圣彼得堡国立大学的科学家运用神经网络识别计算机用户的疲劳度
由圣彼得堡大学、俄罗斯科学院圣彼得堡联邦研究中心和其他组织的科学家组成的科研小组创建了一个数据库，其中包括操作员在不同状态（疲劳/精神）下监控个人计算机屏幕上物体的眼球运动策略。根据收集到的数据，计划训练神经网络模型，该模型将成为跟踪功能状态（疲劳/精神）的高精度系统的基础，以确保道路和工业设施的安全。
如今，大量的交通、工业和国防基础设施都是由操作员、司机或统一信息中心与整个专家团队共同控制和操作的。能否确保这些设施的安全往往取决于该领域员工的心理生理状态。此类系统的应用领域包括：车队、飞机驾驶员、航空调度员、工业设备调度员等。
研究结果发表在科学杂志Sensors上。
科学家们将一系列行为和神经生理指标的记录结合起来。
该项目的方法论专家之一、圣彼得堡国立大学认知研究所教授伊琳娜·肖申娜评论道：“与单独记录反映疲劳状态的一个或另一个指标的方法相比，综合方法能提供更全面的信息，对功能状态的评估也更客观。例如，一种相当常见的基于心律指标记录的心电间期测量方法被用来记录疲劳，但这种方法本身在评估疲劳状态方面的准确性很不一致。我们使用了一种独特的方法，它基于眼球运动模式的比较，反映了静态和动态视觉神经网络之间的互动动态，以及功能状态的心理生理指标和心理测试”。科学家们计划利用该数据库训练一个神经网络，该网络将能够通过眼球运动的策略高精度地检测操作员的疲劳程度。伊琳娜·肖申娜指出，这种方法将有可能对疲劳的严重程度进行远程评估。准备好的数据库可供所有软件开发人员免费使用，并可用于测试他们的产品。
我们开发了一个适用于训练神经网络对人类状态进行分类的综合数据库：疲劳/精神。所收集的数据库拥有一套独特的不同标记指数，可用于训练神经网络，以高精度识别人类疲劳状态。
俄罗斯科学院圣彼得堡联邦研究中心综合自动化系统实验室高级研究员阿列克谢·卡舍夫尼克
使用多种传感器从受试者那里收集了反映操作员功能状态的指标信息：摄像机、眼动仪、心率监测器、脑电图仪。此外，在实验中操作员还进行了评估其睡眠质量、疲劳程度、复杂的视觉运动反应测试等。
测量在受试者工作日的上午、下午和晚上进行，整个过程都用摄像机记录下来。这项研究持续了八天，共有 10 人参与了不同的活动：被动活动（阅读）和主动活动（玩俄罗斯方块）。
圣彼得堡国立大学、始建于1724年1月28日（2月8日），当天彼得大帝颁布了关于建立圣彼得堡国立大学和俄罗斯科学院的法令。如今，圣彼得堡国立大学是世界级的科学、教育和文化中心。2024年，该大学将庆祝建校300周年。
庆祝圣彼得堡国立大学建校300周年的活动计划经俄罗斯联邦政府副主席德米特里·切尔尼申科主持的圣彼得堡国立大学组委会会议批准。这些活动包括为圣彼得堡国立大学命名一颗小行星，发行带有特殊设计的银行卡，制作纪念俄罗斯第一所大学历史的邮票，为“俄罗斯联邦”航空公司的飞机打造品牌等等。此外，大学还专门为即将到来的庆祝活动开设了一个网站，介绍杰出校友、科学成就以及周年纪念筹备工作的详细情况。
该项目得到了小型科技创新企业资助基金会（创新资助基金会）的资助。研究团队包括来自俄罗斯科学院圣彼得堡联邦研究中心、圣彼得堡国立大学、新西伯利亚国立大学、俄罗斯人民友谊大学、俄罗斯科学院 "信息学与管理 "联邦研究中心以及国立研究大学高等经济学院的科学家。