Нейросеть научили распознавать эмоции
Человеческие эмоции долгое время оставались одной из самых неуловимых загадок для технологий, ведь за каждым мимолетным чувством скрывается сложнейший ансамбль электрических импульсов мозга. Попытки расшифровать этот внутренний код предпринимались неоднократно, однако именно сейчас международная команда ученых смогла подойти к решению задачи на расстояние вытянутой руки. Объединив усилия, российские и индийские разработчики создали уникальную гибридную нейросеть, способную с беспрецедентной точностью определять стресс, радость и другие ментальные состояния человека по его энцефалограмме (ЭЭГ).
В основе этого прорыва лежит коллаборация специалистов из Университета Иннополис, Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета ЛЭТИ (Россия) и Джадавпурского университета (Индия). Как сообщили в пресс-службе Университета Иннополис, созданная архитектура анализирует сигналы ЭЭГ настолько эффективно, что результаты экспериментов сразу же привлекли внимание мирового научного сообщества и были опубликованы в престижном журнале Scientific Reports.
Интерес академической среды легко объяснить впечатляющими результатами тестирования, которое проходило на трех общедоступных эталонных наборах данных. В ходе этих испытаний новая модель продемонстрировала феноменальную точность в 99,99 процента при определении спокойствия, стресса и радости, фактически не оставив места для ошибок.
Подобные цифры выглядят еще более внушительно, если сопоставить их с прежними технологическими барьерами. В сравнении с существующими аналогами, разработка российских и индийских ученых либо сравнялась с лучшими мировыми результатами, либо заметно превзошла их. Например, там, где прошлый рекорд точности распознавания стресса и радости замер на отметке 98,55 процента, новая модель достигла заветных 99,99 процента, а в тестах на классификацию негативных, нейтральных и положительных эмоций планка поднялась с 95,99 процента до 96,49 процента.
Такой качественный скачок стал возможен благодаря принципиально новому подходу к архитектуре искусственного интеллекта. Как объясняет ведущий программист-математик Исследовательского центра в сфере ИИ Университета Иннополис Дмитрий Каплун, если прежние методы требовали долгой ручной настройки признаков, плохо адаптировались к разным базам данных и поглощали колоссальные вычислительные ресурсы, то свежее решение полностью снимает эти ограничения, выдавая результат быстрее, точнее и экономичнее.
Успех этой технологической оптимизации открывает колоссальные перспективы для практического применения нейросети в повседневной жизни. По словам авторов проекта, их решение станет фундаментом для создания продвинутых систем мониторинга психического здоровья и адаптивных интерфейсов «человек-компьютер». Подобный мониторинг имеет решающее значение для развития персонализированной медицины, позволяя на самых ранних стадиях диагностировать депрессию, тревожность и расстройства, вызванные хроническим стрессом.
Финальным же шагом на пути к повсеместному внедрению технологии станет ее мобильность. В ближайшем будущем исследователи планируют адаптировать созданную модель для онлайн-распознавания эмоций по потоковым данным ЭЭГ, что позволит ИИ сопереживать человеку и заботиться о его ментальном комфорте в режиме реального времени.
Подготовил Роман БОНДАРЧУК, УзА
