Современные технологии, от спутников до беспилотных летательных аппаратов, увеличили количество снимков, собираемых военной разведкой. Это очень большой массив данных, который продолжает пополняться ежедневно, и специалистам, которым приходится рассматривать и анализировать эти изображения, становится работать всё труднее.

Исследователи из лаборатории MIND (Mission Impact through Neurotechnology Design), базирующейся на полигоне Абердин Армии США, планируют ускорить этот процесс за счёт использования мощностей человеческого мозга.

Несмотря на все достижения в области компьютерных алгоритмов распознавания, самыми надёжными инструментами для анализа изображений по-прежнему остаются глаза и мозг человека.

В настоящее время аналитические программы, чтобы изучить большое изображение, начинают визуальное сканирование с верхнего левого угла, затем двигаются слева направо, а затем вниз, стараясь найти конкретные элементы. Такой способ обработки не очень оперативный, так что со сбора данных до предоставления результатов проходит достаточно много времени.

Исследователи из лаборатории MIND планируют изучить мозговые волны человека, рассматривающего изображения, чтобы ускорить этот процесс.

«В основном мы используем нервные реакции зрительной системы, – рассказывает глава исследования когнитивный нейробиолог Энтони Райс (Anthony Ries). – Наш мозг гораздо быстрее обрабатывает изображения, чем любой компьютер, к тому же ему проще обнаружить тонкие различия в изображениях».

Эксперимент лаборатории MIND проводился с участием солдат-добровольцев, которые должны были до эксперимента выбрать одну из пяти категорий – лодки, панды, клубника, бабочки или люстры.

Солдат держал свой выбор в уме, а затем наблюдал, как на мониторе компьютера появляется ряд изображений, содержащих один из этих пяти предметов (примерно один ряд в секунду). В ходе этого процесса солдат должен был считать, сколько раз на экране появлялся выбранный им предмет. Компьютер анализировал мозговые волны солдата при помощи ЭЭГ и по ним выявлял, на какой категории испытуемый остановил свой выбор.

Чтобы применить этот метод для анализа изображений, Райс и его коллеги разделили большие изображения на небольшие части, а затем демонстрировали эти участки на экране со скоростью до пяти кадров в секунду, в то время как ЭЭГ помогала отслеживать мозговые волны человека и выявлять, когда изображение провоцирует всплеск интереса.

«Каждый раз, когда солдат или аналитик обнаруживает то, что считает важным, это вызывает в его мозге ответную реакцию, – объясняет Райс. – Только те изображения, которые содержат необходимые в данный момент элементы, вызывают данную реакцию — распознавание чего-то важного».

Райс подчёркивает, что

данная технология не избавит аналитика от необходимости рассматривать всё изображение целиком. Однако быстрый показ элементов общей картины человеку поможет компьютерному алгоритму гораздо быстрее выявить важные составляющие, которые поймает мозг человека, и отметить их на изучаемом снимке (нежели сам человек сделает это в ходе тщательного анализа всего изображения).

Одна из проблем, с которыми столкнулись учёные, — своеобразные шумы. Например, они возникли, когда один из солдат в ходе тестирования сжал челюсти. В будущем разработчики примут во внимание такие отвлекающие факторы и постараются избавить от их влияния новый алгоритм.

Также команда инженеров-исследователей надеется интегрировать в систему технологию отслеживания взгляда, чтобы лучше понимать, на каком участке пространства испытуемый фокусирует своё внимание.

Конечной целью исследования Райса является разработка системы, которая позволит аналитикам быстрее перерабатывать большие объёмы данных без ущерба для точности.