Учёные из Университета штата Оклахома (Oklahoma State University) разработали нейроадаптивную систему управления роботами, которая использует сигналы человеческого мозга для мгновенной реакции на ошибочные операции полуавтономных платформ. В коре головного мозга во время осознания ошибок возникают специфические сигналы, которые могут стать «стоп»-словом для робота, остановив его до отдачи команды оператором по обычным каналам.

Роботы научились реагировать на ошибки быстрее человека — с помощью человеческого мозга

Обзор ноутбука HONOR MagicBook X16 2026: как раньше, только лучше

Роботы научились реагировать на ошибки быстрее человека — с помощью человеческого мозга

Компьютер месяца, спецвыпуск: эпоха отката, или Как дефицит чипов памяти влияет на выбор железа для игрового ПК

Роботы научились реагировать на ошибки быстрее человека — с помощью человеческого мозга

Гид по выбору OLED-монитора в 2026 году: эволюция в деталях

Роботы научились реагировать на ошибки быстрее человека — с помощью человеческого мозга

Ryzen и 16 Гбайт DDR5: как сэкономить на памяти так, чтобы не лишиться 15 % производительности

Роботы научились реагировать на ошибки быстрее человека — с помощью человеческого мозга

Обзор Samsung Galaxy Z TriFold: тройной складной смартфон по цене квартиры в Воркуте

Роботы научились реагировать на ошибки быстрее человека — с помощью человеческого мозга

Обзор Ryzen 7 9850X3D: три процента за двадцать баксов

Роботы научились реагировать на ошибки быстрее человека — с помощью человеческого мозга

Система основана на регистрации так называемых потенциалов, связанных с ошибкой (error-related potentials, ErrP), — специфических электрических паттернов, возникающих в передней поясной коре мозга в момент осознания человеком ошибки. Эти сигналы появляются быстрее, чем человек успевает физически отреагировать на ошибочное действие, что позволяет роботу получить «раннее предупреждение» задолго до того, как ошибка приведёт к серьёзным последствиям.

Для считывания сигналов ErrP был применён классический ЭЭГ-шлем для снятия электроэнцефалограммы, который фиксировал мозговую активность оператора в реальном времени. Полученные данные передавались в систему совместного управления роботом: при обнаружении ErrP робот мог мгновенно замедлить движение, полностью остановиться или передать управление обратно человеку.

Важной особенностью разработки стала адаптивная модель декодирования сигналов, которая сначала изучает общие паттерны мозговой активности, а затем быстро подстраивается под индивидуальные особенности конкретного пользователя, существенно сокращая время калибровки.

Технология особенно полезна в ситуациях работы в непредсказуемой обстановке с повышенным риском и опасными последствиями, когда традиционное дистанционное управление может слишком медленно отреагировать на ошибочное действие робота, что приведёт к разрушительным последствиям. Например, это могут быть работы по демонтажу ядерных объектов, глубоководные исследования или телемедицина.

Более того, в перспективе подобный «предохранитель» может оказаться полезным для управления протезами и экзоскелетами, которые смогут самостоятельно корректировать действия на основе намерений и реакций пользователя и не допускать ошибочных решений. Способность мозга значительно быстрее осознавать ошибочные действия до того, как на них среагирует вся цепочка нервной системы человека до кончика пальца на кнопке «Стоп», может сохранить дорогостоящее роботизированное оборудование от поломок и предотвратить фатальные ошибки при работе с объектами обслуживания.