Найти в Дзене
Царьград.Кузбасс

Нейросеть научилась отличать позитивные эмоции от негативных по активности мозга

Нейросеть научилась отличать позитивные эмоции от негативных по активности мозга без единого слова. ЕКАТЕРИНА КНЯЗЕВА Ученые из Санкт-Петербургского Федерального исследовательского центра РАН научили нейросеть распознавать эмоции человека по данным электроэнцефалограммы. Разработка позволит в реальном времени отслеживать психоэмоциональное состояние специалистов, работающих на объектах критической инфраструктуры. "В новом исследовании мы обучили нейросеть по данным ЭЭГ с высокой точностью распознавать, какие эмоции человек испытывает в режиме реального времени: позитивные, негативные или нейтральные", - цитирует ТАСС слова старшего научного сотрудника лаборатории Алексея Кашевника. В отличие от методов, основанных на анализе видео (мимика, речь, язык тела), этот подход не зависит от освещения, шума или культурных различий. Данные ЭЭГ объективны и не поддаются сознательному искажению. Для обучения модели ученые использовали открытые базы данных с информацией о мозговой активности более
   ФОТО: коллаж Царьграда.
ФОТО: коллаж Царьграда.

Нейросеть научилась отличать позитивные эмоции от негативных по активности мозга без единого слова.

ЕКАТЕРИНА КНЯЗЕВА

Ученые из Санкт-Петербургского Федерального исследовательского центра РАН научили нейросеть распознавать эмоции человека по данным электроэнцефалограммы. Разработка позволит в реальном времени отслеживать психоэмоциональное состояние специалистов, работающих на объектах критической инфраструктуры.

"В новом исследовании мы обучили нейросеть по данным ЭЭГ с высокой точностью распознавать, какие эмоции человек испытывает в режиме реального времени: позитивные, негативные или нейтральные", - цитирует ТАСС слова старшего научного сотрудника лаборатории Алексея Кашевника.

В отличие от методов, основанных на анализе видео (мимика, речь, язык тела), этот подход не зависит от освещения, шума или культурных различий. Данные ЭЭГ объективны и не поддаются сознательному искажению.

Для обучения модели ученые использовали открытые базы данных с информацией о мозговой активности более 130 человек разного пола и возраста. Затем проверили точность на 16 добровольцах с помощью компактного носимого устройства.

Главная сложность - индивидуальность мозговой активности: у каждого человека паттерны ЭЭГ при одинаковых эмоциях различаются. Несмотря на это, нейросеть показала точность от 70 до 80 процентов.

В будущем технологию планируют интегрировать в устройства для мониторинга состояния работников транспорта, промышленности и оборонной сферы. Цифровые помощники, способные вовремя заметить усталость или стресс, помогут предотвратить аварии, связанные с человеческим фактором.

Уважаемые читатели "Царьграда"!

Присоединяйтесь к нам в соцсетях ВКонтакте, Одноклассники, Telegram.

Подписывайтесь на наш канал в Дзене. Там все самое интересное.

Если вам есть чем поделиться с нами, присылайте свои наблюдения, вопросы, новости на электронную почту kuzbas@tsargrad.tv

Наука
7 млн интересуются