Применение интерфейсов «мозг-компьютер» в ассистивных технологиях

Рассматриваются вопросы применения интерфейсов мозг-компьютер в ассистивных технологиях, в частности для управления роботизированными устройствами. Неинвазивные интерфейсы мозг-компьютер строятся на основе обработки и классификации электроэнцефалографических сигналов, показывающих биоэлектрическую активность в различных зонах мозга. Системы на основе неинвазивных интерфейов мозг-компьютер после обучения способны декодировать электроэнцефалографические паттерны, соответствующие разным воображаемым движениям человека, а также паттерны, соответствующие различным аудиовизуальным стимулам. Сформулированы и приведены требования, которым должны отвечать интерфейсы мозг-компьютер, работающие в режиме реального времени, чтобы биологическая обратная связь была эффективна и мозг пользователя смог правильно ассоциировать ответы с событиями. Рассматривается процесс обработки электроэнцефалографических сигналов в неинвазивных интерфейсах мозг-компьютер, включающий пространственную и временную фильтрацию, удаление двигательных артефактов, выделение признаков и классификацию. Описываются и сравниваются классификаторы, основанные на методе опорных векторов, искусственных нейронных сетях и римановой геометрии. Показано, что такие классификаторы могут обеспечить точность 60-80% при распознавании от двух до четырех классов воображаемых движений в режиме реального времени по одной пробе. Приведены примеры использования таких классификаторов для управления роботизированными устройствами, помогающими здоровым людям лучше выполнять повседневные функции и улучшающими качество жизни людей с ограниченными возможностями. Проведены эксперименты по управлению роботизированной рукой с пятипалой кистью, мобильной сенсорной платформой и антропоморфным роботом. На основе полученных результатов исследования сформулированы задачи, которые нужно решить, чтобы применение технологии стало более эффективным

Potential of Core-Collapse Supernova Neutrino Detection at JUNO

JUNO is an underground neutrino observatory under construction in Jiangmen, China. It uses 20kton liquid scintillator as target, which enables it to detect supernova burst neutrinos of a large statistics for the next galactic core-collapse supernova (CCSN) and also pre-supernova neutrinos from the nearby CCSN progenitors. All flavors of supernova burst neutrinos can be detected by JUNO via several interaction channels, including inverse beta decay, elastic scattering on electron and proton, interactions on C12 nuclei, etc. This retains the possibility for JUNO to reconstruct the energy spectra of supernova burst neutrinos of all flavors. The real time monitoring systems based on FPGA and DAQ are under development in JUNO, which allow prompt alert and trigger-less data acquisition of CCSN events. The alert performances of both monitoring systems have been thoroughly studied using simulations. Moreover, once a CCSN is tagged, the system can give fast characterizations, such as directionality and light curve

Detection of the Diffuse Supernova Neutrino Background with JUNO

As an underground multi-purpose neutrino detector with 20 kton liquid scintillator, Jiangmen Underground Neutrino Observatory (JUNO) is competitive with and complementary to the water-Cherenkov detectors on the search for the diffuse supernova neutrino background (DSNB). Typical supernova models predict 2-4 events per year within the optimal observation window in the JUNO detector. The dominant background is from the neutral-current (NC) interaction of atmospheric neutrinos with 12C nuclei, which surpasses the DSNB by more than one order of magnitude. We evaluated the systematic uncertainty of NC background from the spread of a variety of data-driven models and further developed a method to determine NC background within 15\% with {\it{in}} {\it{situ}} measurements after ten years of running. Besides, the NC-like backgrounds can be effectively suppressed by the intrinsic pulse-shape discrimination (PSD) capabilities of liquid scintillators. In this talk, I will present in detail the improvements on NC background uncertainty evaluation, PSD discriminator development, and finally, the potential of DSNB sensitivity in JUNO

Real-time Monitoring for the Next Core-Collapse Supernova in JUNO

Core-collapse supernova (CCSN) is one of the most energetic astrophysical events in the Universe. The early and prompt detection of neutrinos before (pre-SN) and during the SN burst is a unique opportunity to realize the multi-messenger observation of the CCSN events. In this work, we describe the monitoring concept and present the sensitivity of the system to the pre-SN and SN neutrinos at the Jiangmen Underground Neutrino Observatory (JUNO), which is a 20 kton liquid scintillator detector under construction in South China. The real-time monitoring system is designed with both the prompt monitors on the electronic board and online monitors at the data acquisition stage, in order to ensure both the alert speed and alert coverage of progenitor stars. By assuming a false alert rate of 1 per year, this monitoring system can be sensitive to the pre-SN neutrinos up to the distance of about 1.6 (0.9) kpc and SN neutrinos up to about 370 (360) kpc for a progenitor mass of 30$M_{\odot}$ for the case of normal (inverted) mass ordering. The pointing ability of the CCSN is evaluated by using the accumulated event anisotropy of the inverse beta decay interactions from pre-SN or SN neutrinos, which, along with the early alert, can play important roles for the followup multi-messenger observations of the next Galactic or nearby extragalactic CCSN.Comment: 24 pages, 9 figure

Collective neutrino oscillations accounting for neutrino quantum decoherence

In our previous studies (see [1] and references therein) we developed a new theoretical framework that enabled one to consider a new mechanism of neutrino quantum decoherence engendered by the neutrino radiative decay. In parallel, another framework was developed (see [2] and references therein) for the description of the neutrino quantum decoherence due to the non-forward neutrino scattering processes. Both mechanisms are described by the master equations in the Lindblad form. We study the influence of the neutrino quantum decoherence on collective neutrino oscillations. In the present studies we are are not interested in a specific mechanism of neutrino quantum decoherence. Therefore, we use the general Lindblad master equation for the description of the neutrino quantum decoherence and do not fix an analytical expressions for the decoherence and relaxation parameters.Comment: 3 pages in LaTex, based on the presentation at the 40th International Conference on High Energy Physics (ICHEP 2020), 28 July - 6 August 2020, Prague, Czech Republi