Спосіб обробки мультимодальних даних на основі методів штучного інтелекту
Вантажиться...
Дата
2022
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Актуальність. З розвитком технологій електроенцефалографії та розвитком нових застосувань для досліджень мозку, зростає необхідність розробки методів аналізу даних, на основі новітніх практик штучного інтелекту, що використовуються в інших сферах, такі як глибинне навчання, штучні нейронні мережі. Нові застосування дають змогу розробляти нові додатки для корисного використання та знаходження хвороб. Нові методи обробки даних можуть зменшити кількість ресурсів необхідних для нових пристроїв, зменшити час навчання та збільшити точність аналізу. Це дозволить створювати більш якісні застосування та зробити їх більш доступними. Отже використання методів штучного інтелекту, а саме штучних нейронних мереж, у даній сфері фактично може відкрити нові можливості для створення більш компактних та масових пристроїв на основі технологій електроенцефалографії. Мета дослідження. Метою магістерської роботи є розробка покращень та порівняння модифікацій методів аналізу даних з аналогових сенсорів з декількох каналів. Об'єктом даного дослідження є методи аналізу мультимодальних даних ЕЕГ зібраних з різних джерел. Предметом даної роботи є створення та порівняння систем для аналізу ЕЕГ даних на основі методів штучного інтелекту. Методи досліджень. В магістерський роботі було використано методи машинного навчання та створення штучних нейронних мереж. Наукова новизна проведеного дослідження забезпечена наступними пунктами: було запропоновано використання рекурентних, згорткових та повнозв’язних шарів у одній архітектурі для кращого використання просторових та часових зв’язків; були використані механізми уваги для покращення точності аналізу даних електроенцефалографії; розроблено декілька унікальних моделей архітектур штучних нейронних мереж, які були порівняні між собою; тренування проведено на хмарному провайдері Kaggle. Практична цінність. Отримані результати можуть бути вільно використані у майбутніх дослідженнях за напрямками: штучні нейронні мережі для аналізу даних електроенцелографії; дослідження зв'язків активності мозку і діяльності людини; практичне використання нейро-комп'ютерного інтерфейсу.
Опис
Ключові слова
штучні нейронні мережі, електроенцефалографія, інтерфейс мозок комп’ютер, класифікація даних електроенцефалографії, механізм уваги, згорткові мережі, рекурентні мережі, artificial neural networks, electroencephalography, computer brain interface, electroencephalography data classification, attention mechanism, convolutional networks, recurrent neural networks
Бібліографічний опис
Гордієнко, Н. Ю. Спосіб обробки мультимодальних даних на основі методів штучного інтелекту : магістерська диc. : 121 Інженерія програмного забезпечення / Гордієнко Нікіта Юрійович. – Київ, 2022. – 155 с.