Алгоритм неинвазивного управления инвалидной коляской с помощью нейронных сигналов головного мозга создали математики Санкт-Петербургского государственного университета и Института проблем машиноведения РАН, сообщает пресс-служба СПбГУ 14 августа на официальном интернет-портале.

Кибернетическая нейробиология объединяет методы вычислительной нейробиологии и кибернетики для изучения процессов управления в нервной системе и мозге. Ученые разработали роботизированную инвалидную коляску, управляемую сигналами мозга напрямую. Разработка была представлена на VI Международной конференции по нейронным сетям и нейротехнологиям (NeuroNT’2025) в ЛЭТИ.

Инвалидная коляска распознает сигналы мозга через электроэнцефалографию и реагирует на намерения пользователя. Специальные алгоритмы машинного обучения анализируют активность мозга и выделяют паттерны, соответствующие командам «вперед», «налево», «направо» и «стоп».

В основе лежит многоэтапная обработка сигналов мозга. Сначала с помощью полосовых фильтров ЭЭГ‑данные очищаются от шумов с выделением ключевых частотных диапазонов (например, альфа- и бета‑ритмы). После этого осуществляется анализ паттернов активности мозга и сопоставление их с конкретными намерениями пользователя.

Параметры модели нейронных ансамблей непрерывно уточняются с учетом индивидуальных особенностей пользователя. На завершающем этапе распознанные команды преобразуются в сигналы для электроприводов коляски, в результате чего она плавно двигается. Софт действует как «переводчик», расшифровывая сигналы мозга для механики, соединяя нейробиологию, кибернетику и робототехнику.

«Вместе со студентами мы построили обучающиеся сетевые версии моделей ФитцХью — Нагумо и Хиндмарша — Роуза для улучшения качества моделирования работы человеческого мозга. Благодаря созданным алгоритмам она точно улавливает сигналы, когда человек хочет двигаться вправо, а когда влево», — рассказал руководитель работ, профессор СПбГУ, главный научный сотрудник лаборатории управления сложными системами ИПМаш РАН Александр Фрадков.