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

17.10.2017В рамках Форума «Открытые инновации» прошла панельная дискуссия на тему угроз человечеству со стороны искусственного интеллекта

17 октября в рамках Форума «Открытые инновации» состоялась панельная дискуссия на тему «Цивилизация (не) в опасности в эпоху искусственного интеллекта». В сессии приняли участие ведущие эксперты из сферы разработки и применения искусственного интеллекта.

Подробнее
17.10.2017На Открытых инновациях обсудили BCI-Технологии в рамках панельной дискуссии "Нейроинтерфейсные технологии без границ"

 

17 октября в рамках Форума «Открытые инновации» прошла панельная дискуссия с участием ведущих международных экспертов в области нейроинтерфейсных технологий – «Нейроинтерфейсные технологии без границ».

Подробнее
13.10.2017Тульская область заинтересована в проекте "Система поддержания работоспособности водителя" Дорожной карты Нейронет

В Правительстве Тульской области состоялось совещание по проекту Дорожной карты Нейронет "Система поддержания работоспособности водителя". 

Подробнее
13.10.2017Мировые ученые обсудили в Самаре достижения в области нейронаук

В Самарском государственном медицинском университете 12-13 октября прошла III международная конференция «Нейрокомпьютерный интерфейс: наука и практика 2017». Вуз стал площадкой обмена мнениями выдающихся исследователей в области нейроинтерфейсов.

Подробнее
13.10.2017Обзор новостей нейротехнологий 07.10.17 - 13.10.17

Самые актуальные новости за неделю

Подробнее
12.10.2017На «Открытых инновациях» обсудят новейшие нейрокоммуникационные технологии

17 октября в рамках Форума «Открытые инновации» пройдет круглый стол с участием ведущих международных экспертов в области нейроинтерфейсных технологий – «Нейроинтерфейсные технологии без границ. Исследования и разработки в области расширения ресурсов мозга». 

Подробнее
6.10.2017В МФТИ стартовал курс «Технологическое предпринимательство»

Организатором курса выступил Биофармацевтический кластер «Северный» при поддержке Отраслевого союза «Нейронет» и Фонда развития интернет-инициатив. 

Подробнее
6.10.2017В Посольстве Франции в Москве пройдет франко-российский научный семинар по нейродегенеративным заболеваниям

9, 10 и 11 октября на площадке посольства Франции в Москве пройдет второй франко-российский симпозиум, посвященный проблематике нейродегенеративных заболеваний.

Подробнее
5.10.2017«Нейрочат» представят на конференции BCI: Science & practice

Создатель социальной сети на основе интерфейса мозг-компьютер, компания NeuroChat, 12 октября проведет презентацию аппаратно-программного комплекса на конференции «BCI: Science & practice. Samara 2017».

Подробнее
4.10.2017В Самаре пройдет конференция «Нейрокомпьютерный интерфейс: Наука и практика»

12 и 13 октября в Самаре на базе Самарского Государственного медицинского университета пройдет единственная в России научная конференция, специализирующаяся на тематике нейрокомпьютерных интерфейсов, - «Нейрокомпьютерный интерфейс: Наука и практика - 2017».

Подробнее
3.10.2017Отраслевой союз "Нейронет" принял участие в межкластерной сессии в рамках форума «БиоКиров 2017»

Основные рассматриваемые вопросы касались актуальных для участников сессии особенностей кластерной модели и особенностей реализации программ кластеров в рамках региональной и федеральной политики.

Подробнее
29.09.2017В Красноярске прошла выездная сессия НТИ «Нейронет»

Сессия включила обсуждения актуальных вопросов развития нейротехнологий в России и мер по реализации дорожной карты «Нейронет».

Подробнее
29.09.2017Компания BiTronics Lab поставила первые 100 наборов BiTronics NeuroLab, совместимые с Lego Mindstorms EV3

Cовместные наборы BiTronics Lab и Lego Education выпускаются в партнерстве с официальным дистрибьютером Lego Education по России и СНГ ООО "Стандарт-21". 

Подробнее
29.09.2017IP-акселератор «Нейронет» объявил о подготовке масштабной конференции OpenTalks.AI

Открытый формат мероприятия предусматривает включение в программу докладов всех желающих – нужно лишь подать заявку и пройти отбор.

Подробнее
29.09.2017Fibrum совместно с М.Видео запустила пилотный проект в сфере мобильной виртуальной реальности

С 1 сентября 2017 года в четырех крупнейших магазинах М.Видео в Москве и Московской области представлены обновленные зоны мобильной виртуальной реальности.

Подробнее
29.09.2017ОБЗОР НОВОСТЕЙ НЕЙРОТЕХНОЛОГИЙ 23.09.17 - 29.09.17

Самые актуальные новости за неделю

Подробнее
27.09.2017BiTronics Lab поставила первые 100 наборов BiTronics NeuroLab, совместимые с Lego Mindstorms EV3

Cовместные наборы BiTronics Lab и Lego Education выпускаются в партнерстве с официальным дистрибьютером Lego Education по России и СНГ ООО "Стандарт-21".

Подробнее
27.09.2017Отраслевой союз «Нейронет» и RDI Group подписали меморандум о сотрудничестве

21 сентября в Вене, Австрия, был подписан меморандум о сотрудничестве между Отраслевым союзом развития рынка технологий «Нейронет» и RDIGroup. 

Подробнее
26.09.2017ПРИЕМ ЗАЯВОК ДЛЯ УЧАСТИЯ В КОНКУРСЕ УМНИК ПО ТЕМАТИКАМ НЕЙРОНЕТ ЗАВЕРШАЕТСЯ

Подать заявку на участие в конкурсе можно до 30 сентября.

Подробнее
25.09.2017Ключевые технологии Нейронета были поддержаны министрами на конференции «БИОТЕХМЕД»


В выступлении на конференции лидер рабочей группы «НейроНет» НТИ Андрей Иващенко подчеркнул необходимость интеграции достижений биотехнологии, цифровых технологий и переход к уберизированной экономике здравоохранения, делающей ее гораздо более доступной и массовой.

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