования. Один из четырёх наборов данных, использованных для тестирования, называется EESM17 (Ear-EEG Sleep Monitoring 2017) и содержит записи с 12-канальной носимой системы ЭЭГ, размещённой в ухе. Да-да, не на голове с проводами и электродами, а именно в ухе — примерно там, где обычно располагаются беспроводные наушники Apple. И это не случайное совпадение: ещё в 2023 году компания подала патентную заявку на «носимое электронное устройство для измерения биосигналов пользователя», где явно упоминаются ушные ЭЭГ-устройства как альтернатива традиционным системам. В патенте описывается решение главной проблемы таких устройств — необходимости индивидуальной подгонки под форму уха каждого пользователя. Apple предлагает разместить больше датчиков, чем нужно, по всей поверхности амбушюр наушников, а затем использовать ИИ для выбора электродов с лучшим качеством сигнала.
Конечно, новое исследование не упоминает наушники AirPods напрямую и не связано с патентом 2023 года — это чисто научная работа о возможностях самообучающихся моделей. Но когда компания одновременно изучает и аппаратные решения для сбора мозговых волн через ухо, и программные методы для их анализа без участия человека, а затем прямо в патенте упоминает «мониторинг сна и аномалий вроде судорог» — тех же примеров, что и в исследовании — совпадение выглядит слишком продуманным. Превратится ли всё это в реальный продукт, покажет время. Но представьте: утром AirPods не просто разбудят вас, а ещё и расскажут, что третья фаза медленного сна была недостаточно глубокой. Прогресс или паранойя? Пожалуй, и то, и другое.
