Нейросеть натренировали искать нарушения в работе мозга

Российские нейрофизиологи с коллегами из Германии создали искусственный интеллект (ИИ), который умеет находить следы различных нарушений в работе мозга, анализируя сигналы его электрической активности. Первые результаты проверки его работы опубликованы в научном журнале Chaos, передает пресс-служба Российского научного фонда (РНФ).

"Наша методика не требует больших вычислительных ресурсов, она может работать даже с небольшими наборами данных, записанными в ходе относительно коротких экспериментов. Мы надеемся, что она внесет большой вклад не только в изучение патологий мозга, но и в других областях науки, таких как климатология, где необходимо анализировать данные, получаемые одновременно по разным каналам", - пишут исследователи.

В последние годы благодаря развитию математики и росту вычислительных мощностей компьютеров у ученых появилась возможность создавать сложные нейросети, системы ИИ, которые могут выполнять нетривиальные задачи и даже мыслить подобно человеку, создавая новые образцы искусства и технологий.

К примеру, недавно ученые создали системы ИИ, способные обыграть человека в древнекитайскую игру го, непосильную для обычных компьютерных алгоритмов, отыскивать важнейшие события в истории по газетам, писать сценарии к компьютерным играм и раскрашивать фотографии и видеоролики в стиле художников-импрессионистов.

Помимо этого, специалисты создали различные медицинские нейросети, которые могут распознавать следы меланомы, рака кожи. Зачастую они превосходят в этом отношении ведущих экспертов-онкологов, а также могут проводить аналогичную диагностику рака груди и ряда других болезней.

Александр Храмов, руководитель Лаборатории нейронауки и когнитивных технологий Университета Иннополис, и его коллеги приспособили нейросети для решения еще одной важной научной и медицинской задачи - поиска следов серьезных нарушений в работе мозга по данным электроэнцефалограммы. 

Подсказки искусственного интеллекта

Ученые в этих экспериментах использовали одну из самых простых вариаций нейросетей, так называемые сети прямого распространения. Их главная особенность в том, что данные в них "путешествуют" только в одном направлении - от входных нейронов к выходным, что позволяет упростить архитектуру ИИ и ускорить вычисления.

Принципы ее работы, как объясняют исследователи, основаны на том, что мозг и его отдельные регионы устроены и ведут себя примерно так же, как и стохастические (случайные) системы, к числу которых относятся такие "непредсказуемые" вещи, как колебания климата или курса акций на бирже. Их поведение пытается описать современная математическая теория хаоса.

Используя эти идеи, эксперты натренировали нейросеть искать похожие закономерности в сигналах электрической активности мозга, которые можно собрать при помощи обычного электроэнцефалографа или электродов, которые имплантированы напрямую в нервную ткань.

Опробовав ее работу на теоретических моделях, Храмов и его команда провели первые полевые испытания нейросети, анализируя данные, которые поступали из двух областей мозга у шести крыс, предрасположенных к развитию эпилепсии. Используя ИИ, ученые смогли проследить за тем, как меняется характер взаимодействий между корой и глубинными структурами мозга, предположительно связанными с развитием эпилепсии, при наступлении очередного приступа. Его расчеты раскрыли характер взаимосвязей между этими областями нервной системы в состоянии покоя и во время припадка и помогли ученым предсказать то, как изменится состояние одной области мозга по сигналам из другой.

Удачное применение искусственных нейронных сетей с прямой связью, подчеркивает пресс-служба РНФ, позволяет ученым надеяться, что в дальнейшем удастся расширить спектр приложений нейросетей, в том числе и в изучении патологий головного мозга.