05.10.2022 Новости, Искусственный интеллектДоцент кафедры инженерной кибернетики Университета МИСИС, к.м.н., математик и врач Александра Бернадотт разработала алгоритмы, значительно повышающие точность распознавания ментальных команд роботами за счет оптимизации подбора словаря. Алгоритмы, имплементированные в роботизированные устройства, могут быть использованы для передачи информации в условиях повышенного уровня шума. Результаты были опубликованы в рецензируемом международном научном журнале Mathematics. Задача повышения точности классификации объектов —аудио-, видео- или электромагнитных сигналов — при составлении так называемых «словарей» устройств стоит перед разработчиками самых различных систем, способных существенно улучшить качество жизни человека. Самым понятным примером могут служить голосовые помощники, например, Салют от Сбера, Яндекс Алиса и др. Устройства передачи аудио или видео для дистанционного управления объектом в зоне прямой видимости, используют ограниченный набор команд. В то же время, важно, чтобы классификатор команд на основе нейронной сети точно понимал и не путал между собой команды, входящие в словарь устройства. При этом точность распознавания не должна опускаться ниже определенного значения при наличии посторонних шумов. Подбор команд также очень важен для интерфейса мозг-компьютер (нейроинтерфейса), который используется людьми с нарушениями движения для дистанционного управления курсором или роботизированной рукой. Устройство воспринимает и распознает паттерны электрической ...
читать далее.
