Модели активности нейроноподобных когнитивных систем

На основе современных методов нелинейной динамики и данных нейрофизиологии построены базовые модели нейроноподобных систем для описания динамических режимов функционирования, которые адекватны известным экспериментальным данным об особенностях восприятия и реагирования живых систем на разнообразные сенсорные сигналы. Модели с биологоподобной архитектурой используются для создания технических устройств (симуляторов), которые позволят воспроизвести основные закономерности поведения живых систем. В лаборатории автоволновых процессов получены следующие результаты.

Моделирование процессов преобразования информационных сигналов в нейроноподобных системах

Биометрические системы распознавания человека. Разработана функциональная модель процессов обработки сенсорных сигналов в таламокортикальных сетях мозга. В таких универсальных системах происходит преобразование сенсорных сигналов разных модальностей. На примере взаимодействия четырех нейрональных модулей, каждый из которых моделирует процессы в нейронных ансамблях коры, интернейронов коры, нейронов сенсорных ядер таламуса и ретикулярных ядер таламуса, продемонстрированы режимы нормальной обработки информации и самовозбуждения системы (И. В. Нуйдель, М. Е. Соколов, В. Г. Яхно).

Разработана базовая модификация симулятора шока, стабильно воспроизводящая типичный режим взаимодействия трех нейроэндокринных систем на основе данных о нейрохимических механизмах экстремальных состояний (трехкомпонентная теория стресса и шока). С помощью математической модели успешно воспроизведена динамика физиологических реакций, зарегистрированных в лабораторных экспериментах и в клинике при аналогичных воздействиях. Проведена классификация динамических режимов, и определены основные варианты настроек базового модуля симулятора. Продолжение исследований позволит сформировать информационную технологию, оптимизирующую диагностику течения экстремальных состояний, а также разработку противошоковых лекарственных средств (С. Б. Парин, С. А. Полевая, В. Г. Яхно).

Разработана автономная интегральная биометрическая распознающая система (ИБРС), демонстрирующая работоспособность базовых моделей нейроноподобных систем, для автоматической верификации и идентификации людей по таким биометрическим параметрам, как изображение лица, руки, дактоотпечатка, а также звуки голоса. Тестирование представляемой версии ИБРС проводилось на базе данных для 150–200 человек. Величина ошибки идентификации лежит в диапазоне 0,1–1% и в зависимости от условий обучения и идентификации несколько возрастает при увеличении числа пользователей в базе данных (А. А. Тельных, А. В. Ковальчук, О. В. Шемагина, В. Г. Яхно).

Исследование диагностических признаков оценки функционального состояния живых систем

Разработаны математические модели коллективной динамики нейронных популяций сенсорных зон коры головного мозга, согласованные по параметрам с данными психофизического эксперимента. Искусственная нейронная сеть, основанная на модифицированных импульсных нейронах, описывает распределение импульсной активности в двух симметричных (право- и левополушарной) нейронных популяциях, содержащих по 100 элементов при действии дихотического стимула.

Разработана система для персонифицированного мониторинга и дистанционной диагностики функционального состояния человека в условиях свободного поведения на основе интеграции WEB-технологий, беспроводных сенсорных сетей и миниатюрных сенсорных платформ. Создана уникальная возможность для получения знаний о естественной динамике взаимодействия физиологических систем человека, обеспечивающих распознавание, внимание, память, принятие решений, эмоции, организацию поведения без ограничений по расстоянию и подвижности. Анализ данных мониторинга методами нелинейной динамики позволяет осуществить персонифицированное картирование стрессогенных событий, непрерывный контроль экстремальных и оптимальных режимов работы организма и раннюю диагностику опасных функциональных состояний.

Исследование динамики процессов молекулярной самосборки в многокомпонентных жидкостях

Разработан новый методологический подход к оценке качества многокомпонентных жидкостей без определения их состава (Т. А. Яхно, А. Г. Санин, О. А. Санина, В. Г. Яхно). В его основе – явление самоорганизации капель, высыхающих на твердой смачиваемой подложке. Исследованы физико-химические механизмы процессов самоорганизации. Разработано устройство для регистрации динамики механических и акустических свойств высыхающих капель, отражающих динамику самосборки компонентов жидкостей и перехода их в твердотельное состояние. Сложные физико-химические процессы, происходящие в высыхающей капле, интегрально отображаются в виде кривой акустомеханического импеданса (АМИ). Экспериментально доказано, что форма кривой АМИ является паспортной характеристикой жидкости. Когнитивная составляющая такого подхода – в снижении размерности пространства измерений путем регистрации одного интегрального параметра – динамики АМИ. Количественное сравнение формы кривых исследуемых жидкостей с эталонами позволяет устанавливать аутентичность данных жидкостей. Способ простой, быстрый и дешевый, успешно испытан в медицинской и ветеринарной экспресс-диагностике при выявлении фальшивых напитков и лекарственных средств. Возможно, аналогичный механизм может работать при восприятии запахов в живых организмах.