Компьютерное зрение помогло установить успешность медитации

Исследователи из Санкт-Петербургского института информатики и автоматизации РАН и Университета ИТМО придумали алгоритм, который способен по видео со смартфона оценить психоэмоциональное состояние человека во время медитации. Нейросеть оценивает ровность дыхания, положения тела и движения конечностей, из чего делает вывод об успешности практики. Работа опубликована в журнале Future Internet.

Мобильные приложения, компьютерные алгоритмы и нейросети так глубоко вошли в нашу жизнь, что мы начинаем использовать их даже при занятии древними практиками, такими как медитация. Согласно исследователям, из-за пандемии коронавируса интерес к медитации сильно вырос. Российские ученые проанализировали количество запросов в Яндексе о различных приложениях для медитаций в феврале-апреле. Оказалось, что количество тех, кто искал связанные с медитацией приложения, значительно выросло. Значит, люди интересуется практиками, которые дают возможность мозгу отдохнуть от повседневности и стресса.

Тогда российские ученые решили создать приложение, которое поможет объективно оценить прогресс на пути расслабления и достижения психоэмоционального состояния в процессе медитации. На первом этапе авторы собрали данные необходимые данные. Они попытались выяснить, как внешняя активность человека — его дыхание, движения, позы — коррелирует с внутренним состоянием. Для этого исследователи воспользовались помощью преподавателей йоги и медитации.

«Пока у нас небольшая выборка данных, и говорить, что мы полностью решили задачу, нельзя, — отмечает один из исследователей, доцент факультета информационных технологий и программирования Университета ИТМО и старший научный сотрудник СПб ФИЦ РАН Алексей Кашевник. — Мы проанализировали пока всего около 50 видео. Тем не менее, первичные данные показывают, что есть совершенно четкая корреляция между определенными паттернами поведения и успешностью практики. Эти паттерны может увидеть нейросеть. Это ссутуливание, наклон корпуса человека в какую-то сторону, неритмичное дыхание, движение частей тела».

Первое время работа шла в полуавтоматическом режиме: исследователи отсматривали видео медитаций и строили графики движения частей тела, определяли, в каких позах сидят люди, и присваивали каждому параметру определенное количество положительных и отрицательных очков, которые позволяют нейросети в дальнейшем оценивать успешность сеанса практики. Затем исследователи смогли автоматизировать процесс и создать более точные прогностические модели.

По словам ученых, нейросеть никогда не даст ответ, какой человек хорошо медитирует, а какой — плохо. Однако она может показать прогресс, которого практикующийся достиг за несколько месяцев занятий. На данный момент авторы разработки уже создали онлайн-ресурс, на котором можно загрузить видео своей тренировки, чтобы оценить ее успешность с помощью набора алгоритмов. Далее ученые планируют свести их работу в единое мобильное приложение.

Понравился материал? Добавьте Indicator.Ru в «Мои источники» Яндекс.Новостей и читайте нас чаще.

Пресс-релизы о научных исследованиях, информацию о последних вышедших научных статьях и анонсы конференций, а также данные о выигранных грантах и премиях присылайте на адрес science@indicator.ru.