Российские учёные создали полностью отечественную технологию управления роботизированными системами при помощи нейросигналов — так называемое управление «силой мысли». Об этом сообщает пресс-служба Национального центра физики и математики (НЦФМ) со ссылкой на агентство ТАСС.

Мемристоры — ключ к энергоэффективному управлению

Как отмечают разработчики, основой новой платформы стали мемристоры — современные элементы памяти, которые способны сохранять данные без питания. Это делает электронику более компактной и энергоэффективной, а само взаимодействие с устройствами — быстрее и надёжнее.

Процесс интеграции мемристоров в полупроводниковые чипы специалисты НЦФМ довели до промышленного уровня ещё весной 2024 года. На базе этой технологии можно создавать энергоэффективную память RRAM, востребованную в носимых устройствах и робототехнике.

Полностью российская разработка

Все компоненты новой системы — от элементной базы до архитектуры управления — спроектированы и произведены российскими специалистами. Работы велись в учебном дизайн-центре электроники Нижегородского государственного университета им. Н.И. Лобачевского (ННГУ).

Как пояснил старший научный сотрудник лаборатории мемристорной наноэлектроники ННГУ Сергей Щаников, нейросигналы обрабатываются на миниатюрных мобильных вычислителях, а передача команд осуществляется по беспроводной связи. Благодаря этому системы управления становятся легче, компактнее и удобнее в повседневном применении.

Как работает управление роботами «силой мысли»

В основе технологии — считывание мозговой активности оператора с помощью ЭЭГ-шлема. Оператор учится мысленно представлять различные действия. Нейросигналы фиксируются и анализируются мемристорным чипом, который может быть установлен как на человеке, так и на роботе или протезе.

Обработанные команды передаются роботу или другому устройству — например, инвалидной коляске или экзоскелету. Оператор может корректировать движение в режиме реального времени, изменяя направление или параметры команды.

Применение технологии

Новую систему планируется использовать не только в робототехнике, но и в медицине — например, для управления умными протезами, инвалидными колясками или экзоскелетами. Благодаря высокой скорости обработки и низкому энергопотреблению такие устройства смогут стать легче и удобнее, а управление ими — более точным и естественным.