Ученые из Университета Южной Калифорнии разработали новый алгоритм искусственного интеллекта, способный выделять паттерны мозговой активности, связанные с конкретным поведением, сообщает Science Daily.
Алгоритм под названием DPAD (Dissociative Prioritized Analysis of Dynamics) может отделять паттерны мозга, кодирующие определенное поведение, например, движение руки, от всех остальных паттернов, происходящих одновременно. Это позволяет более точно декодировать движения из активности мозга по сравнению с предыдущими методами.
Ключевой особенностью алгоритма является приоритетное обучение нейронной сети распознаванию паттернов, связанных с интересующим поведением. Затем алгоритм может изучать все остальные паттерны, не маскируя и не искажая поведенческие.
Разработка может улучшить работу интерфейсов мозг-компьютер для восстановления движений у парализованных пациентов. В будущем алгоритм потенциально может использоваться для декодирования психических состояний, таких как боль или депрессивное настроение, что поможет в лечении психических расстройств.
Исследователи планируют разрабатывать расширения метода для отслеживания симптомов при психических заболеваниях. Это может привести к созданию интерфейсов мозг-компьютер не только для двигательных нарушений и параличей, но и для психических расстройств.