Ученые в России создали нейросеть, читающую эмоции по мозговой активности

Нейросеть распознает позитивные, негативные и нейтральные эмоции по данным электроэнцефалограммы с точностью до 80%.

Специалисты Санкт-Петербургского Федерального исследовательского центра РАН (СПб ФИЦ РАН) разработали нейросеть, способную автоматически распознавать эмоциональное состояние человека по данным электроэнцефалограммы (ЭЭГ). Как сообщили ТАСС в пресс-службе учреждения, эта технология открывает путь к созданию цифровых помощников для мониторинга психологического здоровья в реальном времени.

В отличие от существующих систем, анализирующих мимику, речь или жесты, новый метод опирается непосредственно на мозговую активность. Это принципиально важно, так как анализ видео теряет точность при плохом освещении, посторонних шумах или из-за культурных различий в проявлении эмоций.

Исследователи обучили нейросеть классифицировать эмоции по трём базовым категориям: позитивные, негативные и нейтральные. Обучение проводилось на двух открытых базах данных, содержащих обезличенную информацию о мозговой активности более 130 человек разного пола и возраста. Для проверки учёные провели собственный эксперимент с участием 16 добровольцев, одновременно записывая их ЭЭГ и снимая на видео.

«Главной сложностью стала индивидуальность мозговых паттернов — у каждого человека даже одинаковые эмоции проявляются по-разному», — пояснил старший научный сотрудник лаборатории автоматизированных систем СПб ФИЦ РАН Алексей Кашевник. Несмотря на это, точность классификации эмоций составила от 70 до 80 процентов в зависимости от испытуемого.

В будущем разработку планируют интегрировать в компактные неинвазивные устройства для непрерывного контроля состояния операторов критически важных объектов — транспортной, промышленной или оборонной инфраструктуры. Там, где от психофизиологического состояния сотрудника напрямую зависит безопасность, такой «эмоциональный монитор» может стать незаменимым. Исследование выполнено в рамках госзадания Минобрнауки России.