Наша географияЗаявка на членство+7 916 848-78-01info@rusneuro.net
О НейроНетеНаша миссияЧлены союзаНовостиСМИ о насДокументыАрхивКонтакты
Новости / Обзор новостей из ведущий научных журналов 15.07.17 - 21.07.17
Новости
21.07.2017

Обзор новостей из ведущий научных журналов 15.07.17 - 21.07.17

Мягкий робот перемещается, вырастая в десятки раз

“A soft robot that navigates its environment through growth” | Science Robotics | doi:10.1126/scirobotics.aan3028

D:\Denis\work\Медтехника.jpg  D:\Denis\work\Нейрофарма.jpg  D:\Denis\work\Нейроассист.jpg  D:\Denis\work\Развл и спорт.jpg  робототехника

Инженеры Стэнфордского университета разработали мягкого робота, который движется к цели не за счет локомоции, а за счет направленного роста. Так, например, вьющиеся растения, мицелий грибов или аксоны нервных клеток покрывают большие расстояния, вырастая в длину. По схожему принципу авторы создали гибкую полую трубку из мягкого пластика, она скручена внутри себя, как носок, и развертывается вперед при надуве воздухом. Тело робота удлиняется, словно он растет, и так он добирается до заданного места. На переднем конце закреплена камера, так что робот видит, куда держит путь и выбирает, где повернуть.

Изгибы регулируются за счет неравномерного надува полостей на сторонах трубки. В одной из демонстраций авторы вырастили робота вертикально вверх в форме спирали. В другом случае робот протиснулся под дверь, поднялся и перекрыл вентиль. Максимальная длина тела робота 72 метра при начальных размерах 28 см, и он способен проникать в труднодоступные места. Несмотря на мягкость оболочки, он «подполз» под тяжелый ящик и затем, набрав воздуха, его приподнял. Он преодолел пространства с клейкими лентами и с острыми гвоздями, даже получив проколы, так как области трубки, застрявшие или севшие на гвоздь, остаются на месте, движется лишь передняя часть.

Пленочный трубчатый робот преодолевает сложнопроходимые среды: прорастает между липучками, через клей, меж слоев с гвоздями. Он образует трехмерные структуры, проникает в узкие щели и добирается до цели.

Робот такого типа ориентирован на трудные среды со сложной топологией. Его преимущество в том, что он прост в изготовлении, легкий и мягкий, свободно адаптируется под размеры проходов. Другие версии робота могут расти через накачку жидкости, которая, помимо транспортной функции, может нести и полезную, например, если надо доставить воду или потушить пожар. Авторы надеются масштабировать робота, построив версии гораздо больше и меньше показаного прототипа. Так, они уже создали робота длиной 1.8 мм для работы в тканях организма. Вместо того, чтобы проталкивать трубки и катетеры, можно взять мягких микро-роботов, которые будут плавно расти.

Роботы удлиняются на тысячи процентов от начального размера, а пиковая скорость роста сопоставима с максимальной скоростью передвижения животных или обычных роботов. Встроенные датчики позволяют реагировать на окружающую среду. Разработка авторов открывает путь для инженерных систем, использующих рост как парадигму для навигации в труднодоступных средах и построения сложных трехмерных структур.

 

Перепрограммирование клеток с помощью наночастиц

Electromagnetized gold nanoparticles mediate direct lineage reprogramming into induced dopamine neurons in vivo for Parkinson's disease therapy” | Nature Nanotechnology | doi:10.1038/nnano.2017.133

D:\Denis\work\Нейрофарма.jpg  D:\Denis\work\Медтехника.jpg   D:\Denis\work\Образование.jpg перепрограммирование клеток

Биологи и инженеры из пяти корейских университетов с помощью наночастиц и электромагнитного поля улучшили метод прямого перепрограммирования клеток кожи в нейроны. Ученые показали, что электромагнитная энергия повышает эффективность превращения фибробластов в нейроны как в культуре, так и в живом мозге. Если к факторам транскрипции добавить золотые наночастицы и включить э/м поле, то частицы становятся временно магнетизированными, что позволяет точно передать энергию в клетку-мишень. Перепрограммированные клетки со временем проявляют основные функциональные характеристики нейронов.

Авторы размещали клетки на подложке из наночастиц, вводили факторы транскрипции, включали э/м поле 2 × 10^-3 T / 100 Гц, смотрели на экспрессию генов и физиологию клеток. Исследования показали, что частицы под воздействием поля меняют активность 76 генов, содействуя ацетилированию гистонов. Тем самым повышается доступность нейронных локусов хроматина для введенных факторов, что и усиливает перепрограммирование соматических клеток в нейроны. Процесс занял две недели. Индуцированные электромагнитным полем нервные клетки созрели и стали генерировать вызванные потенциалы действия.

Прямое перепрограммирование в нейроны с помощью намагничивания золотых наночастиц, индуцированного э/м полем. Фибробласты мышей вместе с транскрипционными факторами высевают на подложку из частиц и подвергают воздействию поля определенной частоты и интенсивности.

Опыт повторили уже не на культурах, а на живых мышах, моделях болезни Паркинсона. В область стриатума вместе с факторами транскрипции и наночастицами ввели клетки кожи, взятые с кончика хвоста. Животных подвергали воздействию э/м поля по три часа в день в течение четырех недель. В итоге мыши продемонстрировали замечательное восстановление движений в тестах на открытой площадке по сравнению с контрольными группами. Нейроны, перепрограммированные при помощи электромагнетизированных наночастиц, установили синаптические связи с другими нейронами.

Авторы пишут, что их способ перепрограммирования не только эффективен, но и безопасен, поскольку золотые наночастицы считаются биосовместимым материалом. В будущем перепрограммирование соматических клеток с использованием намагниченных наночастиц может стать перспективной терапевтической стратегией для замены нейронов, гибнущих при нейродегенеративных заболеваниях.

 

Искусственный интеллект с воображением

“Imagination-Augmented Agents for Deep Reinforcement Learning” | arXiv:1707.06203

D:\Denis\work\Нейроассист.jpg  D:\Denis\work\Маркетинг.jpg  D:\Denis\work\Образование.jpg  D:\Denis\work\Развл и спорт.jpg  искусственный интеллект

Сотрудники компании DeepMind представили новую архитектуру для обучения искусственных агентов на основе воображения. Она помогает им строить гибкие стратегии в неопределенной и меняющейся среде. Агенты снабжены «энкодером воображения», нейронной сетью, которая учится извлекать любые данные, полезные для будущих решений агента, и игнорировать то, что не имеет значения.

Агенты «с воображением» учатся интерпретировать свои внутренние симуляции. Это позволяет им использовать модели, которые грубо схватывают динамику окружающей среды. Они адаптируют воображаемые траектории для решения конкретной задачи, работая с ними поверх вознаграждения, так как траектории могут содержать полезные данные, даже если не всегда ведут к высокой награде. Агенты умеют пробовать разные стратегии для построения планов, выбирая между продолжением текущей траектории и перезапуском новой. Также они могут использовать разные модели воображения с различной точностью и вычислительными затратами.

Примеры процедурно заданных уровней в Sokoban. Игрок (зеленый) должен вытолкнуть все 4 коробки на красные квадраты, избегая при этом необратимых ошибок.

Авторы протестировали новые архитектуры в нескольких задачах, в том числе в головоломке Sokoban и MiniPacman. Обе игры требуют планирования и понимания динамики среды и поэтому идеально подходят для тестирования способностей агентов. Чтобы ограничить обучение методом проб и ошибок, каждый новый уровень генерировался процедурно, и агент мог пройти его только один раз. Это побуждало агента моделировать разные стратегии «в голове», прежде чем тестировать их в реальной среде.

В обеих играх агенты, усиленные воображением, превзошли агентов без воображения: первые учились на основе меньшего опыта и справлялись с неполнотой моделирования окружающей среды. Поскольку агенты извлекают больше знаний из внутренних симуляций, они способны решать задачи за счет меньшего количества шагов прогнозирования, чем в обычных методах, таких как алгоритм древовидного поиска Монте Карло, который применялся, например, в обучении программы Alpha Go.

 

Интерфейс мозг-компьютер с биологической обратной связью

“A Human-Humanoid Interaction through the use of BCI for Locked-In ALS Patients using neuro-biological feedback fusion” | IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering | doi: 10.1109/TNSRE.2017.2728140

D:\Denis\work\Медтехника.jpg  D:\Denis\work\Образование.jpg  D:\Denis\work\Развл и спорт.jpg  неинвазивные интерфейсы

Инженеры из Университета Палермо вместе с коллегами из австрийской Guger Technologies предложили новую парадигму интерфейса мозг-компьютер для управления роботом. Интерфейс, помимо извлечения непосредственной команды из ЭЭГ, оценивает качество волевого акта и пропускает сигнал на манипулятор по принципу обратной связи. В испытаниях три пациента с боковым амиотрофическим склерозом управляли человекоподобным роботом NAO, который был способен выполнить девять команд.

Парадигма основана на принципе, что робот должен выполнять только ожидаемую пользователем инструкцию. Всякий раз, когда пользователь выбирает «неверную» команду, никаких действий не происходит, и интерфейс предлагает повторить попытку. Авторы создали систему биологической обратной связи, она оценивает, как точно человек фокусирует взгляд на выбранной панели управления, насколько сильны его текущее внимание и намерение.

Схема работы системы обратной связи

Система состоит из модулей, они извлекают эти параметры в режиме реального времени. Система объединяет параметры в виде взвешенной суммы и дает в качестве выхода значение в процентах между 0% и 100% как функцию внутреннего состояния пользователя. Так, например, точность фокусировки взгляда измеряется ай-трекером, а сила намерения трактуется как уровень сигнала на шкале между самым сильным и самым слабым сигналом в тренировочных тестах пациента. Чем ближе к личному максимуму, тем тверже намерение в данный момент. Робот срабатывает, только если взвешенная по трем параметрам сумма превышает 60%.

Пациенты достигли 96,97% успеха в десяти попытках управления, где задача была в том, чтобы робот взял стакан и принес его человеку. Примечательно, что они показали более высокий процент по взвешенной сумме в системе обратной связи, чем здоровые участники. По мнению авторов, это указывает на то, что пациенты лучше контролировали свое ментальное состояние.

 

Движения мышкой показывают вашу силу воли

“Resisting Temptation: Tracking How Self-Control Conflicts Are Successfully Resolved in Real Time” | Psychological Science | doi: 10.1177/0956797617705386

D:\Denis\work\Маркетинг.jpg  D:\Denis\work\Образование.jpg  D:\Denis\work\Развл и спорт.jpg  D:\Denis\work\Нейроассист.jpg трекинг состояний

По движениям компьютерной мышки можно судить о борьбе конфликтующих выборов в психике человека в реальном времени. В своем исследовании психологи из Корнельского университета показали, что траектория перемещения мыши связана с тем, как люди принимают решения и насколько они способны удерживать долгосрочные цели, не поддаваясь импульсивным реакциям. Работа представляет собой новый подход к изучению механизмов самоконтроля.

В одном из серии экспериментов студенты выбирали курсором на экране между двух картинок: одна означала здоровую пищу (например, брюссельская капуста), другая – вкусную и нездоровую (например, шоколадное пирожное). Им предлагалось решить, какой из двух продуктов поможет им достичь целей в области здоровья и фитнеса. Участники знали, что потом смогут забрать те продукты, что сами выберут в ходе эксперимента, но в итоге им позволили взять любые. Испытуемым не сказали, что будут отслеживать их траекторию перемещения мышки.


Яблоко выбирают все, но люди с низким уровнем самоконтроля чуть больше отклоняют курсор в сторону вкусного, но неполезного мороженого. Еле заметной разницы траекторий хватило, чтобы узнать, кто хуже или лучше справляется с внутренними конфликтами.

В итоге те, кто забрал домой менее здоровую пищу, сильнее отклоняли курсор к «пирожным» на экране, даже если при этом делали выбор в пользу «капусты». Чем сильнее они тянулись к вкусному, тем с большей вероятностью затем выбирали его в реальности, не справляясь с искушением. У людей с более высоким уровнем самоконтроля путь курсора к здоровой пище был более прямым, указывая на то, что они испытывали меньше конфликтов. Так авторы продемонстрировали, что движение курсора содержит данные о степени импульсивности человека в ситуации выбора между долгосрочными целями и сиюминутными соблазнами.

Выводы подтвердились в новой серии опытов с иным сценарием, где студенты решали, возьмут ли они сегодня 25 долларов или подождут полгода и получат 45 долларов. У людей с более низким уровнем самоконтроля траектории мышки явно отличались от траекторий участников с более сильным самоконтролем, что подчеркивает разницу в том, как те и другие принимали решения и справлялись с трудным выбором. По словам авторов, движение компьютерной мышки – удобный инструмент для наблюдений внутренних конфликтов в реальном времени, изучения их динамики и силы воли в психике конкретного человека.

Автор: Денис Тулинов

15.08.2017Андрей Иващенко рассказал талантливым школьникам про Нейронет

Андрей Иващенко, участник рабочей группы «Нейронет», выступил с лекцией на тему «Новый технологический уклад Нейронет» перед студентами летней Олимпиадной школы МФТИ. 

Подробнее
11.08.2017ОТКРЫТ ПРИЕМ ЗАЯВОК ДЛЯ УЧАСТИЯ В КОНКУРСЕ УМНИК ПО ТЕМАТИКАМ НЕЙРОНЕТ

Фонд содействия инновациям совместно с Отраслевым союзом НейроНет запустили сбор заявок на участие в программе «УМНИК» по тематикам, связанным с технологиями НейроНет (интерфейсы человеко-машинного взаимодействия, нейросети, Bigdata, IoT и другие).

Подробнее
11.08.2017Коммерческие перспективы нейроинтерфейса "Нейробелт"

Компания «Нейроботикс», участник Отраслевого союза, разработала технологию нейроуправления различными устройствами – от квадрокоптеров до систем «умного дома» и антропоморфных роботов. 

Подробнее
11.08.2017Обзор новостей нейротехнологий 05.08.17-11.08.17

Самые актуальные новости за неделю

Подробнее
11.08.2017Молодежное сообщество Нейронет «CommOn» составило свой рейтинг российских хакспейсов

В рейтинг вошли девять центров, семь из которых находятся в Москве, один в Санкт-Петербурге и один в Тюмени

Подробнее
4.08.2017Обзор новостей нейротехнологий 29.07.17-04.08.17

Самые актуальные новости за неделю

Подробнее
1.08.2017В России впервые восстановили зрение при помощи бионического протеза глаз

Москва, 1 августа 2017 года. В международном пресс-центре «Россия сегодня» прошла пресс-конференция, посвященная успешному опыту проведения операции по восстановлению зрения при помощи бионического протезирования.

Подробнее
31.07.2017Искусственный интеллект – тема к обсуждению

11 июля стартовал прием заявок на два из четырех тематических направлений Всероссийского конкурса инновационной журналистики Tech in Media’17, организованного АО «РВК»: «Науки о жизни» и «Искусственный интеллект». Последний день приема работ по данным направлениям – 15 сентября.

Подробнее
28.07.2017Обзор новостей нейротехнологий 22.07.17-28.07.17

Самые актуальные новости за неделю

Подробнее
26.07.2017В МФТИ стартовал хакатон DeepHack.Turing

Организаторами мероприятия выступила команда проекта iPavlov, реализуемого в рамках дорожной карты «Нейронет». Соревнование является одним из этапов глобального конкурса The Conversational Intelligence Challenge (www.convai.io), в финале которого команда-победитель DeepHack.Turing примет участие.  

Подробнее
14.07.2017Уральский федеральный университет подписал меморандум о сотрудничестве с Отраслевым союзом «Нейронет»

Совместно с промышленниками и правительством вуз будет развивать среду информационного обмена.

Подробнее
14.07.2017Обзор новостей нейротехнологий 08.07.17-14.07.17

Самые актуальные новости за неделю

Подробнее
12.07.2017Mail.Ru Group впервые в России провела технологический Science Slam

Digital-зона была организована при поддержке Отраслевого союза «НейроНет

Подробнее
10.07.2017Обзор новостей нейротехнологий 01.07.17-07.07.17

Самые актуальные новости за неделю

Подробнее
123242, г. Москва, Малый Конюшковский пер., д. 2, оф. 17