Нейрокогнитивные исследования и интерфейсы мозг-компьютер
Основные задачи, стоящие перед научной группой
Формирование нейрокогнитивных паттернов активности мозга
Применение методов и средств онтологического инжиниринга для автоматизации:
Проведения нейрокогнитивных экспериментов
1
Создания интерфейсов мозг-компьютер
2
Переноса сформированных нейрокогнитивных паттернов активности мозга между различными схемами расположения электродов и энцефалографами
3
Данное направление формировалось вокруг теоретических и прикладных задач научной визуализации и визуальной аналитики, решение которых нашло отражение в платформе научной визуализации и интеллектуального анализа данных SciVi.
Платформа разрабатывается на основе средств и методов онтологического инжиниринга.
Платформа разрабатывается на основе средств и методов онтологического инжиниринга.
Онтологический инжиниринг
Направление когнитивного искусственного интеллекта, изучающего вопросы формального представления знаний в виде, понятном одновременно и человеку, и компьютеру.
Методы и средства онтологического инжиниринга позволяют создавать высоко адаптивные программные системы, обладающие знаниями о конкретных предметных областях и специфике их применения.
Методы и средства онтологического инжиниринга позволяют создавать высоко адаптивные программные системы, обладающие знаниями о конкретных предметных областях и специфике их применения.
Одно из направлений развития — интеграция ее и других информационных платформам. Так, осуществленная интеграция с ИС «Семограф» стала использоваться для визуализации результатов семантического анализа.
В настоящий момент система SciVi помимо задач графической визуализации данных и результатов исследований применяется в задачах интеллектуального анализа данных в следующих областях: разработки нейроинтерфейсов (NeuroSciVi), создания экспериментальных VR-стендов (VRSciVi) и продуктов Интернета вещей (IoTSciVi).
Создание собственного программного обеспечения для ЭЭГ и VR необходимо для быстрой адаптации программно-аппаратных комплексов под новые задачи исследований (в том числе на другом оборудовании), простоты сбора данных и масштабирования.
В настоящий момент система SciVi помимо задач графической визуализации данных и результатов исследований применяется в задачах интеллектуального анализа данных в следующих областях: разработки нейроинтерфейсов (NeuroSciVi), создания экспериментальных VR-стендов (VRSciVi) и продуктов Интернета вещей (IoTSciVi).
Создание собственного программного обеспечения для ЭЭГ и VR необходимо для быстрой адаптации программно-аппаратных комплексов под новые задачи исследований (в том числе на другом оборудовании), простоты сбора данных и масштабирования.
ПЛАТФОРМА SCIVI TOOLS
ОБОРУДОВАНИЕ
Поддержанные проекты
✦ Государственное задание СПбГУ на 2021−2023 гг. «Механизмы чтения и интерпретации текста на родном и неродном языках: междисциплинарное экспериментальное исследование с использованием методов регистрации движения глаз, визуальной аналитики и технологий виртуальной реальности» (рук. Т.В. Черниговская).
✦ Государственное задание ПГНИУ на 2020−2022 гг., номер темы FSNF-2020−0023 «Концептуализация социальной реальности в массовой коммуникации: когнитивно-информационное моделирование с использованием методов машинного обучения, визуальной аналитики и нейрокогнитивных технологий» (рук. К.И. Белоусов).
✦ Государственное задание ПГНИУ на 2020−2022 гг., номер темы FSNF-2020−0023 «Концептуализация социальной реальности в массовой коммуникации: когнитивно-информационное моделирование с использованием методов машинного обучения, визуальной аналитики и нейрокогнитивных технологий» (рук. К.И. Белоусов).
Участники направления
- Кафедра математического обеспечения вычислительных систем ПГНИУК. В. Рябинин, С. И. Чуприна, И. А. Лабутин и др.
- Кафедра теоретического и прикладного языкознания ПГНИУК. И. Белоусов, Н. В. Боронникова, А. Талески
- Кафедра неврологии ПГМУЛ. Ю. Брохин
- Программисты компании «Human Semantics»Д. А. Баранов, Р. В. Чумаков
Направление развивается в сотрудничестве с ПГМУ им. Е.А. Вагнера.
- Ryabinin K.V., Belousov K.I. Visual Analytics of Gaze Tracks in Virtual Reality Environment (2021). Scientific Visualization. https://doi.org/10.26583/sv.13.2.04
- Ryabinin K., Chuprina S. Ontology-Driven Edge Computing https://doi.org/10.1007/978-3-030-50436-6_23.
- Ryabinin K.V., Belousov K.I., Chuprina S.I. Novel Circular Graph Capabilities for Comprehensive Visual Analytics of Interconnected Data in Digital Humanities (2020). Scientific Visualization. https://doi.org/DOI: 10.26583/sv.12.4.06
- Ryabinin K., Chuprina S., Belousov K. Ontology-Driven Automation of IoT-Based Human-Machine Interfaces Development https://doi.org/10.1007/978-3-030-22750-0_9.
- Ryabinin K.V., Belousov K.I., Chuprina S.I., Zelyanskaya N.L. Human-Oriented IoT-Based Interfaces for Multimodal Visual Analytics Systems https://doi.org/10.26583/sv.11.4.05
- Ryabinin K., Belousov K., Chuprina S. Graph-Based Visual Analytics Tools for Digital Humanities Research https://doi.org/10.51130/graphicon-2020-2-3-9
- Ryabinin, K.V., Kolesnik, M.A. Adaptive Scientific Visualization Tools for a Smart Paleontological Museum
- Ryabinin K.V., Chuprina S.I. Using Scientific Visualization Systems to Automate Monitoring of Data Generated by Lightweight Programmable Electronic Devices https://doi.org/10.1134/S0361768818040102
- Рябинин К.В., Белоусов К.И., Чуприна С.И., Щебетенко С.А., Пермяков С.С. Средства визуальной аналитики для комплексного исследования результатов многопараметрического описания пользователей социальных интернет-сервисов https://doi.org/10.26583/sv.10.4.07
- Ryabinin, K.V., Chuprina, S.I., Belousov, K.I., Permyakov, S.S.Visual analytics methods of the verbal behavior variability of social networks users depending on their individual psychological features
- Рябинин К.В., Баранов Б.Д., Белоусов К.И. Интеграция информационной системы Семограф и визуализатора SciVi для решения задач экспертного анализа языкового контента
614068, г. Пермь, ул. Букирева, 15, корп. 5, ауд. 159