• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Интегрированная модель зрения: от стриарной коры до саккадических движений глаз

Приоритетные направления развития: гуманитарные науки
2020

Компьютерное моделирование - важная и эффективная область исследований в психологии, которая позволяет нам создавать новые теории и проверять многие популярные теории о мозге и когнитивных функциях. Если рассматривать мозг как систему обработки информации, то должен быть способ, с помощью которого он отбирает и приоритезирует информацию, когда она превышает возможности этой системы. Этот механизм выбора, запрета и определения приоритетов касательно информации, поступающей на вход называется «вниманием». С внедрением компьютерного моделирования в область когнитивных наук появляется возможность объединить результаты нескольких исследований о мозге и когнитивных функциях, при этом сохраняя возможность прогнозировать конкретные результаты, создавать и проверять новые гипотезы.

Целью данного проекта является создание и проверка первой версии интегрированной компьютерной модели, симулирующей работу зрительной и глазодвигательной систем человека. Наша цель - разработать модель, имитирующую поток обработки информации от «входа» зрительной информации в виде изображения сетчатки до «выхода» в виде фиксации взгляда и саккадических движений глаз. Результирующая модель должна поддерживать биологическую правдоподобность своих составных частей, а также моделировать известные когнитивные механизмы, такие как ранняя фасилитация, торможение возврата и антисаккадические движения глаз. Мы считаем, что эти цели могут привести к наилучшим результатам в вычислительной когнитивной нейронауке.

Были завершены несколько актуальных проектов, в результате чего было выпущено 5 индексированных в базах Scopus и WoS публикации за последний год (с декабря 2019), из которых 4 были опубликованы за 2020 год. Несколько проектов были посвящены развитию международных контактов Лаборатории. К ним относятся опубликованные совместные работы с коллегами из Великобритании, Канады, Исландии и Германии. Мы также представили два последних проекта на международной конференции Psychonomics (в 2020 проходила в онлайн формате).

Большинство из наших экспериментов требуют использования высокоскоростных технологий айтрекинга, что в настоящий момент не является доступным в режиме онлайн. В связи с этим  в этом году сбор данных был ограничен. Тем не менее, нам удалось создать три новых эксперимента, которые будут запущены, как только это станет возможным. Лаборатория также работала над созданием первого мобильного эксперимента по исследованию зрительного поиска среди множества объектов. Этот эксперимент будет возможно проводить за пределами университета. Это обеспечит нас данными для работы в 2021 году, даже если пандемия продолжится. Экспериментальные результаты важны для понимания ключевых процессов внимания. Кроме того, они предоставляют данные, необходимые для тренировки моделей. Несмотря на трудности, связанные с ограничениями, в этом году Лаборатории удалось собрать следующие данные по следующим экспериментам:

  • исследование торможения возврата в рамках нескольких зрительных задач (N = 20),
  • захват внимания с принудительным выбором с двумя альтернативами (2AFC) (N = 20).

Первые три исследования проводились с использованием айтрекинга, а последнее включало транскраниальную магнитную стимуляцию (ТМС). Во всех экспериментах участвовали здоровые взрослые люди с нормальным или скорректированным зрением.

Эксперименты, готовые для сбора данных, включают:

  • задачу на сети внимания с совместимостью ответов (пилотные участники N = 3; необходимо N = 20),
  • модель зрительной заметности основанной на множественных зрительных задачах с семантическими стимулами (N = 0, необходимо N = 50),
  • эксперимент на внимание и переназначение локализованных целей (N = 0, необходимо N = 30)

В связи с меньшим количеством времени, проведенным в лаборатории, мы добились отличных результатов в работе по моделированию. Мы завершили работу над тестированием созданной модели заметности восходящего потока, симулирующей полный поток зрительной обработки, а также создали множество решений для тестирования  конкретных вопросов в области движений глаз и внимания. Успешно завершена работа над двумя моделями временного компонента генерации саккад, первая из которых была опубликована ранее в этом году, а вторая почти готова к публикации. Разработан дополнительный вариант модели для моделирования трех различных теорий захвата внимания, и в настоящее время результаты этой модели находятся на этапе описания. Наконец, мы реализовали новую функцию приспособленности для генетического алгоритма, используемого для обучения диффузионных моделей, и этот метод был использован для создания модели торможения возврата совместно с лабораторией Р. Клайна в Канаде. Статья, описывающая данную модель недавно была отправлена на публикацию.

В целом результаты деятельности Лаборатории за этот год отражают большой прогресс в создании модели, симулирующей полный поток зрительной обработки. Мы исправили основные недостатки большинства существующих в настоящее время моделей временного компонента зрительной заметности и опубликовали первые результаты по созданным нами двум вариантам решения проблемы моделирования временной динамики.