Concept for collaborative system for automatic virtual prototyping of neuroprostheses based on epistemological algorithms for learning intelligent software agents

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The development and implementation of neuroprosthetics is urgently needed to improve the functionality and effectiveness of technical rehabilitation tools for patients with lost or partially damaged organs, as well as to enhance their quality of life. The development of prosthetics, in its broadest sense, is linked to the need to address a range of challenges related to ensuring the structural and functional compatibility of complex artificial hardware and software devices with the tissues and systems of biological organisms.

Aim. The study is to develop and substantiate the concept of a system for autonomous collaborative design of neurocompatible prostheses.

Materials and methods. The object of this study is a methodology for creating an infrastructure for collaborative automated design and prototyping of neurocompatible prostheses. The subject of the study is the feasibility of developing a system for collaborative design and prototyping of neurocompatible prostheses based on intelligent software neurocognitive agents.

Results. A concept for autonomous collaborative design systems for neurocompatible prostheses has been developed and validated. Key requirements for intelligent control systems for neurocompatible prostheses and principles for their creation based on collaborative human-machine systems for autonomous design and prototyping have been developed. The feasibility of creating and developing an architecture for a collaborative autonomous design system for neurocompatible prostheses based on intelligent software neurocognitive agents has been substantiated.

About the authors

Z. V. Nagoev

Kabardino-Balkarian Scientific Center of the Russian Academy of Sciences; Institute of Computer Science and Problems of Regional Management - branch of Kabardino-Balkarian Scientific Center of the Russian Academy of Sciences

Email: zaliman@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-9549-1823
SPIN-code: 6279-5857

Candidate of Technical Sciences, General Director 

Russian Federation, 2, Balkarov street, Nalchik, 360010, Russia; 37-a, I. Armand street, Nalchik, 360000, Russia

O. V. Nagoeva

Institute of Computer Science and Problems of Regional Management - branch of Kabardino-Balkarian Scientific Center of the Russian Academy of Sciences

Author for correspondence.
Email: nagoeva_o@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-2341-7960

Researcher of the Department “Multiagent Systems” 

Russian Federation, 37-a, I. Armand street, Nalchik, 360000, Russia

References

  1. Nagoev Z.V. Intellektika, ili Myshleniye v zhivykh i iskusstvennykh sistemakh [Intellectics, or Thinking in Living and Artificial Systems]. Nalchik: Publishing House of the Kabardino-Balkarian Scientific Center of the Russian Academy of Sciences, 2013. 235 p. (In Russian)
  2. Nagoev Z.V., Nagoeva O.V. Obosnovaniye simvolov i mul'tiagentnyye neyrokognitivnyye modeli semantiki yestestvennogo yazyka [Symbol Grounding and Multi-Agent Neurocognitive Models of Natural Language Semantics]. Nalchik: Izdatel'stvo KBNTS RAN, 2022. 150 p. (In Russian)
  3. Kwok R. Neuroprosthetics: Once more, with feeling. Nature. 2013. Vol. 497. Pp. 176-178.
  4. Kravchenko S.V. Development of a prototyping system for neuroprostheses based on a hybrid hardware-software implementation of spiking neural networks. Bulletin of Cybernetics. 2023. No. 22(4). Pp. 26-32. doi: 10.35266/1999-7604-2023-4-4. (In Russian)
  5. Abutalipov R.N., Zammoev A.U., Nagoev Z.V. Bionanorobotics: conceptualization, problems and research tasks. News of the Kabardino-Balkarian Scientific Center of RAS. 2016. No. 6(74). Pp. 11-17. EDN: XRUYRN. (In Russian)
  6. Abutalipov R.N., Zammoev A.U. The problem of developing the theoretical foundations for the design and prototyping of devices and systems of bionanorobotics in cyber-physical systems and environments. News of the Kabardino-Balkarian Scientific Center of RAS. 2022. No. 6(110). Pp. 28-38. doi: 10.35330/1991-6639-2022-6-110-28-38. (In Russian)
  7. Clausen J., Fetz E., Donoghue J. et al. Help, hope and hype: Ethical dimensions of neuroprosthetics. Science. 2017. Vol. 356. Pp. 1338-1339. doi: 10.1126/science.aam7731
  8. Nagoev Z.V. Basic principles of neurocognitive modeling of consciousness of an agent of universal artificial intelligence. News of the Kabardino-Balkarian Scientific Center of RAS. 2025. Vol. 27. No. 1. Pp. 152-170. doi: 10.35330/1991-6639-2025-27-1-152-170. (In Russian)
  9. Nagoev Z.V. Genomic control of agent morphogenesis in a virtual "physically correct" environment. Cybernetics and Systems Analysis. 2008. No. 2.
  10. Nagoev Z.V., Kudaev V.Ch., Oshkhunov M.M., Pshenokova I.A. Ontoneuromorphogenetic modeling of virtual proto types in integrated CADs on a basis of multiagent knowledge and bioinspired algorithms. News of the Kabardino-Balkarian Scientific Center of RAS. 2013. No. 6-1(56). Pp. 46-53. EDN: RPXLRL. (In Russian)
  11. Kudaev A.Yu., Lezhebokov A.A., Nagoev Z.V. Virtual prototyping in integrated CADs of engineering and electronics based on the ontoneuromorphogenetic modeling. Izvestiya SFedU. Engineering Sciences. 2013. No. 7(144). Pp. 29-35. EDN: QOUCHP. (In Russian)
  12. Nagoev Z., Nagoeva O., Anchokov M. et al. The symbol grounding problem in the system of general artificial intelligence based on multi-agent neurocognitive architecture. Cognitive Systems Research. 2023. Vol. 79. Pp. 71-84. doi: 10.1016/j.cogsys.2023.01.002
  13. Nagoev Z., Pshenokova I., Nagoeva O., Sundukov Z. Learning algorithm for an intelligent decision making system based on multi-agent neurocognitive architectures. Cognitive Systems Research. 2021. Vol. 66. Pp. 82-88. doi: 10.1016/j.cogsys.2020.10.015
  14. Nagoev Z.V., Pshenokova I.A., Nagoeva O.V. et al. Simulation model of a neurocognitive control system for an autonomous software agent performing cooperative behavior to automatically replenish ontologies. News of the Kabardino-Balkarian Scientific Center of RAS. 2023. No. 6(116). Pp. 226-234. doi: 10.35330/1991-6639-2023-6-116-226-234. (In Russian)
  15. Nagoev Z.V. Ontoneuromorphogenetic modeling. News of the Kabardino-Balkarian Scientific Center of RAS. 2013. No. 4(54). Pp. 56-63. EDN: QZTFLN. (In Russian)

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2025 Nagoev Z.V., Nagoeva O.V.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».