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.

Обзор беззеркальной камеры Sony Alpha 7 V: эволюция с человеческим лицом

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

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

Компьютер месяца — август 2026 года

Топ-10 смартфонов до 10 тысяч рублей (2026 год)

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

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

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».

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Обзор беззеркальной камеры Sony Alpha 7 V: эволюция с человеческим лицом

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

Топ-10 смартфонов до 10 тысяч рублей (2026 год)

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

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

Компьютер месяца — август 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.

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

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

Компьютер месяца — август 2026 года

Топ-10 смартфонов до 10 тысяч рублей (2026 год)

Обзор беззеркальной камеры Sony Alpha 7 V: эволюция с человеческим лицом

Выбираем лучшие игровые ноутбуки на российском рынке (вторая половина 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.

Специализирующаяся на технологиях нейроинтерфейса компания Synchron разработала систему, которая позволяет управлять платформой умного дома при помощи мысленных команд. Пользователь может включать свет в своём доме, видеть через камеру стоящего у двери гостя и выбирать программу просмотра по телевизору — без помощи рук или голосовых команд.

Топ-10 смартфонов до 10 тысяч рублей (2026 год)

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

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

Обзор беззеркальной камеры Sony Alpha 7 V: эволюция с человеческим лицом

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

Компьютер месяца — август 2026 года

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

Источник изображений: Synchron

Созданный компанией Synchron интерфейс переводит мозговую активность пользователя в команды, передаваемые службе Amazon Alexa. Виртуальный помощник работает на планшете пользователя, подключённом к устройствам умного дома. Испытать систему согласился пациент с боковым амиотрофическим склерозом — при этой болезни он не может использовать руки, поэтому отдаёт мысленные команды для навигации по опциям системы умного дома и задействует их.

Команды считываются при помощи компонента Stentrode, который встраивается в кровеносный сосуд на поверхности мозга — он содержит электроды, которые обнаруживают двигательные команды. У технологии Synchron есть важное преимущество перед решениями Neuralink — разработанные первой компанией компоненты имплантируются через яремную вену без необходимости вскрывать череп, и они могут оставаться на месте неограниченное время. При этом большинство альтернативных решений требуется через какое-то время удалять.

Компоненты Synchron уже вживлены десяти добровольцам, тогда как Neuralink сообщила об установке своего чипа лишь второму пациенту. При этом имплантаты Neuralink являются более мощными — они оснащаются 1024 электродами для захвата большего количества сигналов мозга для совершения более сложных операций. Компоненты Synchron имеют массивы в 16 электродов, и предназначаются они для более конкретных задач с индивидуально разработанными интерфейсами.

Ранее Synchron, которую поддержали Билл Гейтс (Bill Gates) и Джефф Безос (Jeff Bezos), доложила, что интегрировала свой компонент с гарнитурой смешанной реальности Apple Vision Pro — управление устройством осуществляется при помощи движений глаз и мысленных команд. К сожалению, до вывода технологии на рынок потребуется проделать ещё значительный объём работы: американские нормы требуют многолетних испытаний перед коммерческим запуском.

В журнале IEEE Journal of Solid-State Circuits учёные Федеральной политехнической школы Лозанны (EPFL) сообщили о создании нейрочипа, способного быстро и с точностью 91 % распознавать рукописные буквы по сигналам мозга. Разработка учёных из Лозанны значительно превзошла чип Neuralink по многим параметрам. На фоне MiBMI-чипа швейцарцев изделие Neuralink выглядит откровенно устаревшим. Однако у Маска есть преимущество — его чип уже помогает людям.

Обзор беззеркальной камеры Sony Alpha 7 V: эволюция с человеческим лицом

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

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

Топ-10 смартфонов до 10 тысяч рублей (2026 год)

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

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Компьютер месяца — август 2026 года

Источник изображения: EPFL

Экспериментальный чип MiBMI для считывания активности мозга в зоне формирования образов рукописных символов в 23 раза меньше современного чипа Neuralink. Площадь MiBMI составляет всего 8 мм². Более того, ему не нужно, как чипу Neuralink, запускать иглы десятков зондов в нервную ткань (с чем у разработчиков Neuralink уже возникли проблемы — зонды часто выскакивают или смещаются). Зонд MiBMI считывает информацию с поверхности коры головного мозга, что не повлияло на точность его работы.

Швейцарские учёные подошли к решению проблемы распознавания мысленных рукописных символов несколько иначе. Они присвоили буквам алфавита кодовые комбинации — нейронные маркеры. В своей работе учёные обнаружили, что во время мысленного представления пациентами написания той или иной буквы (также это могут быть цифры или другие символы) проявляется серия специфических маркеров. Эти маркеры назвали отличительными нейронными кодами (Distinctive Neural Codes, DNC).

Коды DNC стали своего рода сокращениями для каждой буквы, что позволяет чипсету MiBMI обрабатывать только сами маркеры. Это позволило обрабатывать по сотне байт нейросигналов на каждый код (символ) вместо обычных тысяч байт информации о нервной активности при традиционных методах распознавания «мыслей». Использованное упрощение значительно снизило энергопотребление чипа и ускорило обработку данных. Также это позволит сократить время обучения других пациентов, пожелавших воспользоваться имплантатом.

На современном этапе чип распознаёт 31 рукописный символ (код), но его возможности будут расширены до сотни символов. Приложение не ограничится только чтением текстов в головах пациентов. Чип можно научить распознавать и другие виды мозговой активности. В проведённых экспериментах чип MiBMI распознавал мысленное написание рукописных текстов с точностью 91 %. Стоит отметить, что чип не тестировался на живых людях; он обрабатывал сигналы, полученные в предыдущих экспериментах. В этом плане чип Neuralink, каким бы он ни казался устаревшим по сравнению с новинкой, уже разрешён для клинических испытаний на людях. А это, пожалуй, самое сложное в такой работе — доказать безопасность использования и начать помогать людям.

В прошлом месяце в рамках исследовательской программы PRIME Study компания Neuralink Илона Маска (Elon Musk) вживила свой мозговой имплант второму пациенту, который известен как Алекс. Теперь стало известно, что он уже использует его для творчества и игр, включая соревновательный шутер Counter-Strike 2.

Топ-10 смартфонов до 10 тысяч рублей (2026 год)

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

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

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

Обзор беззеркальной камеры Sony Alpha 7 V: эволюция с человеческим лицом

Компьютер месяца — август 2026 года

Источник изображений: Neuralink

Ставший парализованным после травмы спинного мозга Алекс и раньше играл в Counter-Strike 2 с помощью управляемого ртом контроллера QuadStick, но при этом он не мог перемещаться и наводить оружие на цель одновременно, как обычный игрок Counter-Strike. Но теперь, благодаря импланту в сочетании с контролёром, это стало возможным.

«Просто бегать (в процессе игры) так приятно, потому что я могу смотреть по сторонам и не нужно двигать QuadStick влево и вправо, — сообщил в среду Алекс в блоге Neuralink. — Я могу (думать о том, куда) смотреть, и персонаж будет идти туда, куда я хочу. Это нереально».

Наряду с играми Алекс использует имплант для разработки 3D-проектов с помощью CAD-приложения. Специально для Алекса разработали специальное крепление для удерживания зарядного устройства для импланта Neuralink, которое напечатали на 3D-принтере.

Напомним, что у первого пациента Neuralink возникли проблемы с имплантом — через некоторое время после операции около 85 % тончайших электродов, подсоединённых к его мозгу, сместилось, снизив возможности считывания нейронных сигналов. Чтобы избежать повторения ситуации компания разработала ряд усовершенствований, которые включают снижение вероятности образования воздушного кармана во время операции и более глубокую установку имплантата в мозговую ткань. «Обнадёживает то, что мы не наблюдали ретракции нитей у нашего второго участника», — заявила компания.

Neuralink также сообщила, что работает над улучшением технологии, «чтобы обеспечить полную функциональность мыши и контроллера видеоигр». «Кроме того, мы планируем дать возможность Link (мозговому чипу) взаимодействовать с физическим миром, что позволит пользователям самостоятельно питаться и передвигаться более независимо, управляя роботизированной рукой или своей инвалидной коляской», — заявили в компании.

Десять лет кропотливой работы привели к появлению первой в мире объёмной карты фрагмента человеческого мозга с субклеточным разрешением. В одном кубическом миллиметре серого вещества женского мозга обнаружено 57 тыс. клеток и 150 млн синапсов. Карта раскрыла детали всех хитросплетений нервной ткани во всём многообразии обнаруженных там клеток, среди которых нашлись неизвестные науке, что вывело изучение топологии мозга на новый уровень.

Обзор беззеркальной камеры Sony Alpha 7 V: эволюция с человеческим лицом

Топ-10 смартфонов до 10 тысяч рублей (2026 год)

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

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

Компьютер месяца — август 2026 года

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

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Источник изображения: Harvard and Google

Ещё в 2014 году женщине с диагнозом эпилепсия была сделана операция по удалению крошечного участка cortex cerebri — ткани серого вещества головного мозга, покрывающей оба полушария тонким слоем. Группа учёных из Гарвардского университета взялась восстановить как можно более точную объёмную карту образца. Для этого ткани насытили тяжёлыми металлами, которые связались с липидным слоем мембран нервных клеток и проявили их для считывания электронным микроскопом. Затем ткани напитали отвердевающим раствором и нарезали на пластинки толщиной по 34 нм, после чего начали сканирование и составление карты.

Объём сырых данных по 2D-срезам составил 1,4 Пбайт. Для обработки информации по сшиванию изображений в один 3D-объект учёные запросили помощи у компании Google. Последняя предоставила ресурсы на основе систем машинного обучения. Кроме этого, учёные вручную раскрашивали ткани в самых сложных случаях и проверяли точность работы модели. Для лучшей визуализации самые маленькие клетки окрасили в синий цвет, а самые большие — в красный. Клетки промежуточных размеров получили свои цвета из обычной спектральной палитры.

На выходе получилась самая подробная на сегодня интерактивная карта объёма ткани мозга человека с субклеточным разрешением. Она выложена в открытый доступ, чтобы любой научный коллектив мог использовать карту для собственных исследований. Карта проявила много удивительного и даже неожиданного. Например, учёные обнаружили расширения нервных клеток в виде яйцевидных клеток-отростков неизвестного назначения, которые раньше науке не были известны. Обнаружены также зеркальные по форме клетки и нейроны, опутавшие нервной тканью сами себя.

Изучение карты нервной ткани позволит прояснить топологию сети и работу её отдельных участков. Это важно не только для понимания работы мозга, что поможет лечить множество связанных с ним заболеваний, но также обещает оказать влияние на развитие технологий искусственного интеллекта. А развить их можно только понимая основы — работу человеческого мозга, которая пока полна загадок.