Ученые разработали самообучающийся алгоритм для прогноза успешности действий человека

Источник фото: https://www.sciencedaily.com

Команда молодых ученых из Фрайбургского университета разработала самообучающийся алгоритм, позволяющий строить прогнозы относительно точности человеческих действий.

Каждая простая и часто выполняемая двигательная операция, вроде открытия двери или взятия в руки предмета, может быть выполнена по-разному: лучше или хуже, быстрее или медленнее, с большей точностью или с меньшей. Разница в их выполнении относится к части мозговой деятельности.

С помощью ЭЕГ ученые уже несколько лет назад установили, что шаблоны активности мозга задействуются перед самими движениями. Научная работа, проведенная во главе с ученым-программистом Майклом Тангерманном при Фрайбурге, также основывается на данных с ЭЕГ.

Исследователи провели эксперимент с 20 здоровыми участниками, средний возраст которых составлял 53 года. Участники должны были следовать маршруту на компьютерном экране, постоянно нажимая сенсор мощности. Активность мозга была записана перед экспериментом и во время него. Самообучающийся алгоритм определил важные особенности внутри сложных мозговых сигналов, позволяя исследователям спрогнозировать, насколько хорошо участник справится  с заданием.

Подобный алгоритм широко используется для обработки данных высокого разрешения, например, в поисковых системах. Алгоритм учится рецепту на основании множества примеров, после чего декодирует наборы неизвестных данных, которые придут в дальнейшем.

Разработанная процедура будет полезна в нейробиологии и может быть использована для разработки методов физической подготовки и улучшения процесса восстановления после инсультов.