В Москве с 20 по 24 октября проводилась XXVII Международная научно-техническая конференция «Нейроинформатика 2025» — традиционная площадка для обсуждения передовых достижений в области искусственного интеллекта и нейронаук, берущая свое начало еще с 1999 года. Тематика конференции охватывала фундаментальные и прикладные аспекты нейроинформатики: от теории нейронных сетей, глубокого обучения, нейроморфных вычислений и больших языковых моделей до интерфейсов «мозг-компьютер», нейротехнологий, моделирования когнитивных процессов и применения нейросетей в медицине, биологии, робототехнике и управлении.

В работе конференции активное участие приняли сотрудники НИТЦ нейротехнологий ЮФУ, демонстрируя передовые результаты в области разработки нейроинтерфейсов. Команда представила два доклада, которые вызвали значительный интерес среди участников мероприятия. Первый доклад, «Применение когерентностных признаков для классификации ЭЭГ-паттернов при мысленном произнесении слов в русско- и испаноязычных выборках», представленный лаборантом-исследователем исследовательской лаборатории биоинспирированного ИИ Аведиком Экизяном, был посвящен уникальной для России задаче — расшифровке мысленного проговаривания слов. Ученые разработали инновационные методы классификации активности мозга, что открывает путь к созданию нейроинтерфейсов следующего поколения. Эти системы смогут распознавать речь напрямую из сигналов мозга, без необходимости произнесения слов вслух. Решение этой сложнейшей задачи стало возможным благодаря синергии фундаментальных знаний нейрофизиологов и передовых алгоритмов биоинспирированного искусственного интеллекта.

Второй доклад, «Мультимодальный подход на основе машинного обучения к классификации психофизиологических состояний оператора по данным ЭЭГ и ЭКГ при монотонной деятельности», с которым выступил младший научный сотрудник молодежной лаборатории «Нейроинтерфейсы» Павел Шапошников, касался мониторинга состояния оператора. Разработанный мультимодальный подход позволяет в реальном времени анализировать данные ЭЭГ и ЭКГ для оценки уровня бдительности человека при выполнении монотонных задач, что критически важно для безопасности в таких областях, как авиация или управление сложными системами.

Работы выполнены в рамках стратегического технологического проекта ЮФУ «Технологии многофункциональной микроэлектроники и интеллектуальной сенсорики для биогибридных и киберфизических систем» в рамках реализации программы стратегического академического лидерства «Приоритет-2030»(нацпроект «Молодежь и дети»).

Оба доклада опубликованы в сборнике Advances in Neural Computation, Machine Learning, and Cognitive Research IX серии книг Studies in Computational Intelligence (том 1241).
Текст: Юлия Сопрунова 
Фото: НИЯУ МИФИ