Next-Generation Neuro Deeptech Solutions
Strategic Business Metrics Management via Deep Neuroprofile Analytics
Customized Solutions Delivering Visible Results
Elevate Your Business with Cutting-Edge Neurotechnology
Company overview
Creating custom solutions for specific business challenges by neurotechnology
Over 5 Years of Experience Implementing Neurotechnology in Business
Cases
HRTech
EdTech
Strategic leadership of the company due to the non-standard creative approach and flow state of top management
Increase turnover by re-selling
Students who have undergone a course using brain-computer interface
Students who have undergone a course using brain-computer interface
Minimize business losses
for high-risk cargo logistics
for high-risk cargo logistics
Integrating stress-reducing features to enhance workplace well-being, fostering higher productivity and a more comfortable work environment.
EHS
Well-being
Algorithm
Integration of Neurotechnology into Business Processes
Collecting Neurodata from Employees
ML-based data analysis process
Conclusions Based on Analysis Results
How does Digital Empathy works?
Нетология
«Лаборатория знаний» вместе с «Нетологией» провели исследование влияния длительности видеоконтента на эффективность обучения. Данные о реакциях мозга собирали с помощью нейроинтерфейса, который участники надевали на голову во время просмотра видеоуроков. После эти данные передавались с нейроинтерфейса на сервер для обработки и интерпретации показателей.
Нейроисследование проводилось с 11 апреля по 18 мая 2021 года и включало в себя мониторинг ресурсного состояния слушателей в разрезе четырех состояний: стресс, увлеченность, концентрация и когнитивная нагрузка. В эксперименте участвовал 21 человек, их поделили на три группы. Каждая группа смотрела видеоуроки только одной длительности: короткие (до 5 минут), средние (до 10 минут) или длинные (до 20 минут).
Нейроисследование проводилось с 11 апреля по 18 мая 2021 года и включало в себя мониторинг ресурсного состояния слушателей в разрезе четырех состояний: стресс, увлеченность, концентрация и когнитивная нагрузка. В эксперименте участвовал 21 человек, их поделили на три группы. Каждая группа смотрела видеоуроки только одной длительности: короткие (до 5 минут), средние (до 10 минут) или длинные (до 20 минут).
Вернуться
МГТУ им.Баумана / УЦ «Специалист»
«Лаборатория знаний» совместно с УЦ «Специалист» провели исследование эффективности обучающих программ с помощью нейроинтерфейсов. На протяжении всего курса активность мозга слушателей сопоставляли с программой обучения для выявления наиболее и наименее успешных методик преподавания, степени усвоения информации, сложности программы для восприятия.
«Лаборатория знаний» совместно с УЦ «Специалист» осуществили эксперимент по определению «слабых мест» в образовательной программе.
Цель эксперимента — с помощью сервиса Neuro Angel, разработанного командой «Лаборатории знаний», отследить показатели концентрации, увлеченности, эмоциональной и когнитивной нагрузки слушателей в процессе обучения на курсе «PostgreSQL: Уровень 2. Продвинутые возможности» и использовать полученные данные для улучшения структуры и содержания курса.
На основе этих показателей удалось понять, какие задачи у слушателей требуют наибольшей сосредоточенности, от решения каких задач они получают удовольствие, в какие моменты им проще воспринимать новую информацию, а в какие — сложнее.
Эти данные позволили улучшить содержание практической части курса.
Наконец, по активности мозга слушателей удалось определить, когда слушатели утомлены и более не могут с пользой для себя воспринимать новую информацию и надо организовать перерыв.
По окончанию эксперимента каждый слушатель получил наглядный график работы своего мозга во время занятия, и вместе с преподавателем нашел, какую часть материала нужно усилить.
«Лаборатория знаний» совместно с УЦ «Специалист» осуществили эксперимент по определению «слабых мест» в образовательной программе.
Цель эксперимента — с помощью сервиса Neuro Angel, разработанного командой «Лаборатории знаний», отследить показатели концентрации, увлеченности, эмоциональной и когнитивной нагрузки слушателей в процессе обучения на курсе «PostgreSQL: Уровень 2. Продвинутые возможности» и использовать полученные данные для улучшения структуры и содержания курса.
На основе этих показателей удалось понять, какие задачи у слушателей требуют наибольшей сосредоточенности, от решения каких задач они получают удовольствие, в какие моменты им проще воспринимать новую информацию, а в какие — сложнее.
Эти данные позволили улучшить содержание практической части курса.
Наконец, по активности мозга слушателей удалось определить, когда слушатели утомлены и более не могут с пользой для себя воспринимать новую информацию и надо организовать перерыв.
По окончанию эксперимента каждый слушатель получил наглядный график работы своего мозга во время занятия, и вместе с преподавателем нашел, какую часть материала нужно усилить.
Вернуться
SkyEng
В рамках проекта был выполнен дистанционный анализ образовательных форматов с помощью нейроинтерфейсов. Разные образовательные форматы сравнивались между собой с точки зрения влияния на участников. Цель анализа — рост эффективности обучения в онлайн и повышение удовлетворенности клиентов.
Вернуться
МТС
Проект был реализован для внутреннего акселератора «МТС Гараж». В рамках проекта было разработано приложение Neurosense для трекеров — специалистов по сопровождению продуктовых команд акселератора.
Neurosense показывает состояния всех участников трекинговой сессии и позволяет трекеру удерживать эффективную коммуникацию с командой.
Neurosense показывает состояния всех участников трекинговой сессии и позволяет трекеру удерживать эффективную коммуникацию с командой.
Вернуться
ВТБ
В рамках проекта реализуется сравнение эффективности различных образовательных форматоа для обучения коммуникативным навыкам. Сравниваются форматы обучения с тренером, обучения с помощью чат-бота и обучение в VR-тренажере. А наш нейроинтерфейс показывает, с чем могут быть связаны эти различия.
Вернуться
Университет НТИ 2035
В рамках серии образовательных интенсивов, объединенных общим названием «Остров», в течение нескольких лет подряд проводились сессии сбора цифрового следа, включающего психофизиологическое состояние участников.
Данные, получаемые с помощью нейроинтерфейсов со слушателей интенсива, обогатили собираемый цифровой след и обеспечили построение новых необычных аналитических разрезов.
Данные, получаемые с помощью нейроинтерфейсов со слушателей интенсива, обогатили собираемый цифровой след и обеспечили построение новых необычных аналитических разрезов.
Вернуться
Детский технопарк «Наукоград»
На площадке детского технопарка «Наукоград» был создан специализированный лабораторный комплекс, позволяющий проводить эксперименты по измерению психоэмоциональных состояний с группами до 20 человек.
Вернуться
Полюс Логистика
Для компании «Полюс Логистика» было разработано приложение Saferoute. Приложение позволяет выполнить экспресс-оценку состояния водителей карьерных грузовиков с точки зрения их психофизиологического ресурса перед выходом на рейс (предрейсовый контроль).
Вернуться
Матрешка
Для компании — разработчика мобильных игр Matryoshka Games был выполнен анализ состояния игроков во время прохождения мобильной игры Cooking Craze, создаваемых компанией. Результаты проекта позволили скорректировать кривую сложности игры и изменить состав игровых уровней таким образом, чтобы повысить увлекательность игры для пользователя.
Вернуться
Стримеры Mainstream Studio
Проект был выполнен для киберспортивной студии MSStudio, которая занимается организацией игровых чемпионатов по игре Heroes III.
Для студии было разработано приложение Neurostream, позволяющее транслировать ментальное состояние игрока во время чемпионата в виде динамического смайлика.
Трансляция состояний игроков вызвала живое обсуждение зрителей и повысило интерес к стримам, проводимым студией.
Для студии было разработано приложение Neurostream, позволяющее транслировать ментальное состояние игрока во время чемпионата в виде динамического смайлика.
Трансляция состояний игроков вызвала живое обсуждение зрителей и повысило интерес к стримам, проводимым студией.
Вернуться
Real-Time Tracking
The multi-user software platform allows for real-time collection and interpretation of quantitative data on a person's psycho-emotional state. The technology determines the level of stress, concentration, preoccupation, cognitive load and other indicators of a person's internal state. It can be compared to an "emotion thermometer" that picks up even small changes in the internal state, which the user himself is not able to track. Neurointerfaces - consumer-grade portable electroencephalographs - are used as a source of data. This data is transmitted to a server, which continuously processes it according to special algorithms in order to obtain indicators of practical use from the "raw" signal.
Custom dashboards
Unique dashboards that aggregate data from a single user, a team, or an entire department. Objective assessment of individual and group cognitive states for successful management decisions and risk management.
Group cognitive state diagnosis
A key feature of this architecture is its ability to process collective states. The technology can compute matrices of correlations in the psycho-emotional state of users involved in a particular group.
This means, for example, that you can determine in real time the overall level of engagement of a team in a collaborative work process (such as a meeting or brainstorming session) and identify who among the participants may be emotionally disengaged.
Another practical application of this feature is to monitor the overall audience focus during a lecture or public presentation. In this case, the presenter would be able to adjust the presentation on the fly.
This means, for example, that you can determine in real time the overall level of engagement of a team in a collaborative work process (such as a meeting or brainstorming session) and identify who among the participants may be emotionally disengaged.
Another practical application of this feature is to monitor the overall audience focus during a lecture or public presentation. In this case, the presenter would be able to adjust the presentation on the fly.
ML Technologies for Incoming Data Processing
Signal processing includes the calculation of averages and statistical dispersion over the entire user history. The variance (standard deviation from the mean) allows the relative boundaries of what can be considered a normal state to be determined for each user.
Exceeding these limits means that the user is in an extreme, atypical state. In such cases, data processing models allow for the creation of a so-called "trigger" - a control signal that has a high application value. For example, when a certain level of stress is reached, the application may recommend that the user take a break from work or perform a series of breathing exercises.
Exceeding these limits means that the user is in an extreme, atypical state. In such cases, data processing models allow for the creation of a so-called "trigger" - a control signal that has a high application value. For example, when a certain level of stress is reached, the application may recommend that the user take a break from work or perform a series of breathing exercises.
Historical Data Analysis
Unique features of the architecture perform specific post-processing of the signal. Each person's nervous constitution is individualised, and the absolute values of normal states will be different for each person. Due to the centralised data storage of all user sessions, the processing algorithms calculate the average value of stress levels, concentration and other states for each user individually, based on their personal history.
Multi-User Platform
Biometric data is linked to individual accounts, enabling users to analyse all their data centrally, regardless of the application solution in which it was collected. By using the OAuth2 protocol, users can authenticate to the server without sharing their unique account password with a third-party developer. At the same time, the third-party application or service can maintain its own user profiles, and the user is given the ability to use these profiles to authenticate to any other service in the ecosystem.
Fill the form
Enter the data and we will contact you as soon as possible