სტუ-ში ადამიანის ტვინის სიგნალებიდან ემოციის დადგენაზე მუშაობენ

საქართველოს ტექნიკური უნივერსიტეტის მეცნიერთა ჯგუფი და ინფორმატიკისა და მართვის სისტემების ფაკულტეტის ავტომატიზაციისა და ტესტ-ინჟინერინგის სამაგისტრო პროგრამის კურსდამთავრებული, ფაკულტეტის უფროსი მასწავლებელი, სტუ-ის ნიკო მუსხელიშვილის სახელობის გამოთვლითი მათემატიკის ინსტიტუტის მკვლევარი ნათია ქუხილავა ადამიანის ტვინის სიგნალებიდან ემოციის დადგენაზე მუშაობს. 

საქართველოს ტექნიკური უნივერსიტეტის მკვლევარი Forbes-ის კონკურსის – 30 Under 30 – ევროპის 2024 წლის სიის ერთ-ერთი წევრია.

იგი გამოცემამ ტექნოლოგიისა და ელექტრონული კომერციის კატეგორიაში გამარჯვებულებს შორის დაასახელა. ნათია ქუხილავა გერმანელ და ფრანგ კოლეგებთან ერთად ადამიანის ტვინის სიგნალებიდან (EEG) ემოციის დადგენაზე ღრმა დასწავლის (deep learning) გამოყენებით მუშაობს. 

“რას გულისხმობს ადამიანის ტვინის სიგნალებიდან ემოციის ამოცნობა? ადამიანის ტვინი მუდმივად აქტიურია და გამოსცემს სიგნალებს იმის მიხედვით, თუ რას აკეთებს ან განიცდის ადამიანი. ელექტროენცეფალოგრამა (EEG) კი არის მოწყობილობა, რომელსაც შეუძლია ამ სიგნალების წაკითხვა, რომელსაც შემდეგ მეცნიერები ამუშავებენ.

მსოფლიოს რამდენიმე წამყვან კვლევით ინსტიტუტში ჩაიწერეს ადამიანების ტვინის სიგნალები შემდეგი პრინციპით: ადამიანი უყურებს ვიდეოს და შემდეგ თავადვე აფასებს რა ემოცია განიცადა ამ ვიდეოს ყურების პროცესში. ექსპერიმენტების დროს ჩაიწერეს რამდენიმე ათეული ადამიანი, რომელთაგან თითოეულმა რამდენიმე ვიდეოს უყურა.

შედეგად გვაქვს დატასეტი EEG სიგნალებით და თითოეული სიგნალისთვის ვიცით ამ დროს რა ემოცია განიცადა ადამიანმა. კვლევის მიზანია შევქმნათ AI მოდელი, რომელიც აქამდე არსებულ ყველა ტექნიკაზე უკეთესად შეძლებს EEG სიგნალიდან იწინასწარმეტყველოს (გამოიცნოს) თუ რა ემოციას განიცდის ადამიანი კონკრეტულ მომენტში. დღესდღეობით უკვე შევქმენით framework, სადაც ჩაშენებულია ამ სფეროში ცნობილი ყველა დატასეტი და AI მოდელი, აქვეა შესაძლებელი ნებისმიერი ახალი მოდელის ან დატასეტის დამატება.

როგორც წესი, სტატიებიდან მოდელების აწყობა და დატასეტებში გარკვევა დიდ დროს და რესურსს მოითხოვს, ამიტომ როცა კვლევის პროცესში გსურს, რომ შენი შედეგი სხვა სტატიების/მოდელების/დატასეტების შედეგებს შეადარო, მათი იმპლემენტაცია ძალიან რთულია და დიდი დრო ჭირდება. ჩვენს მიერ შექმნილი framework კი მეცნიერებს საშუალებას აძლევს, რომ ბევრად უფრო მარტივად ჩაატარონ ექსპერიმენტები სხვადასხვა AI მოდელებისა და დატასეტების გამოყენებით, შეადარონ შედეგები ერთმანეთს და შედეგად ააჩქარონ კვლევის პროცესი.

Framework უკვე დაინერგა გერმანიაში, ზაარლანდის უნივერსიტეტის სასწავლო პროცესში, სადაც მაგისტრატურის სტუდენტები იყენებენ საკუთარი კვლევების წარმოებისას. გარდა ამისა, მიწვეულები ვართ ACII 2024 კონფერენციაზე გლაზგოში, სადაც დავაორგანიზეთ ვორქშოფი, რომლის მთავარი თემაც სწორედ ემოციების ამოცნობა და ეს ფრეიმვორკია“, – აცხადებს ნათია ქუხილავა. 

ინფორმაციისთვის: საქართველოს ტექნიკური უნივერსიტეტის მკვლევრის ნათია ქუხილავას სტარტაპი – Helio.AI – გახდა GITA-ს გრანტის გამარჯვებული, მკვლევარი ასევე, ჩართულია ჰორიზონტი ევროპას პროექტ GAIN-ში, სადაც გერმანელ და ფრანგ კოლეგებთან და სტუ-ის მეცნიერებთან ერთად მუშაობს ადამიანის ტვინის სიგნალებიდან (EEG) ემოციის დადგენაზე ღრმა დასწავლის (deep learning) გამოყენებით. ამ პროექტის ფარგლებში პროექტის მონაწილეები მიწვეულნი არიან ACII 2024 კონფერენციაზე, როგორც ვორქშოფის ორგანიზატორები.