Наша географияЗаявка на членство+7 916 848-78-01info@rusneuro.net
О НейроНетеНаша миссияЧлены союзаНовостиПресс-центрДокументыАрхивКонтакты
Новости / Обзор новостей нейротехнологий 01.12.18 - 07.12.18
Новости
7.12.2018

Обзор новостей нейротехнологий 01.12.18 - 07.12.18

«Нанопинцеты» могут извлекать отдельные молекулы из живой клетки

Над разработкой трудились ученые из Имперского колледжа Лондона. Используя электрические импульсы, «пинцет» может извлекать отдельные ДНК, белки и органеллы из живых клеток, не разрушая их. Отдельные клетки одного типа, такие как клетки мозга, мышц или жировые клетки, могут все же сильно отличаться друг от друга по составу на молекулярном уровне. Составление «атласа» или «каталога» разнообразия клеток, кажущихся идентичными, может помочь исследователям лучше понять фундаментальные клеточные процессы.

При традиционных методах клетка обычно разрушается – и в результате все ее содержимое смешивается. Это приводит к потере информации не только о том, как органеллы клетки были расположены относительно друг друга, но и о том, какие молекулярные изменения произошли в клетке со временем. Авторы продемонстрировали, что могут извлекать несколько различных молекул и органелл из разных областей клетки, включая митохондрии из самой клетки, РНК из цитоплазмы и даже ДНК из ядра. 

Схематичное изображение нанопинцета и его микрофотографии (справа).

Пинцеты сделаны из острого стеклянного стержня с парой электродов на конце, изготовленных из материала на основе углерода. Наконечник составляет менее 50 нанометров в диаметре и разделен на два электрода с промежутком 10-20 нанометров между ними. Метод основан на явлении, называемом диэлектрофорезом. Пинцет генерирует электрическое поле, которое позволяет захватывать и извлекать ДНК или транскрипционные факторы. Новый инструмент можно использовать в экспериментах с нервными клетками. Добавляя или удаляя митохондрии из отдельных нейронов, исследователи смогут лучше понять роль этих органелл в нейродегенеративных заболеваниях.

Подробнее: https://scientificrussia.ru/news/nanopintsety-mogut-izvlekat-otdelnye-molekuly-iz-zhivoj-kletki-ne-razrushaya-ee

Intel выпустила управляемую гримасами инвалидную коляску

Компания Intel совместно с бразильским стартапом Hoobox Robotics представила Wheelie 7 — умное инвалидное кресло, движениями которого можно управлять с помощью изменения выражения лица. Кресло использует программную систему с камерой, которая распознает десять выражений лица, каждому из которых владелец кресла может присвоить определенную команду управления.

Инвалидные коляски с электроприводом обычно управляются с помощью небольшого чувствительного рычага; тем не менее, людям, парализованным выше пояса, может быть трудно управлять таким средством передвижения. В таких случаях используются датчики, регистрирующие сокращения активных мышц или же камеры, регистрирующие движения глаз. На этот раз Intel предложила использовать в качестве средства управления инвалидным креслом выражения лица. 

Управляется такая система достаточно просто: всего она может распознать десять выражений лица (высунутый язык, надутые щеки или улыбку), каждому из которых при установке приписывается определенная команда по управлению креслом (например, поворот или движение вперед). Для распознавания лица устройство использует камеру со встроенной технологией захвата глубины RealSense.

Подробнее: https://nplus1.ru/news/2018/12/05/wheelie-7

Мемристоры, состоящие из частей толщиной в 2 нм

Память с изменением фазового состояния (PCM) позволяет проводить вычисления и тренировать нейросети прямо в памяти. Коллаборация учёных из Массачусетского университета и Брукхейвенской национальной лаборатории опубликовала работу, описывающую изготовление крохотного набора мемристоров, работающих сходным PCM образом. Размер этой памяти составил всего 2 нанометра в поперечнике, а расстояние между элементами может быть всего 12 нм – меньше передовых процессорных технологий.

Разместив два блока один над другим, можно повернуть их так, чтобы у них возникало девять точек пересечения

Ключевой элемент новой схемы – крохотные пластинки платины толщиной всего в 2 нм – то есть всего 11 атомов элемента. Пластинку помещают на германий, что позволяет выровнять её по вертикальной кремниевой поверхности. Вторая пластинка с электродами помещается сходным образом на нужное место, затем добавляется оксид алюминия и третья пластинка. Для изготовления рабочих мемристоров два таких блока располагаются так, чтобы линии были обращены друг к другу и сформировали решётку с девятью точками пересечения.

В нормальных условиях слой оксида титана/гафния работал бы как изолятор и блокировал ток на пересечениях медных проводов. Но при подаче достаточно сильного тока формируется титановая нить, соединяющая два кусочка платины. В результате между ними начинает течь ток; разницу между проводящим и изолирующим состояниями можно рассматривать в качестве разницы между нулём и единицей. Расценивая каждое пересечение решётки как пиксель, авторы устанавливали и сбрасывали биты, в результате получив узор из букв «NANO».

Подробнее: https://habr.com/post/431532/

Нейросеть обманули поворотом объектов

Многие сверточные нейросети для распознавания изображений можно легко обмануть, немного изменив расположение объекта на снимке. Ученые из Обернского университета и компании Adobe создали программное обеспечение, упрощающее тестирование нейросетевых алгоритмов на подобные ошибки, а также показали, что даже одни из лучших алгоритмов корректно распознают одни и те же объекты лишь в трех процентах случаев.

Программа позволяет моделировать объект с фоном, менять положение объекта, освещение и другие параметры. После определения параметров она создает двумерное изображение сцены и проверяет на нем нейросеть. Разработчики решили проверить таким способом популярную разработанную в Google сверточную нейросеть Inception-v3, которая показывает один из лучших результатов при классификации фотографий из датасета ImageNet.

Пример корректной (левый столбец) и некорректной классификации объектов

Для своей работы они отобрали 3D-модели объектов, которые чаще всего встречаются в поездках на автомобиле. Так исследователи решили косвенно проверить, насколько такие ошибки опасны для алгоритмов беспилотных автомобилей. Для каждой модели было создано множество вариантов с разными углами поворота и изменением освещения. Тестирование показало, что нейросеть Inception-v3 корректно распознает лишь 3,09 процента изображений одного и того же объекта, сделанных в разных условиях (положение и освещение). Ошибки классификации появлялись при повороте всего на 8 градусов.

Подробнее: https://nplus1.ru/news/2018/12/01/rotation

Инженеры IBM смогли обучать ИИ в четыре раза быстрее

Компания разработала ускоренную восьмибитную техника обучения алгоритмов с высокой точностью. А также — новый аналоговый чип, который позволяет запускать эту технику машинного обучения. Для этого инженерам IBM пришлось уйти от классических методов вычисления с использованием 32-битного или 16-битного представления вещественного числа.

Вместо них для глубокого обучения они пользовались восьмибитными числами с плавающей точкой. По словам авторов, решение спорное, но задачи распознавания голоса и изображений такой подход решает быстро и эффективно. Обе разработки были представлены в Монреале на одной из крупнейших в мире конференций по ИИ и машинному обучению NeurIPS 2018.

Масштабирование ИИ с помощью аппаратных решений — часть глобальной программы IBM по переходу к так называемому сильному ИИ. Разработанная техника способна обеспечить глубокое обучение в средах с низким энергопотреблением, например, в IoT-системах. Аналоговые микросхемы от IBM предназначены для масштабирования ИИ и обучению его по визуальным, речевым и текстовым наборам данных.

Подробнее: https://hightech.plus/2018/12/04/inzheneri-ibm-smogli-obuchat-ii-v-chetire-raza-bistree

22.02.2019ОБЗОР НОВОСТЕЙ НЕЙРОТЕХНОЛОГИЙ 16.02.2019 - 22.02.2019

Самые актуальные новости за неделю

Подробнее
21.02.201926.02 состоится II встреча цикла «Невероятное очевидное: физическое и психическое в научной картине мира»

При поддержке сообщества НейроНет пройдет вторая встреча в цикле «Невероятное очевидное: физическое и психическое в научной картине мира»

Подробнее
21.02.2019В Москве прошёл IV Съезд Отраслевого союза Нейронет.
9 февраля на Малом Конюшковском переулке в «Точке кипения» прошёл IV всероссийский Съезд Отраслевого союза "Нейронет".
Подробнее
20.02.2019Создание «Нейроуха» в России

«Нейроухо» - это система на основе нейросетевых технологий анализа звуковой среды, которая поможет следить за больными и вовремя оказывать необходимую помощь. Она предназначена как для медицинских учреждений, так и для домашнего использования.

Подробнее
16.02.201926.02 состоится семинар «Интеллектуальная собственность: контракты и патенты – как защитить свои права, получить инвестиции и заработать».

Агентство защиты интеллектуальных прав «ИНКО», Cantor Colburn LLP, Kama Flow приглашают вас принять участие в семинаре «Интеллектуальная собственность: контракты и патенты – как защитить свои права, получить инвестиции и заработать»

Подробнее
15.02.2019ОБЗОР НОВОСТЕЙ НЕЙРОТЕХНОЛОГИЙ 09.02.2019 - 15.02.2019

Самые актуальные новости за неделю

Подробнее
14.02.201922-24 февраля в Академпарке пройдёт Нейрохакатон

Нейрохакатон, посвящённый технологиям для помощи людям с аутизмом

Подробнее
11.02.20197 стартапов для Кремниевой долины от Сбербанка и 500 Startups

Сбербанк выпустил 30 команд стартапов, которые прошли акселерацию в совместном российско-американском акселераторе Сбербанка и 500 Startups. Сбербанк также принял решение об инвестировании до 120 млн рублей в них.

Подробнее
9.02.2019 IVСъезд Отраслевого союза Нейронет

Сегодня проходит IV Съезд Отраслевого союза Нейронет. 

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