Разработка искусственного интеллекта под руководством Александра Храмова из Лаборатории нейронауки и когнитивных технологий Университета Иннополис позволила нейросети искать отклонения от нормы по данным электроэнцефалограммы мозга.
В основе искусственного интеллекта лежит нейросеть прямого распространения. Такой тип нейросетей позволяет создавать не многофункциональные, но быстрые алгоритмы, специализирующиеся на одной основной задаче.
Наша методика не требует больших вычислительных ресурсов, она может работать даже с небольшими наборами данных, записанными в ходе относительно коротких экспериментов. Мы надеемся, что она внесет большой вклад не только в изучение патологий мозга, но и в других областях науки, таких как климатология, где необходимо анализировать данные, получаемые одновременно по разным каналам.
Разработчики проекта
Нейросеть научили искать похожие закономерности в сигналах электрической активности мозга. В рамках исследования ученые проанализировали данные, поступающие из двух областей мозга у шести крыс, предрасположенных к развитию эпилепсии.
Искусственный интеллект показал, как меняется тип взаимодействий между корой и глубинными структурами мозга, предположительно связанными с развитием эпилепсии, при наступлении очередного приступа. При этом его расчеты позволили рассмотреть и сравнить тип взаимодействий между этими областями нервной системы во время обычного состояния, а также перед началом припадка.
В дальнейшем эти алгоритмы можно использовать в создании масштабного искусственного интеллекта для анализа данных человеческого мозга.
Ранее ученые из Центра технологий компонентов робототехники и мехатроники Университета Иннополис вместе с Мадридским техническим университетом нашли способ ускорить процесс восстановления человеческого организма после инсульта.