Исследователи СПб ФИЦ РАН собрали и опубликовали открытый набор данных (ЭЭГ, ЭКГ, видеозаписи) людей в состоянии сосредоточенности и рассеянности. На его основе можно создавать приложения для тренировки внимания, например, у детей с синдромом дефицита внимания. Данные уже размещены в журнале Scientific Data.
В эксперименте участвовали 33 человека, половина из которых регулярно практиковали йогу и медитацию. Учёные фиксировали показатели мозга и сердца во время пяти заданий: от расслабления до поиска объектов на отвлекающих картинках. Выяснилось, что у «практикующих» отличия между концентрацией и рассеянностью выражены чётче, особенно в сигналах префронтальной коры.
Размеченные данные можно использовать для обучения нейросетей, которые затем «подскажут» человеку, когда он отвлёкся. В перспективе авторы планируют определять уровень внимания даже по одному видеоизображению. Работа выполнена при участии НИУ ВШЭ, РУДН и Университета МИСИС.
«Полученные данные можно использовать для обучения нейросети: дать алгоритму задачу классифицировать уровень концентрации человека по ЭЭГ и ЭКГ. Далее на базе такой модели программисты смогут создавать различные приложения, например, для тренировки внимания у детей с синдромом дефицита внимания. В дальнейшем мы планируем попробовать обучить нейросети определять уровень концентрации внимания по видеоизображениям человека», — уточнил старший научный сотрудник лаборатории интегрированных систем автоматизации СПб ФИЦ РАН Алексей Кашевник.