Разработка стимул-независимой модели интерфейса "Мозг-компьютер" для реабилитации людей с ограниченными возможностями

Проект посвящён разработке стимул-независимого нейроинтерфейса (интерфейса мозг-компьютер, ИМК), интегрирующего принципиально новые обучаемые нейросетевые модели, алгоритмы и вероятностные критерии оптимального поиска, идентификации и декодирования специфических ЭЭГ-паттернов со средой виртуальной реальности и техническими средствами реабилитации людей с моторными дисфункциями. Актуальность разработки новых технологий создания нейроинтерфейсов обусловлена, прежде всего, необходимостью существенного повышения надежности их функционирования, расширения алфавита управляющих команд и скорости управления. Разработка гибридных систем с использованием классификаторов паттернов активности мозга на основе самообучающихся искусственных нейронных сетей и технологий виртуальной реальности позволит создавать значительно более эффективные системы, перспективные для использования как при решении широкого спектра прикладных задач, так и исследования механизмов мозга, лежащих в основе перцептивных и когнитивных процессов, в том числе, при управлении виртуальной реальностью и бионическими протезами. Новизна предлагаемого подхода состоит в синтезировании искусственных нейронных сетей, способных самостоятельно обнаруживать воспроизводимые субъектом паттерны ЭЭГ и использовать их в качестве команд управления, в том числе, благодаря оригинальному методу интерпретации «константности» мозговой активности, на коротких интервалах времени.