КАРТОЧКА ПРОЕКТА ФУНДАМЕНТАЛЬНЫХ И ПОИСКОВЫХ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ,
ПОДДЕРЖАННОГО РОССИЙСКИМ НАУЧНЫМ ФОНДОМ

Информация подготовлена на основании данных из Информационно-аналитической системы РНФ, содержательная часть представлена в авторской редакции. Все права принадлежат авторам, использование или перепечатка материалов допустима только с предварительного согласия авторов.

 

ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ

---

Номер 23-19-00664

НазваниеВзаимная адаптация пользователей и интерфейсов человек- компьютер(мозг-компьютер, окулографических, миографических): методика, алгоритмы, программная реализация.

РуководительТуровский Ярослав Александрович, Доктор технических наук

Организация финансирования, регион федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт проблем управления им. В. А. Трапезникова Российской академии наук, г Москва

Период выполнения при поддержке РНФ

2023 г. - 2025 г.

Конкурс№80 - Конкурс 2023 года «Проведение фундаментальных научных исследований и поисковых научных исследований отдельными научными группами».

Область знания, основной код классификатора 09 - Инженерные науки, 09-607 - Теория человеко-машинных систем управления

Ключевые словаэргатические системы, интерфейс мозг-компьютер, окулографический интерфейс, миографический интерфейс, обучение

Код ГРНТИ28.29.57

---

 

ИНФОРМАЦИЯ ИЗ ЗАЯВКИ

---

Аннотация
Актуальность проблемы взаимодействия, адаптации и взаимного обучения «операторской» и «технической» частей эргатической системы проистекает из постоянно усложняющейся структуры подобных систем, появлением наряду с достаточно простыми «передаточными функциями» внутри систем, процедур на порядок более сложных, включающих в себя элементы машинного обучения, искусственного интеллекта, и, обеспечивающего таким образом, процедуру принятия решения и выполнения указанного решения «технической» частью этой системы в зависимости от целого ряда факторов включая не только команды оператора, но и его состояние, состояние самой системы, параметры окружающей среды и т.д.. При этом следует отметить и расширение возможностей оператора для генерации команд. Помимо традиционных подходов в управлении с использованием механических движений верхними и нижними конечностями интерес представляют перспективные направления такие как голосовое управление, интерфейсы мозг-компьютер, миографические, окулографические, эмоционально-зависимые интерфейсы, системы контроля состояния оператора, выходящие за пределы лабораторий и получающие всё более широкое распространение. Таким образом, актуальной представляется как теоретическая разработка так и практическая реализация на её основе моделей, методов и алгоритмов оценки взаимной адаптации/обучения в процессе работы «операторского» и «технического» компонентов эргатической системы, для оценки возможностей повышения эффективности её функционирования. Целью проекта является оценка процесса взаимной адаптация в ходе управления пользователей и интерфейсов человек- компьютер(мозг-компьютер, окулографических, миографических) и разработка о основе этой оценки технических решений повышающих эффективность управления эргатическими системами Основными результатами работы будут являться 1. Модели, методы и алгоритмы алгоритмов оценки динамики генерируемых в ходе работы в рамках эргатической системы оператором сигналов и паттернов команд. Эмпирические данные об изменениях состояния оператора при работе с интерфейсами мозг-компьютер, окулографическими, миографическими с точки зрения обучения работе в эргатической системе после этапа «тренировочного» обучения 2. Модели, методы и алгоритмы изменения параметров функционирования устройства-эффектора при самообучении управляющих технических систем, в рамках машинного обучения, обеспечивающие максимальную из набора исследуемых вариантов скорость обучения в рамках машинного обучения. Модели, методы и алгоритмы тестирования диагностики программно-аппаратной части системы состояния оператора, выделения канала/группы генерируемых оператором сигналов, по котором можно будет определять вероятную оценку оператором работы системы. Эмпирическая база данных по управлению указанными интерфейсами эргатических систем различного профиля. 3. Разработанные методы и алгоритмы, в сочетании с эмпирическими данными, позволяющие произвести оценку, исходя из состояния оператора, и особенностей архитектуры «технической части» эргатической системы возможности детекции успешного распознавания как ошибок операторской деятельности, так и реакции оператора на некорректную работу системы. Данные о динамики самообучения эргатических систем различных архитектур для я интерфейсов человек- компьютер(мозг-компьютер, окулографических, миографических)

Ожидаемые результаты
1. Модели, методы и алгоритмы алгоритмов оценки динамики генерируемых в ходе работы в рамках эргатической системы оператором сигналов и паттернов команд. Эмпирические данные об изменениях состояния оператора при работе с интерфейсами мозг-компьютер, окулографическими, миографическими с точки зрения обучения работе в эргатической системе после этапа «тренировочного» обучения 2. Модели, методы и алгоритмы изменения параметров функционирования устройства-эффектора при самообучении управляющих технических систем, в рамках машинного обучения, обеспечивающие максимальную из набора исследуемых вариантов скорость обучения в рамках машинного обучения. Модели, методы и алгоритмы тестирования диагностики программно-аппаратной части системы состояния оператора, выделения канала/группы генерируемых оператором сигналов, по котором можно будет определять вероятную оценку оператором работы системы. Эмпирическая база данных по управлению указанными интерфейсами эргатических систем различного профиля. 3. Разработанные методы и алгоритмы, в сочетании с эмпирическими данными, позволяющие произвести оценку, исходя из состояния оператора, и особенностей архитектуры «технической части» эргатической системы возможности детекции успешного распознавания как ошибок операторской деятельности, так и реакции оператора на некорректную работу системы. Данные о динамики самообучения эргатических систем различных архитектур для я интерфейсов человек- компьютер(мозг-компьютер, окулографических, миографических) 4. Программный и/или программно-аппаратный комплекс, позволяющий осуществлять мониторинг состояния оператора в аспекте динамики его обучения в ходе управления эргатической системой. 5. Теоретические подходы и математические модели обеспечивающие модификацию алгоритмов машинного обучения «технической» части эргатической системы в ходе её непосредственной работы с оператором, с целью увеличения эффективности(скорости, точности, эргономичности) работы эргатической системы. 6. Методы и алгоритмы определения и возможной модификации взаимного адаптационного потенциала «операторской» и «технической» части эргатических систем. 7. Результаты тестирования информационных эргатических систем взаимной адаптации на робототехнических устройствах и их моделях демонстрирующие возможности дальнейшего развития проекта, особенности работы с динамически-обучающимся оператором разных схем, алгоритмов и парадигм машинного обучения.

---

 

ОТЧЁТНЫЕ МАТЕРИАЛЫ

---