Созданный ими программный комплекс, по оценкам исследователей, поможет индивидуализировать интерфейсы типа «мозг — компьютер», учитывая уникальные особенности каждого человека. Результаты работы опубликованы в журнале Applied Science.

Нейроинтерфейсы, связывающие нейронную активность с внешними устройствами, такими как бионические протезы, предназначены для помощи людям, утратившим мобильность. Часто такие пациенты, находясь в сознании, оказываются прикованными к постели из-за утраты мышечной активности. Ученые ЮФУ стремятся расшифровать индивидуальные особенности сигналов мозга для их применения в реабилитации.

Ведущий научный сотрудник Лаборатории нейротехнологий и психофизиологии ЮФУ Дмитрий Лазуренко отметил, что индивидуальные особенности работы мозга играют важную роль в эффективности интерфейса. Для этого используются адаптивные нейронные сети, которые на основе электроэнцефалограмм (ЭЭГ) в реальном времени применяют «умные» алгоритмы поиска и определяют мысленные эквиваленты движений. Специалисты подчеркивают, что такие системы востребованы, так как они могут помочь в реабилитации и пробуждении самостоятельной активности у обездвиженных людей.

Разработанный алгоритм позволяет определять оптимальные настройки метода классификации сигналов мозга для задач нейроуправления и нейрокоммуникации. Лазуренко отметил, что это исследование является частью крупного фундаментально-прикладного проекта университета. В будущем планируется изучение нейрофизиологических механизмов работы мозга в условиях произвольной двигательной активности и свободного поведения наряду с разработкой нейроинтерфейсов различного назначения.

Исследование проводится при поддержке Российского Научного Фонда и в рамках программы стратегического академического лидерства «Приоритет 2030». ЮФУ участвует в федеральной программе Министерства науки и высшего образования России по треку «Исследовательское лидерство», в рамках которой реализуется несколько стратегических проектов, включая проект «Системы управления и гибридный интеллект».