Теги → нейронаука
Быстрый переход

DARPA финансирует шесть проектов по созданию интерфейса человек-компьютер

Управление перспективных исследовательских проектов Министерства обороны США (англ. Defense Advanced Research Projects Agency — DARPA) профинансирует шесть организаций в рамках программы Next-Generation Nonsurgical Neurotechnology (сокращённо «N3» и в переводе «Следующее поколение нехирургической нейротехнологии»), впервые объявленной в марте 2018 года. В программе будут участвовать Мемориальный институт Баттелла, Университет Карнеги — Меллона, Лаборатория прикладной физики Университета Джона Хопкинса, Исследовательский центр Пало-Альто (PARC), Университет Райса и компания Teledyne Scientific, которые имеют собственные команды учёных и исследователей в области разработки двунаправленных нейрокомпьютерных интерфейсов. DARPA рассчитывает, что эти технологии в будущем позволят квалифицированным военным напрямую управлять активными системами киберзащиты и роями беспилотных летательных аппаратов, а также использовать их для совместной работы с компьютерными системами при выполнении сложных многозадачных миссий.

В рамках одной программы DARPA профинснирует шесть независимых проектов по созданию нехиругических доступных интерфейсов для связи человеческого мозга и компьютера

В рамках единой программы DARPA профинансирует шесть независимых проектов по созданию доступных нехирургических интерфейсов для связи человеческого мозга и компьютера

«DARPA готовится к будущему, в котором сочетание беспилотных систем, искусственного интеллекта и киберопераций может приводить к ситуациям, требующим слишком быстрой скорости принятия решений, чтобы эффективно справляться с ними без помощи современных технологий» — сказал доктор Аль Эммонди (Dr. Al Emondi), менеджер программы N3. «Создав доступный интерфейс мозг-машина, который не потребует хирургического вмешательства, чтобы его использовать, DARPA сможет предоставить армии инструмент, позволяющий командирам миссий осмысленно участвовать в динамических операциях, которые проходят на сверхбыстрых скоростях».

За последние 18 лет DARPA регулярно демонстрировала всё более изощрённые нейротехнологии, которые при этом полагались на имплантированные хирургическим путём электроды для взаимодействия с центральной или периферической нервной системой. Например, Агентство продемонстрировало такие технологии, как мысленный контроль протезированных конечностей и восстановление чувства осязания для их пользователей, технологию для облегчения трудноизлечимых психоневрологических заболеваний, таких как депрессия, а также метод для улучшения и восстановления памяти. Из-за неотъемлемых рисков при хирургическом вмешательстве в головной мозг, эти технологии до сих пор использовались ограниченно для добровольцев с клинической потребностью в них.

DARPA уверена, что будущее практического применения нейроинтерфейсов зависит от разработки приборов, не требующих хирургического вмешательства

В DARPA уверены, что будущее практического применения нейроинтерфейсов зависит от разработки технологий, не требующих хирургического вмешательства для установки соединения между компьютером и мозгом человека

Для того чтобы армия могла извлечь выгоду из нейротехнологий, необходимы нехирургические варианты их применения, так как, очевидно, что на данный момент массовые хирургические вмешательства среди военного командования выглядят не очень хорошей идеей. Военные технологии также смогут принести большую пользу и простым людям. Устраняя необходимость в хирургической операции, проекты N3 расширяют круг потенциальных пациентов, которые могли бы получить доступ к таким методам лечения, как глубокая стимуляция мозга для лечения неврологических заболеваний.

Участники программы N3 используют различные подходы в своих исследованиях для получения информации из мозга и передачи её обратно. В некоторых проектах используются оптика, в других акустика и электромагнетизм. Часть команд разрабатывают полностью неинвазивные интерфейсы, которые находятся целиком вне тела человека, другие команды исследуют незначительно инвазивные технологии с применением нанотрансдукторов, которые могут временно не хирургическим путём доставлены в мозг для улучшения разрешения и точности сигнала.

  • Команда из института Баттелла под руководством доктора Гаурава Шармы (Dr. Gaurav Sharma) стремится разработать минимально инвазивную систему, которая включает в себя внешний приёмопередатчик и электромагнитные нанотрансдукторы, которые нехиругически доставляются к интересующим нейронам. Нанотрансдукторы будут преобразовывать электрические сигналы от нейронов в магнитные сигналы, которые могут быть записаны и обработаны внешним трансивером, и наоборот, чтобы обеспечить двунаправленную связь.
  • Исследователи из Университета Карнеги — Меллона, возглавляемые доктором Пулкитом Гровером (Dr. Pulkit Grover), стремятся разработать полностью неинвазивное устройство, которое использует акустооптический подход для получения сигналов из мозга и электрические поля для их отправки обратно в конкретные нейроны. Команда будет использовать ультразвуковые волны, чтобы направлять свет внутрь мозга для обнаружения нейронной активности. Для передачи информации в мозг учёные планируют использовать нелинейный ответ нейронов на электрические поля, чтобы обеспечить локальную стимуляцию целевых клеток.
  • Коллектив Лаборатории прикладной физики Университета Джона Хопкинса под руководством доктора Дэвида Блоджетта (Dr. David Blodgett) разрабатывает неинвазивную, когерентную оптическую систему для считывания информации из мозга. Система будет измерять изменения длины оптического сигнала в нервной ткани, которая прямо коррелируют с нейронной активностью.
  • Команда PARC, руководимая доктором Кришнаном Тьягараджаном (Dr. Krishnan Thyagarajan), стремится разработать неинвазивное акустико-магнитное устройство для передачи информации в мозг. Их подход объединяет ультразвуковые волны с магнитными полями, чтобы генерировать локализованные электрические токи для нейромодуляции. Гибридный подход даёт возможность для модуляции в более глубоких областях мозга.
  • Команда из Университета Райса под руководством доктора Джейкоба Робинсона (Dr. Jacob Robinson) стремится разработать минимально инвазивный двунаправленный нейроинтерфейс. Для получения информации из мозга будет использоваться диффузная оптическая томография для определения нейронной активности, путем измерения рассеивания света в нервной ткани, а для передачи сигналов в мозг команда планирует применять магнитно-генетический подход, чтобы сделать нейроны чувствительными к магнитным полям.
  • Команда Teledyne во главе с доктором Патриком Коннолли (Dr. Patrick Connolly) стремится разработать полностью неинвазивное интегрированное устройство, которое использует магнитометры с оптической накачкой, для обнаружения небольших локализованных магнитных полей, которые коррелируют с нейронной активностью, а для передачи информации будет использовать сфокусированный ультразвук.

На протяжении всей программы исследователи будут опираться на информацию, предоставленную независимыми экспертами по правовым и этическим вопросам, которые согласились поучаствовать в N3 и изучить потенциальные возможности для применения новых технологий военными и гражданским населением. Кроме того, федеральные регулирующие органы также сотрудничают с DARPA, чтобы помочь учёным лучше понять, когда и при каких условиях их приборы можно будет испытывать на людях.

«Если программа N3 будет успешной, мы получим носимые системы нейронных интерфейсов, которые смогут устанавливать соединение с мозгом с расстояния всего в несколько миллиметров, перенося нейротехнологии за пределы клиники и делая их доступнее для практического использование в целях национальной безопасности», — рассказывает Эмонди. «Подобно тому, как военнослужащие надевают защитное и тактическое снаряжение, в будущем они смогут надеть гарнитуру с нейронным интерфейсом и использовать технологию для необходимых им целей, а затем просто отложить прибор в сторону по завершении миссии».

Электрическая стимуляция мозга помогла памяти пожилых людей догнать молодых

От лечения депрессии до сокращения последствий болезни Паркинсона и пробуждения пациентов, находящихся в вегетативном состоянии, стимуляция мозга электрическим током обладает огромным потенциалом. Одно из новых исследований направило свои усилия на то, чтобы остановить снижение познавательной способности, улучшая память и способности к обучению. Проведённый учеными из Бостонского университета эксперимент продемонстрировал неинвазивную технику, которая способна восстановить рабочую память у 70-летних пожилых людей, настолько, что она не уступала таковой у людей в возрасте 20 лет.

Во многих исследованиях по стимуляции мозга используются электроды, имплантированные в определённые участки мозга, для доставки электрических импульсов. Данная процедура называется «глубокая» или «прямая» стимуляция мозга и имеет свои преимущества благодаря точному позиционированию воздействия. Тем не менее внедрение электродов в мозг достаточно непрактично, да и просто связано с определёнными рисками по воспалению или заражению при несоблюдении всех операционных норм.

Альтернативой является непрямая стимуляция при помощи неинвазивного (неоперационного) метода через электроды, расположенные на коже головы, что позволяет производить подобные манипуляции даже в домашних условиях. Именно таким методом решил воспользоваться Роб Рейнхарт, нейробиолог из Бостонского университета, в стремлении улучшить память пожилых людей, которая, как правило, ослабевает с возрастом.

Нейробиолог Роб Рейнхарт обнаружил способ исправления нарушенных путей в мозге и восстановления функции памяти. (Фото: Cydney Scott)

Нейробиолог Роб Рейнхарт обнаружил способ исправления нарушенных нейронных связей в мозге и восстановления функции памяти (фото: Cydney Scott)

Если говорить точнее, то его эксперименты были полностью сосредоточены на рабочей памяти, которая включается, например, когда мы вспоминаем, что нужно взять в продуктовом магазине, или пытаемся найти ключи от машины. По словам Рейнхарта, рабочая память может начать ухудшаться уже к 30 годам, так как различные отделы мозга начинают терять свою связность и становятся менее согласованными. Когда мы достигаем 60 или 70 лет, эта несогласованность может привести к заметному снижению когнитивных функций.

Учёный обнаружил способ восстановить нарушенные нейронные связи. Метод основывается на двух элементах работы мозга. Первый — «сопряжение», когда различные части мозга активируются в заданной последовательности, как отлаженный оркестр. Второй — «синхронизация», когда более медленные ритмы, известные как тета-ритмы и связанные с гиппокампом, синхронизируются должным образом. Обе эти функции ухудшаются с возрастом и влияют на работу памяти.

1 изображение - активность мозга 20-ти летнего испытуемого во время использования рабочей памяти, второе - отсутствие таковой у пожилого человека, третье - мозг пожилого человека после стимуляции. (Reinhart lab/Boston University)

Первое изображение — активность мозга 20-летнего испытуемого во время использования рабочей памяти, второе — отсутствие таковой у пожилого человека, третье — мозг пожилого человека после стимуляции (Reinhart lab/Boston University)

Для своего эксперимента Рейнхарт задействовал группу молодых людей в возрасте около 20 лет, а также группу пожилых людей в возрасте от 60 до 70 лет. Каждая группа должна была выполнить ряд определённых заданий, которые подразумевали просмотр изображения, паузу, просмотр второго изображения, а затем по памяти обнаружение различий в них.

Неудивительно, что младшая экспериментальная группа выступила намного лучше, чем старшая. Но затем Рейнхарт применил 25 минут мягкой стимуляции коры головного мозга пожилых людей с импульсами, настроенными на нервные контуры каждого пациента в соответствие с областью коры ответственной за рабочую память. После этого группы продолжили выполнять задания, а разрыв в точности выполнения задания между ними исчез. Эффект продолжался не менее 50 минут после стимуляции. Более того, Рейнхарт обнаружил, что он способен улучшить функцию памяти даже у молодых людей, которые плохо справились с заданиями.

«Мы обнаружили, что испытуемые в возрасте 20 лет, которые столкнулись с трудностями при выполнении заданий, смогли также получить выгоду из точно такой же стимуляции», — говорит Рейнхарт. «Мы смогли улучшить их рабочую память, даже если им не было за 60 или 70 лет».

Рейнхарт надеется продолжить изучение того, как стимуляция мозга может улучшить работу мозга человека, особенно для страдающих от болезни Альцгеймера.

«Это открывает новые возможности для исследований и лечения», — говорит он. «И мы очень рады этому».

Исследование было опубликовано в журнале Nature Neuroscience.

В России появится Лаборатория нейронаук и поведения человека

Сбербанк объявил о намерении создать Лабораторию нейронаук и поведения человека, которая поможет в развитии инновационных сервисов на базе цифровых технологий.

Новое подразделение займётся научными исследованиями в области нейрофизиологии, социальной психологии и когнитивистики. Результаты этих работ будут внедряться в повседневную практику компаний и структур Сбербанка.

Речь идёт о развитии интеллектуальных систем, которые позволят «сформировать эмоциональную связь с каждым». Очевидно, что новые сервисы будут использовать нейросети для принятия сложных решений и оказания максимально персонализированных услуг.

Лаборатория будет базироваться в двух городах Санкт-Петербурге и Москве. Её научным руководителем станет Андрей Курпатов, президент Высшей школы методологии, известный учёный, автор более сотни научных работ, создатель системной поведенческой психотерапии и методологии мышления.

«Ещё никогда значение человеческого фактора не было велико так, как сейчас — при переходе к цифровой экономике. Мир меняется: системы управления становятся всё сложнее, а люди ожидают более качественного руководства и персонализированного сервиса», — отметил господин Курпатов. 

Учёные с помощью ИИ и нейроимплантов собираются лечить психические расстройства

Учёные тестируют потенциально многообещающую технологию: мозговые импланты, влияющие на поведение и чувства человека. Две группы исследователей, финансируемых американскими военными из DARPA (Агентство перспективных оборонных исследований), приступили к предварительным испытаниям на людях таких имплантов с обратной связью. Они используют особые алгоритмы для выявления моделей, связанных с органическими эмоциональными расстройствами, и в перспективе призваны стимулировать мозг до здорового состояния без вмешательства врача.

Работа была показана во время прошедшего совещания Общества нейронауки (SfN) в Вашингтоне (округ Колумбия) и в конечном итоге позволит лечить тяжёлые психические заболевания, которые неподвластны современным медицинским методам. Интерес DARPA — лечить солдат, страдающих от тяжёлых посттравматических синдромов. Но одновременно встаёт и этическая дилемма — подобная технология может дать военным и правительству новые способы доступа и влияния на внутренние чувства человека в реальном времени.

Общая идея состоит в использовании нейроимпланта для подачи электрических импульсов, меняющих нервную активность (глубокая стимуляция мозга). Такой подход применяется для лечения расстройств движений вроде болезни Паркинсона, но прежде не был успешным при профилактике эмоциональных расстройств. Некоторые опыты показывали, что стимулирование определённых областей мозга способно облегчить хроническую депрессию. Однако более крупные и масштабные исследования с участием группы из 90 человек с постоянной депрессией в течение года не выявили заметных улучшений.

Но учёные, финансируемые оборонным ведомством США, утверждают, что их труды имеют гораздо больше шансов на успех. По словам возглавляющего один из проектов невролога Эдварда Чанга (Edward Chang) из Калифорнийского университета в Сан-Франциско (UCSF), исследователи хорошо понимают ограничения современных технологий. Поэтому их решения созданы специально для лечения психических заболеваний и включаются лишь при действительной необходимости. В исследовании участвуют люди, страдающие эпилепсией и уже имеющие имплантированные в мозг электроды. Учёные стремятся понять, как влияет периодическая стимуляция на работу мозга (прошлые импланты проводили непрерывную стимуляцию).

Команда Эдварда Чанга работала с шестью такими людьми, постоянно детально отслеживая активность их мозга и настроение в течения курса от 1 до 3 недель. Сравнивая карту мозга до и после стимуляции, они выявляли зависимости, влияющие на эмоциональное настроение пациента. Теперь они готовы тестировать свой новый имплант с обратной связью — остаётся найти подходящего добровольца.  

Команда Массачусетского госпиталя в Бостоне (MGH) придерживается иного подхода. Вместо выявления определённых эмоциональных или психических болезней они хотят установить определённые закономерности в мозговой активности, связанные с поведением, которое присутствует во множестве расстройств вроде трудностей с концентрацией или эмпатией. На конференции SfN они сообщили об испытаниях разработанных алгоритмов, призванных стимулировать мозг, когда человек отвлекается от заданных задач вроде сопоставления изображений чисел или идентификации эмоций на лицах.

Они выяснили, что электрическая стимуляция отделов мозга, связанных с принятием решений и эмоциями, существенно улучшает показатели участвовавших в тестах людей. Исследователи также выявили закономерности в активности мозга, которые случаются, когда человек начинает ошибаться или замедляться в серии задач из-за отвлечения или забывчивости. Более того, им удалось подавлять эти проблемы при помощи стимуляции. И теперь учёные приступили к тестированию алгоритмов, использующих такие нежелательные шаблоны деятельности мозга для активации автоматической стимуляции с помощью ИИ.

В перспективе такие алгоритмы должны стать более сложными и персонализированными. Проблема лишь в том, чтобы не подавить все эмоции, создав у пациента ощущение невероятного счастья. Другая, этическая, проблема состоит в том, что исследователи смогут понимать даже скрытые поведением и выражением лица эмоции и чувства человека. В перспективе такие исследования могут привести к созданию неинвазивных методов терапии эмоциональных расстройств посредством стимуляции мозга через череп.

В Москве планируется создать нейросеть для считывания показаний счётчиков

В российской столице стартовал эксперимент по созданию электронного сервиса на основе нейронных сетей для сбора показаний счётчиков воды по фотографиям.

Как сообщает Официальный портал Мэра и Правительства Москвы, проект курирует Департамент информационных технологий. Специальные алгоритмы, как ожидается, позволят с высокой надёжностью распознавать показания счётчиков по снимкам, сделанным на камеру мобильных устройств.

Обучить быстрому и точному распознаванию показаний нейросеть планируют до конца года. Для этого создатели сервиса просят горожан принять участие в эксперименте, прислав фотографии своих счётчиков. Чем больше фотографий получит система, тем быстрее нейросеть сможет обучиться распознавать показания без ошибок. Для отправки изображений регистрация не требуется.

После завершения обучения нейросеть будет способна распознавать цифры на любых снимках, которые способен различить человеческий глаз, независимо от их качества, разрешения камеры, уровня освещённости и угла съёмки.

Предполагается, что сервис станет доступен всем пользователям мобильных приложений «ЖКХ Москвы», «Госуслуги Москвы» и в личном кабинете на сайте mos.ru. Считывание показаний по фотографии избавит от необходимости вводить цифры вручную, что позволит сэкономить время. 

Google рассказала о своей нейронной технологии перевода

За последние десять лет популярный сервис Google Translate прошёл серьёзный эволюционный путь. Начиналось с поддержки всего нескольких языков, теперь этот сервис уже умеет работать со 103 языками, а каждый день с его помощью переводится более 140 миллиардов слов. Чтобы сделать это возможным, Google пришлось построить и поддерживать огромное количество распределённых систем. При этом вычислительные затраты оказались довольно большими.

Новая система поддерживает обучение типа Zero-shot

Новая система поддерживает обучение типа Zero-shot

Чтобы решить возникающие проблемы и повысить качество перевода Google интенсивно работает над новой технологией нейронного машинного перевода (GNMT, Google Network Machine Translation). Впервые она была анонсирована в сентябре этого года, а на прошлой неделе было объявлено о пробном запуске GNMT для восьми языков. Тогда никаких деталей Google не раскрыла, но с публикацией статьи «Google’s Multilingual Neural Machine Translation System: Enabling Zero-Shot Translation» стали известны новые интересные подробности.

В GNMT используется трёхмерная репрезентация данных

В GNMT используется трёхмерная репрезентация данных

Как отмечают разработчики, переход на GNMT действительно ощутимо улучшил качество перевода между языками, которые использовались для тестирования. Но масштабирование до поддержки всех 103 языков является настоящим вызовом. Обновлённая GNMT-технология позволяет одной системе осуществлять перевод сразу между несколькими языками. Предложенная архитектура не требует внесения изменений в ядро GNMT, но включает дополнительный токен, вставляющийся в начало предложения. Этот токен определяет, на какой язык нужно осуществить перевод. Отдельно отмечается так называемый метод Zero-shot Translation, который позволяет переводить отдельные фразы между языковыми парами, никогда ранее не встречающиеся. Zero-shot подразумевает такое обучение, когда ставится задача без наличия примеров решения похожих проблем. Например, стоит задача найти кота на фотографии. При этом фотографии с другими котами не показываются, а лишь даётся детальное описание того, как должен выглядеть кот.

Google демонстрирует это на примере GNMT с поддержкой трёх языков. Допустим, система проходит обучение для четырёх пар — с японского на английский, с английского на японский, с корейского на английский и с английского на корейский. В методе Zero-shot полученный опыт при переводе между этими парами используется для осуществления перевода тех же фраз между японским и корейским языками. По утверждению Google, такой тип обучения впервые использован в системах машинного перевода.

Вместо традиционного попарного перевода фраз (когда пары просто запоминаются в базе данных), Google использует так называемую трёхмерную репрезентацию данных. Нейронная сеть кодирует данные семантически. На разных языках такие семантические отпечатки будут выглядеть очень похоже, а построенная сеть называется интерлингвистической.

По мнению Google, результаты исследования будут интересны не только экспертам машинного обучения, но и лингвистам.  

Toshiba создала самый энергоэффективный нейроморфный процессор

Компания Toshiba Corporation работает над созданием так называемой нейронной сети во временной области (Time Domain Neural Network, TDNN) для Интернета вещей и отрасли Big Data. Особенностью TDNN является использование нового нейроморфного процессора, который отличается сверхнизкой потребляемой мощностью и при этом покрывает потребности глубинного обучения.

Нейронная сеть TDNN

Нейронная сеть TDNN

Нейронные сети и глубинное обучение требуют огромного массива вычислительных операций. Традиционно для этого используются высокопроизводительные процессоры, потребляющие много энергии. Но в отрасли IoT такой подход неприемлем, так как эти устройства не могут обеспечить большой мощности. Для них необходимо разрабатывать микросхемы с высокой энергоэффективностью, которые отличаются высокой производительностью при малых энергетических затратах.

Искусственные нейронные сети открывают новые уникальные возможности

Искусственные нейронные сети открывают новые уникальные возможности

В традиционной фон-неймановской архитектуре большая часть энергии затрачивается на перемещение данных от памяти к процессору. Одним из наиболее эффективных подходов к устранению этого недостатка является размещение огромного массива вычислительных элементов, каждый из которых нацелен на обработку данных, размещённых ближе всего к нему. Эти точки данных получают весовые коэффициенты в процессе преобразования входного сигнала в выходной. Чем ближе точка данных к желаемому выходу, тем выше коэффициент. Схема весовых коэффициентов используется в процессе глубинного обучения.

Построение процессоров для нейронных сетей часто сопряжено с увеличением сложности микросхем и их габаритов. Toshiba нашла способ создать такой вычислительный блок, который состоит всего из трёх логических вентилей и 1-битной памяти. Компания создала прототип чипа, который использует ячейку SRAM в качестве памяти и при этом способен распознавать рукописные фигуры. По энергоэффективности новое решение в 6 раз опережает другие устройства.

Теперь в планах Toshiba использовать ReRAM-память, что, по её мнению, позволит добиться ещё большей энергоэффективности. Конечной целью является разработка микросхемы, которая позволит добавить технологии глубинного обучения в компактные мобильные устройства.

Интеллектуальный напёрсток поможет при ампутированных пальцах

Новое изобретение нейроинженера Сильвестра Мицеры (Silvestro Micera) и его команды из Федеральной политехнической школы Лозанны поможет людям с ампутированными пальцами чувствовать предметы. Интеллектуальный напёрсток позволяет пользователю различать текстуры в режиме реального времени и, по мнению исследователей, является существенным продвижением в области бионического протезирования.

CNET

CNET

Устройство контактирует непосредственно с нервами ампутированной конечности. Для его «вживления» в тело необходимо хирургическое вмешательство. Ранее уже создавались чувствительные протезы пальцев, но новинка, в отличие от других решений, определяет не только силу нажатия, но и разницу между грубым касанием и нежным прикосновением.

CNET

CNET

Для тестирования своего протеза изобретатели выбрали некоего Дениса из Дании, который потерял часть левой руки 11 лет назад из-за взрыва фейерверка. Они подключили искусственный палец к нервам, используя провода для соединения датчиков с нервными волокнами. Далее Денис проводил рукой по поверхностям разной структуры и мог различать их с точностью 96 %.

Интересно, что устройство можно тестировать и на здоровых людях без хирургического вмешательства. Это очень удобно, отмечают учёные. Достаточно вставить специальные иголки в кожу и подключить их к срединному нерву. Правда, точность распознавания при этом падает до 77 %.

Результаты работы опубликованы в свежем выпуске журнала eLife.

Роботов оснастили «GPS-нейронами»

В прошлом году Нобелевскую премию по медицине получили нейробиологи, открывшие два класса нервных клеток, помогающих нам ориентироваться в пространстве. Учёные из Сингапура решили оснастить такими «GPS-нейронами», как их теперь иногда называют в литературе, роботов.

PhysOrg

PhysOrg

Исследователи смоделировали работу двух типов нейронов навигации и показали, что они могут помочь роботам находить дорогу. Правда, навигационные нейроны воссоздать физически пока не удалось, но уже разработана простая двухмерная модель этих нервных клеток в виде программного кода. Работа в этом направлении очень важна для совершенствования робототехники. Ведь сейчас роботы могут ориентироваться лишь с помощью камер и технологий распознавания объектов, используя сложные методы обучения нейронных сетей, но такой подход не сравнится с эффективностью реального мозга.

agenciadenoticias.unal.edu.co

agenciadenoticias.unal.edu.co

Сингапурские изобретатели протестировали свой подход на роботе, который был оставлен в комнате площадью 35 квадратных метров. Они пришли к выводу, что его искусственные «GPS-клетки» работают очень схоже с их биологическими аналогами. Конечно, все секреты навигационных клеток ещё не раскрыты, поэтому созданная навигационная система далека от идеала. Впереди ещё бездонный океан работы.

Новая техника позволит контролировать мозг с помощью ультразвука

Учёные из Института Солка, который специализируется на биологических исследованиях, сделали открытие, способное в будущем повлиять на всю медицинскую отрасль. Разработчикам удалось создать новый способ управления клетками мозга, сердца, мускулов и других частей тела, используя ультразвуковые волны.

Nature

Nature

В научной работе авторы назвали свою технику соногенетикой. Соногенетика позволяет активизировать отдельные нейроны ультразвуком. До сих пор для изучения мозговой деятельности использовалась оптогенетика. Эта методика предусматривает добавление светочувствительных протеиновых каналов в нейроны. Активизируются нейроны с помощью лазерных лучей, которые фокусируются на определённых клетках. Недостатком такого подхода является сложность изучения клеток, расположенных глубоко в мозге. В этом случае исследователям приходится проводить сложные хирургические манипуляции, чтобы имплантировать оптоволокна в нейроны.

Nature

Nature

Соногенетика предлагает неинвазивное (то есть без хирургического вмешательства) управление нейронами. В исследовании «подопытным кроликом» оказался червь Caenorhabditis elegans. На ультразвук могут реагировать только клетки, имеющие на своей поверхности канал особого типа, названный TRP-4. В ходе экспериментов учёным удалось добавить TRP-4 в клетки, которые не реагировали на ультразвук. Такие же манипуляции, по утверждению исследователей, можно проделать и с человеческими клетками.

В эксперименте учёные смогли управлять движением червя с помощью ультразвука. Интересно, насколько можно будет управлять человеком?  

Digital Reasoning построила самую крупную нейронную сеть

Компания Digital Reasoning, специализирующаяся на когнитивных компьютерных технологиях, заявила о построении самой крупной в мире нейронной сети со 160 миллиардами параметров. Интересно отметить, что предыдущий рекорд Google был представлен сетью с 11,2 млрд параметров, а Ливерморская национальная лаборатория Лоренса сумела организовать нейронную сеть с 15 млрд параметров.

extremetech.com

extremetech.com

Результаты достижений Digital Reasoning в глубинном обучении и нейронных сетях опубликованы в авторитетном издании Journal of Machine Learning. Также она представит свои разработки в ходе тридцать второй Международной конференции по машинному обучению в Лилле, которая проходит с 6 по 11 июля.

futurehumanevolution.com

futurehumanevolution.com

Как отмечает технический руководитель компании Мэтью Русел (Matthew Russell), созданная нейронная сеть генерирует вектор чисел для каждого слова в словаре. Это позволило Digital Reasoning организовать так называемую «словесную математику». Например, «король» минус «мужчина» плюс «женщина» даёт результат «королева». Есть стандартный набор из около 20 тысяч аналогий слов, на который ориентируются разработчики при тестировании своих систем. Компания Google сумела добиться точности 76,2 %. Результат Стэнфордского университета составил 75 %. А Digital Reasoning обошла всех с результатом 85,8 %. Это существенное достижение в отрасли, утверждают исследователи.

Создан прототип носимого ПЭТ-томографа

В различных фантастических произведениях гигантские боевые роботы часто управляются с помощью некоего устройства, «считывающего активность мозга». Похоже, такое устройство вскоре будет воплощено в металл. Вернее, речь идёт о портативном позитронно-эмиссионном томографе, который не является огромной дорогостоящей установкой, а надевается на голову, подобно шлему, при этом человек сохраняет полную подвижность.

Принцип работы позитронно-эмиссионного томографа

Принцип работы позитронно-эмиссионного томографа

Обычно позитронно-эмиссионная томография используется для исследования мозговой активности, но многие возможности остаются за кадром, когда томограф представляет собой огромную установку, в тоннеле которой должен лежать пациент. Поэтому отследить различные интересные эффекты в реальной жизни с помощью такого метода сложно. Команде исследователей-нейрофизиологов из университета Вест-Вирджинии удалось создать прототип носимого ПЭТ-томографа. С его помощью можно будет легко отслеживать мозговую активность в различных ситуациях, которые в принципе невозможно воспроизвести в искусственных больничных условиях.

Прототип несколько неуклюж, но гораздо меньше стационарных установок

Прототип несколько неуклюж, но гораздо меньше стационарных установок

Теперь же возможным становится отследить, что происходит в человеческом мозге, когда человек плачет, смеётся, смущён или расстроен. Спектр исследовательских возможностей новый тип томографа расширяет неимоверно. Само устройство представляет собой надеваемое на голову кольцо, в котором по окружности расположены крошечные позитронные детекторы. Пока прототип довольно неуклюж и выдает снимки мозга с не самым лучшим разрешением, но работоспособность такого томографа доказана и команда разработчиков активно работает над его усовершенствованием. Нельзя исключать и возможности использования аналогичного класса устройств для создания более совершенных человекомашинных интерфейсов.

CES 2015: носимое устройство Thync управляет настроением

Мы уже сообщали о носимом устройстве, которое умеет определять настроение владельца. Но создатели уникального гаджета Thync пошли ещё дальше. Их изобретение, как утверждается, может влиять на состояние пользователя. Наши коллеги c сайта Engadget протестировали новинку и были удивлены, что она действительно работает.

Engadget

Engadget

Thync представляет собой носимое устройство, использующее нейросигналы для изменения настроения. Устройство посылает сигналы мозгу посредством электрических импульсов. Один из датчиков прикрепляется к запястью, а вторая часть подключается в области шеи. К сожалению, разработчики запретили журналистам показать новинку.

Engadget

Engadget

Для управления Thync предлагается приложение с довольно простым интерфейсом. Пользователь может выбрать желаемое состояние (расслабленность или, наоборот, энергичность) и его интенсивность. Готовый продукт может поступить в продажу уже в текущем году и изобретатели надеются, что он сможет спокойно заменить чашечку кофе с утра или травяной чай перед сном. Правда, согласно исследованию компании, устройство подойдёт не всем. Только на 80 % людей оно подействует, остальные же ничего не почувствуют.

Компания Thync, собравшая команду из нейробиологов с огромным опытом, сумела добиться выделения финансирования на свой проект в размере $13 млн.

Американские учёные разрабатывают декодер для чтения мыслей

В современном мире, где такие понятия, как конфиденциальность и частная жизнь, постепенно теряют свою актуальность благодаря миниатюрным камерам, спутниковому слежению за перемещением объектов и продвинутым системам идентификации, последним оплотом неприкосновенности остаются лишь собственные мысли. Но, похоже, что в будущем даже всё происходящее в вашей голове может стать достоянием третьих лиц.

Команда учёных из Калифорнийского университета в Беркли продемонстрировала свои достижения в данном направлении, сумев декодировать и считать мысли постороннего человека. Разрабатываемая технология должна позволить людям, лишившихся из-за болезни или травмы возможности разговаривать, восстановить способность практически полноценной вербальной коммуникации.

Проект был основан на результатах испытаний, в рамках которых было установлено, что определённые нейроны человеческой нервной системы проявляют активность, реагируя на соответствующие звуки. Учитывая имеющуюся в руках учёных статистику, калифорнийские специалисты смоделировали алгоритм декодирования нейронных сигналов для их последующего преобразования в информацию.

Систему, которую было решено назвать декодер, протестировали на нескольких добровольцах. Сначала те читали вслух, а устройство снимало необходимые показания и сверяло активность нейронов. Затем тот же текст «проговаривался» мысленно, а декодер улавливал сигналы, которые позволяли бы ему воспроизвести прокручиваемые в голове добровольцев слова.

Пока что изобретение инженеров Калифорнийского университета в Беркли находится в стадии разработки и вряд ли станет доступным в обозримом будущем. Стоит отметить, что оно весьма далёко от совершенства, однако авторы проекта готовы работать и модернизировать аппарат для достижения более стабильных показателей.

www.portaldomedico.com

www.portaldomedico.com

Параллельно с декодером воплощается в жизнь и ещё одна интересная разработка, которая сможет распознавать восприятие человеком тех или иных звуков. Проще говоря, добровольцы будут слушать музыкальные композиции (в качестве примера был выбран Pink Floyd), а затем система установит по реакции нейронов — какую именно композицию они слышат.

Реализация представленных идей стала реальной благодаря тому факту, что так называемый ключ для расшифровки нейронных сигналов остаётся неизменным вне зависимости от того, произносит ли человек свою мысль вербальным способом или же оставляет её при себе без публичного озвучивания. 

Лазеры и углеродные нанотрубки: новое слово в исследовании мозга

Для исследования мозга используются самые различные инструменты и технологии. Никого сегодня не удивишь компьютерной, позитронно-эмиссионной или магнитно-резонансной томографией. Но технология, разработанная в стенах Стэнфордского университета, обещает перевернуть все современные представления о способах исследования мозга.

Мыши, лазеры и нанотрубки: в теории всё просто

Мыши, лазеры и нанотрубки: в теории всё просто

На первый взгляд, она довольно проста: на первой стадии производится инъекция раствора, содержащего в себе углеродные нанотрубки, в кровоток, а на второй череп облучается лазером, работающим в ближнем инфракрасном диапазоне. Флуоресценция, создаваемая нанотрубками, при этом достаточно сильна, чтобы можно было наблюдать за работой кровообращения мозга на уровне капилляров, то есть, речь идёт о микронных размерах. Разрешение нового метода выше, нежели у сканеров КТ или МРТ, и, к тому же, он не инвазивен и не наносит травм потенциальному пациенту.

Видны даже самые мелкие сосуды, но череп «пациента» цел и скальп нетронут

Видны даже самые мелкие сосуды, но череп «пациента» цел и скальп нетронут

Хотя перспективы лазерно-флуоресцентного метода сканирования обширны, он нуждается в существенных доработках. Во-первых, в опубликованном исследовании речь идёт о мозге мыши, а значит, необходим способ, позволяющий усилить флуоресценцию, чтобы излучение могло проникнуть сквозь куда более толстый человеческий череп и более объёмный мозг. Во-вторых, следует проверить, насколько безопасна для человека инъекция нанотрубок в кровоток.

Если эти проблемы будут решены, медицина получит новый прекрасный инструмент для точной и неинвазивной диагностики таких заболеваний, как болезнь Альцгеймера, Паркинсона и других болезней нервной системы. А нейрофизиология пополнится ещё одним методом исследования мозга, что может приблизить нас к разгадке тайн его мышления.

 

window-new
Soft
Hard
Тренды 🔥