Компания Microsoft объединила усилия со швейцарским стартапом inait для создания цифрового мозга по образу и подобию живых нейронных тканей. Фактически партнёры намерены создать цифровых двойников живого мозга различной сложности от насекомых до людей. Ожидается, что следование природным и эволюционным принципам даст лучший результат в сфере искусственного интеллекта, чем развитие машинного обучения и нейронных сетей.

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Компьютер месяца, спецвыпуск: выбираем мини-ПК для работы и развлечений в эпоху дефицита чипов памяти

Компьютер месяца — сентябрь 2026 года

Мастерская локальных ИИ: салат картофельный с Qwen3.8

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Обзор HONOR Pad X9b Max: универсальный большой планшет с антибликовым экраном

Выбираем лучшие игровые ноутбуки на российском рынке (вторая половина 2026 года)

Визуализация области неокортекса и таламуса вместе с кровеносными сосудами. Источник изображений: inait

Компания inait была создана в 2018 году, но проект по моделированию нервных тканей во всём их многообразии зародился в начале 2000-х годов в рамках 20-летнего проекта, финансируемого правительством Швейцарии. Проект завершён в декабре 2024 года, и его результаты готовы к передаче заинтересованным исследовательским группам и компаниям.

Генри Маркрам (Henry Markram), руководитель швейцарского проекта и соучредитель inait, сказал, что проект собрал данные исследований мозга млекопитающих и послужил основой для написания 18 млн строк компьютерного кода для создания симуляций.

«В основном он был создан на основе мозга мыши, но это универсальный рецепт, и его можно использовать для воссоздания или копирования мозга других видов — от муравьёв вплоть до людей», — сказал он.

Биологически точные цифровые копии человеческих органов и непосредственно мозга обещают лучше справляться с задачами обучения и принятия решений, чем традиционные компьютерные модели и нейросети, используемые до сих пор. Более того, для большинства прикладных задач нет нужды воспроизводить процессы во всём мозге, что значительно упрощает создание ИИ на базе цифровых двойников. Биржевым трейдером или оператором дрона может работать функционально самодостаточный «фрагмент» цифровой версии мозга.

Кроме того, цифровой двойник мозга после передачи клиенту продолжит обучаться, становясь совершеннее со временем.

Исполнительный директор inait Ричард Фрей (Richard Frey) сказал, что компания была основана «с идеей, что единственная подтверждённая форма интеллекта находится в мозге, и если бы мы смогли овладеть мозгом, то смогли бы создать совершенно другой, очень мощный, новый вид искусственного интеллекта».

Он добавил: «Я рад, что сейчас мы создаём продукты, в которых обучаем цифровые мозги различных размеров и типов решать самые сложные задачи, с которыми сталкиваются сегодня основные отрасли».

Компания Microsoft намерена использовать опыт и наработки inait для расширения возможностей своих ИИ-моделей для собственных клиентов. В финансовом секторе партнёрство будет сосредоточено на предоставлении передовых торговых алгоритмов, инструментов управления рисками и персонализированных консультаций. В области робототехники это поможет разработать машины для промышленного производства, которые будут более адаптированы к сложным и динамичным условиям.

Цифровая реконструкция гиппокампа с 800 000 нейронами

«inait внедряет новую парадигму искусственного интеллекта, выходя за рамки традиционных моделей, основанных на данных, и создавая цифровой мозг, способный к истинному познанию», — сказал Адир Рон (Adir Ron), директор Microsoft по облачным технологиям и ИИ для стартапов в регионе EMEA (Европа, Ближний Восток, Африка).

Разработанная в рамках швейцарского проекта технология моделирования предоставляется исследователям в виде набора бесплатных продуктов и продуктов по подписке от Института открытого мозга, некоммерческой организации, основанной Генри Маркрамом. По его словам, это также может стать основой для создания специальных симуляций, которые позволят учёным исследовать и лучше понимать неврологические заболевания, такие как аутизм.

Раньше при исследовании нервной ткани мозга учёные создавали атласы коннектомов — связей нейронов через синапсы для передачи нервных импульсов (мыслей и желаний). Компания inait пошла дальше. Она как бы оживила такие атласы, создав модель работающего мозга, что в Microsoft надеются поставить на службу человеку в виде искусственного интеллекта, мыслящего подобно ему же.

Учёные компании Meta✴✴ разработали систему, способную интерпретировать мозговые сигналы и определять, какие клавиши нажимает человек, не прибегая к прямому наблюдению. В ходе эксперимента, проведённого с участием 35 добровольцев, алгоритм на основе глубокой нейронной сети оказался способен достигать 80 % точности при распознавании букв. Однако эта технология остаётся исключительно лабораторной. Несмотря на все ограничения, Meta✴✴ рассматривает этот проект как стратегическое направление, способное пролить свет на механизмы человеческого мышления и способствовать развитию ИИ.

Выбираем лучшие игровые ноутбуки на российском рынке (вторая половина 2026 года)

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Мастерская локальных ИИ: салат картофельный с Qwen3.8

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Компьютер месяца — сентябрь 2026 года

Компьютер месяца, спецвыпуск: выбираем мини-ПК для работы и развлечений в эпоху дефицита чипов памяти

Обзор HONOR Pad X9b Max: универсальный большой планшет с антибликовым экраном

Источник изображений: ai.meta✴✴.com

В далёком 2017 году Марк Цукерберг (Mark Zuckerberg) объявил, что Facebook✴✴ работает над технологией, которая позволит «набирать текст прямо из мозга». Тогда компания планировала создать компактное устройство — например, шапку или повязку, способную считывать мозговые сигналы и преобразовывать их в текст без необходимости вживления имплантов. Однако реализация этой идеи столкнулась с серьёзными техническими ограничениями, и спустя четыре года Facebook✴✴ отказался от разработки потребительской версии устройства.

Несмотря на сворачивание коммерческого проекта, Meta✴✴ продолжила финансировать фундаментальные исследования в области нейронаук. В новой работе, результаты которой изложены в двух препринтах и в блоге компании, учёные использовали метод магнитоэнцефалографии (MEG) — технологию, фиксирующую слабые магнитные поля, создаваемые нейронной активностью. Полученные сигналы подвергались обработке глубокой нейронной сетью, что позволило анализировать мозговую активность человека и сопоставлять её с конкретными нажатиями клавиш.

Жан-Реми Кинг (Jean-Rémi King), руководитель исследовательской группы Meta✴✴ «Brain & AI», подчёркивает, что главной целью проекта является не создание конечного продукта, а изучение фундаментальных принципов интеллекта. По его словам, понимание архитектуры и механизмов работы человеческого мозга может открыть новые пути в разработке ИИ-систем. В ходе эксперимента система продемонстрировала способность с точностью до 80 % распознавать буквы, которые набирает опытный пользователь, анализируя только мозговые сигналы. Такой уровень точности позволил исследователям воссоздавать целые предложения на основе зарегистрированных нейросигналов. «Попытка понять точную архитектуру или принципы работы человеческого мозга может стать ключом к развитию машинного интеллекта. Именно этот путь мы и исследуем», — утверждает Кинг.

Эксперимент с 35 участниками использовал EEG/MEG и модель Brain2Qwerty для декодирования текста из мозговых сигналов человека

Однако даже несмотря на впечатляющие результаты, технология остаётся далёкой от практического применения. В эксперименте использовался громоздкий магнитоэнцефалографический сканер стоимостью более $2 млн. Его работа требует помещения с мощной магнитной защитой, поскольку естественное магнитное поле Земли превосходит мозговые сигналы в триллион раз, создавая сильные помехи. К тому же система чрезвычайно чувствительна к движениям: малейшее смещение головы испытуемого приводит к потере сигнала. Кинг подчёркивает, что такие ограничения делают проект непригодным для коммерциализации.

Исследование проводилось на базе Баскского центра познания, мозга и языка (BCBL) в Испании. В нём приняли участие 35 добровольцев, каждый из которых провёл около 20 часов в сканере, набирая текст на испанском языке. Среди вводимых фраз были предложения, например: «el procesador ejecuta la instrucción» («процессор выполняет инструкцию»). Разработанная Meta✴✴ система, получившая название Brain2Qwerty, анализировала мозговые сигналы участников и сопоставляла их с соответствующими нажатиями клавиш.

На первом этапе обучения алгоритму требовалось проанализировать тысячи введённых символов, прежде чем он мог начать предсказывать буквы, основываясь на зарегистрированных мозговых сигналах. Средний уровень ошибок составил 32 % — почти одна неверно определённая буква на каждые три. Несмотря на это, Meta✴✴ называет достигнутую точность самой высокой среди всех известных неинвазивных методов набора текста, использующих полный алфавит.

В то время как Meta✴✴ делает ставку на неинвазивные методы, в области нейроинтерфейсов активно развиваются инвазивные технологии, основанные на вживлении электродов. В 2023 году пациентка с боковым амиотрофическим склерозом (БАС), утратившая способность говорить, вновь обрела возможность общаться благодаря нейроинтерфейсу, передающему её мысли в синтезатор речи. Компания Neuralink, основанная Илоном Маском (Elon Musk), разрабатывает имплантируемые устройства, позволяющие парализованным пациентам управлять курсором компьютера. Хотя такие технологии обеспечивают значительно более точное считывание сигналов, они требуют хирургического вмешательства и связаны с рисками.

Meta✴✴ не занимается разработкой медицинских устройств и делает ставку на фундаментальную науку. В отличие от электродных интерфейсов, магнитоэнцефалографический сканер не может фиксировать активность отдельных нейронов, но даёт исследователям возможность анализировать работу мозга в целом. Этот метод позволяет отслеживать сложные процессы, охватывающие сразу несколько областей мозга, что особенно важно для изучения когнитивных функций и языкового мышления.

Во втором исследовании, проведённом на тех же данных, учёные Meta✴✴ изучили, каким образом мозг структурирует языковую информацию. Они подтвердили гипотезу о том, что процесс идёт иерархически: сначала формируется общая мысль, затем активируются области, отвечающие за отдельные слова, затем за слоги, и только в последнюю очередь мозг генерирует сигналы, соответствующие конкретным буквам. Хотя эта концепция не является новой, Meta✴✴ предоставила дополнительные данные о взаимодействии этих уровней и их динамике.

Хотя разработанная система далека от практического применения, её результаты могут оказать влияние на развитие нейроинтерфейсов и ИИ. Современные языковые модели уже используют алгоритмы, имитирующие обработку информации в человеческом мозге, но более глубокое понимание когнитивных процессов, связанных с формированием языка, может стать ключом к созданию по-настоящему интеллектуальных систем.

Наука многое узнала о работе нервных тканей мозга, но тайн от этого меньше не становится. На самом деле учёным не хватает тонких инструментов, чтобы без вреда для человека или животного следить за мозговой активностью и процессами на субклеточном уровне. Исследователи из Массачусетского технологического института попытались устранить этот пробел и представили платформу, которую назвали «носимыми устройствами для клеток».

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Компьютер месяца — сентябрь 2026 года

Обзор HONOR Pad X9b Max: универсальный большой планшет с антибликовым экраном

Компьютер месяца, спецвыпуск: выбираем мини-ПК для работы и развлечений в эпоху дефицита чипов памяти

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Мастерская локальных ИИ: салат картофельный с Qwen3.8

Выбираем лучшие игровые ноутбуки на российском рынке (вторая половина 2026 года)

Источник изображения: Pablo Penso, Marta Airaghi

С появлением фитнес-браслетов, умных часов и подобных гаджетов жизнь многих людей изменилась в лучшую сторону. Появилась возможность постоянно следить за своим здоровьем, качеством сна и получать стимул к физической активности. Нечто подобное учёные придумали для клеток нервной ткани. Крошечные плёночные устройства микронного масштаба вводятся в область мозга и обволакивают нервные окончания нейронов — аксоны и дендриты.

Источник изображения: Nature 2024

Обволакивание — сворачивание в трубочку вокруг этих клеточных структур нейронов происходит при активации плёнок светом, что выглядит предпочтительнее хирургического вживления. В своей работе учёные освещали материал зелёным светом в диапазоне 545–555 нм. Обволакивание вдоль или поперёк и до заданного диаметра осуществляется посредством изменения интенсивности и поляризации. Иными словами, это полностью управляемый процесс. Вопрос проникновения вглубь мозга остаётся открытым, но наверняка решаемым, если подобрать диапазон излучения, проникающего сквозь живые ткани.

В качестве материала для искусственных оболочек нервных тканей был испытан азобензол. Он показал полную биосовместимость (в экспериментах на мышах) и может быть использован для работы с нервной тканью человеческого мозга. Поскольку азобензол — это изолятор, его обволакивание нейронных отростков способно повысить их проводимость, что, например, может помочь в лечении таких заболеваний, как атеросклероз, когда живая ткань не может самостоятельно восстановить электроизоляцию.

Исследователи также разработали техпроцесс массового производства азобензольных микронных плёнок относительно простыми методами, не прибегая к использованию чистых комнат, известных в производстве полупроводников. Азобензол наносится на водорастворимую основу и формируется микроштампом, после чего основа растворяется. Это обещает сделать технологию массово доступной.

В перспективе на азобензольной плёнке можно будет создавать гибкие наноэлектронные схемы для управления активностью нейронных отростков или её фиксации. Тогда они станут настоящими фитнес-браслетами для клеток. У нас появится возможность следить за субклеточной активностью и ещё лучше понимать работу мозга и лечить поражающие его заболевания.

Стартап REMspace, который специализируется на технологиях для улучшения сна и осознанных сновидений, помог двум спящим людям обменяться сообщением. Исследование не было проверено академическим научным сообществом.

Мастерская локальных ИИ: салат картофельный с Qwen3.8

Обзор HONOR Pad X9b Max: универсальный большой планшет с антибликовым экраном

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Выбираем лучшие игровые ноутбуки на российском рынке (вторая половина 2026 года)

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Компьютер месяца, спецвыпуск: выбираем мини-ПК для работы и развлечений в эпоху дефицита чипов памяти

Компьютер месяца — сентябрь 2026 года

Источник изображений: youtube.com/@REMspacenet

В эксперименте использовалось «специально разработанное оборудование», сообщили в компании: «сервер», «аппарат», «Wi-Fi» и «сенсоры», но подробности использованной технологии не приводятся. В REMspace помогли добровольцам, которые спали в разных домах, обменяться словом на особом языке. Технологию ещё предстоит исследовать учёным, но если открытие подтвердится, она станет важным достижением в исследовании сна, сможет применяться в психиатрии, обучении навыкам и во многом другом, говорят в компании.

Обмен сообщением производился, когда оба испытуемых находились в состоянии осознанного сновидения, то есть видели сны и знали об этом. Это состояние помогает человеку осуществлять во сне осознанные действия, а не беспорядочно и бесконтрольно взаимодействовать с «миром снов». В REMspace не сообщили, какое именно оборудование использовалось в эксперименте, но рассказали, что «аппарат» отслеживал мозговые волны участников опыта, а «сервер» определял переход человека в осознанное сновидение и генерировал передаваемые добровольцам сообщения.

Обнаружив, что один из участников вошёл в осознанное сновидение, сервер сгенерировал случайное слово из специального языка и передал его испытуемому через наушники. Человек повторил слово во сне, а ответ был зафиксирован и сохранён на сервере. Через восемь минут в состояние осознанного сновидения вошла вторая участница — сервер передал ей сохранённое сообщение от первого участника, и она повторила его после пробуждения. Компания REMspace заявила, что смогла повторить эксперимент с другой парой участников, но исследовательский проект ещё должен пройти строгую проверку, прежде чем можно будет заявить, что связь во сне возможна.

Гендиректор и основатель REMspace, родившийся в Новосибирске Михаил Радуга (или Michael Raduga в США) известен своими смелыми, иногда даже чрезмерно смелыми экспериментами. В минувшем году он, не имея квалификации нейрохирурга, попытался имплантировать в свой мозг чип, который якобы мог изменять ход осознанных сновидений. Чип был удалён в больнице через пять недель — исследование не публиковалось ни в одном рецензируемом журнале и не поддерживалось университетами.