Ռուսաստանի գիտությունների ակադեմիայի (ՌԳԱ) Սանկտ Պետերբուրգի դաշնային հետազոտական կենտրոնի և Սանկտ Պետերբուրգի պետական համալսարանի հետազոտողները նեյրոցանցին սովորեցրել են աչքերի շարժման ռազմավարությամբ ավտոմատ կերպով բացահայտել մարդու ֆունկցիոնալ վիճակը (առույգություն/հոգնածություն)։ Ստեղծված լուծումը կիրառություն կգտնի տրանսպորտի, ծանր տեխնիկայի, ինչպես նաև արդյունաբերական և կրիտիկական ենթակառուցվածքների օբյեկտների օպերատորների գործողությունները վերահսկող համակարգերում։ Հետազոտությունը հրապարակվել է Sensors գիտական ամսագրում։

Այսօր տրանսպորտային, արդյունաբերական և պաշտպանական ենթակառուցվածքների բազմաթիվ օբյեկտներ վերահսկվում և գործում են օպերատորների, վարորդների կամ մասնագետների մի ամբողջ թիմ ունեցող միասնական տեղեկատվական կենտրոնների միջոցով, հաղորդում է «Научная Россия»-ն։ Ուստի օբյեկտներում անվտանգությունն ապահովելու համար պահանջվում է հետևել նրանց հոգեֆիզիոլոգիական վիճակին։

«Այս խնդիրը լուծելու համար նեյրոցանցին սովորեցրել ենք աչքերի շարժումով որոշել տրանսպորտի և ցանկացած այլ տեխնիկայի օպերատորի վիճակը՝ առույգ է նա, թե հոգնած։ Նեյրոցանցի ուսուցման համար տվյալները հավաքվել են այթրեքերի՝ մարդու հայացքի ուղղությունը որոշող սարքի միջոցով։ Հեռանկարում մեր մշակած լուծումը կարող է ինտեգրվել այն համակարգերում, որոնք վերահսկում են տարբեր տեխնիկայի և կրիտիկական ենթակառուցվածքների օպերատորների գործողությունները», – պատմում է ՌԳԱ Սանկտ Պետերբուրգի դաշնային հետազոտական կենտրոնի Ավտոմատացման ինտեգրված համակարգերի լաբորատորիայի ավագ գիտաշխատող Ալեքսեյ Կաշևնիկը։

Նեյրոցանցերն ուսուցանվել են աչքերի շարժման այն ռազմավարությունների ցուցանիշներով, որոնք բնորոշ են հոգնածության առկայության և բացակայության վիճակներին։ Ցուցանիշների ընտրությունը հիմնված է եղել տարբեր ֆունկցիոնալ վիճակներում տեղեկատվության ընկալման և վերլուծության վերաբերյալ գիտական թիմի սեփական հետազոտությունների արդյունքների վրա։

Նախագծի շրջանակում հետազոտական խումբը ստեղծել է տվյալների ընդարձակ բազա, որը ներառում է համակարգչի օպերատորների աչքերի շարժման ռազմավարությունները, որոնք աշխատանքային օրվա ընթացքում տարբեր առաջադրանքներ են կատարել (կարդացել, գրել, աշխատել են համակարգչով)։ Աչքերի դիրքերն արձանագրվել են գլխին ամրացված այթրեքերի միջոցով։

«Կարևոր է նշել, որ նեյրոնային ցանցի ուսուցման համար օգտագործվել են առաջադրանքների լայն շրջանակի՝ ընթերցանության, տեսողական որոնման, հայտնաբերման, օբյեկտին հետևելու ընթացքում ստացված տվյալների հավաքածուներ», – նշում է Սանկտ Պետերբուրգի պետական համալսարանի պրոֆեսոր Իրինա Շոշինան։

Համակարգի մշակված բաց կոդով գրադարանը հղումով հասանելի է բոլոր օգտատերերի և ծրագրային ապահովման մշակողների համար։ Հետազոտությանն աջակցել է Նորարարությունների աջակցման հիմնադրամի դրամաշնորհը։