PofoliaPofolia ile paylaşıldı

Frontiers in Psychology· 2026Q1

Yerçekimi farkındalığı: İnsanların değişen yerçekimi ortamlarına adaptasyonunu tahmin etmek için derin öğrenme ve LLM çerçevesi

Gravity-awareness: a deep learning and LLM framework for predicting human adaptation to altered gravitational environments

Bakytzhan Alibekov, Alina Gutoreva, Elisa Raffaella Ferrè

Kısa özet

Yeni bir hesaplamalı çerçeve, uzay uçuşları için kritik öneme sahip olan değişen yerçekimi koşullarına insan fizyolojik ve öznel adaptasyonunu tahmin etmek üzere derin öğrenme (CorticalG, PhysioG) ve LLM (Claude 3.5 Sonnet) kullanmaktadır.

Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.

Ana noktalar

  • Değişen yerçekimine insan adaptasyonunu modellemek için 'Yerçekimi Farkındalığı' adlı yeni bir hesaplamalı çerçeve sunulmaktadır.
  • EEG değişikliklerini tahmin etmek için çok katmanlı bir algılayıcı (CorticalG) ve fizyolojik yanıtlar için Gauss süreci modelleri (PhysioG) kullanılmaktadır.
  • Farklı yerçekimi ortamlarındaki öznel insan deneyimlerini simüle etmek için Claude 3.5 Sonnet LLM'si entegre edilmiştir.
  • Çerçeve, özellikle parabolik uçuşlar gibi değiştirilmiş yerçekimi çalışmalarından elde edilen açık erişim verileriyle eğitilmiştir.

Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.

Özet (abstract)

Earth’s gravity fundamentally shapes human behavior. The brain encodes this force as an internal model of gravity , enabling the prediction and interpretation of gravitational effects during perception and action. Understanding how this model adapts to altered gravity is critical for predicting human performance in spaceflight. We present a computational framework for modelling neurophysiological adaptation across diverse gravitational environments. The framework has two components trained on open-access data from altered-gravity studies, particularly parabolic flights. The first component (CorticalG) employs a lightweight multilayer perceptron neural network to predict gravity-dependent changes in EEG frequency bands, estimating cortical state under different gravitational loads. The second component (PhysioG) uses independent Gaussian process models to capture broader physiological responses, including heart rate variability, electrodermal activity, and motor control. To complement the quantitative modelling, we simulated subjective experience across gravitational environments using the Large Language Model (LLM) Claude 3.5 Sonnet. Physiological outputs prompted the model to generate narratives describing alertness, bodily awareness, and cognitive state across zero gravity, partial gravity of the Moon and Mars, and hypergravity. This framework provides a novel approach for investigating human adaptation to spaceflight. It offers a predictive tool to assess performance and resilience, supporting the design of future space exploration missions.

Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. Frontiers in Psychology, 2026 · DOI ↗

ÇıkarımlarPremium
Makaleye SorÜcretsiz hesapla

Ücretsiz hesapla devam et

Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.

Web'de ücretsiz devam et

Google ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.

Telefonda:

Alan: Fizyoloji

PhysiologyMedicine