Наша географияЗаявка на членство+7 916 848-78-01info@rusneuro.net
О НейроНетеНаша миссияЧлены союзаНовостиПресс-центрДокументыАрхивКонтакты
Новости / Обзор новостей нейротехнологий 04.11.17 - 10.11.17
Новости
10.11.2017

Обзор новостей нейротехнологий 04.11.17 - 10.11.17

Тончайший зонд записывает активность сотен нейронов в мозге

“Fully integrated silicon probes for high-density recording of neural activity” | Nature | doi:10.1038/nature24636

 инвазивная электроника

Нейроинженеры из Медицинского института Ховарда Хьюза, Университетского колледжа Лондона, а также Института мозга Аллена и других научных учреждений Бельгии, Канады и Британии разработали зонд Neuropixels для высокоточной записи активности нейронов в мозге. Он содержит 384 канала и 960 точек считывания, умещая их на подложке шириной 70 мкм и толщиной 20 мкм (тоньше волоса). Длина зонда -- сантиметр, этого хватает, чтобы вести запись активности клеток в разных отделах мозга мыши, вплоть до самых глубоких, одновременно.

Зонды с аналогичной плотностью контактов известны, но в них не больше 64 каналов и много отходящих проводов. Зонд Neuropixels передает данные по двум проводкам, а каналы можно переключать, выбирая любые из 960 точек считывания. Это позволяет менять области записи по ходу эксперимента, причем зонд передает сырые данные, а усиление и фильтрация происходят на базе, соединенной с зондом. За счет этого на маленькой подложке умещаются сотни электродов.

Слева схема зонда и головной стойки плюс изображение кончика зонда, полученное сканирующим электронным микроскопом. Справа записи зондов из нескольких структур мозга у бодрствующих мышей.

Введя в мозг мыши два зонда Neuropixels, авторы вели запись возбуждений одиночных 741 нейронов и наблюдали активность сразу в пяти структурах мозга: зрительной коре, моторной коре, гиппокампе, таламусе и полосатом теле. Поскольку зонд считывает сотни клеток одновременно, то ученые могут находить связанные пары нейронов -- если один нейрон с высокой вероятностью срабатывает сразу после другого, то эти нейроны образуют функциональную связь. А поскольку зонд не усиливает сигнал, то ему не страшны помехи от света и он хорошо совместим с техникой оптогенетики.

Neuropixels оставляли в мозге мышей и крыс на шесть-восемь недель, этого срока с запасом хватает для большинства экспериментов. Сегодня в научных центрах по всему миру тестируют свыше 400 прототипов Neuropixels. Как только новый зонд станет доступен для лабораторий, он заметно ускорит исследования в области нейробиологии. Устройство открывает возможность регистрировать сотни нейронов из разных отделов мозга с высокой точностью и меньшими затратами. Его представят на ежегодном съезде Neuroscience 2017, проводимом Американским обществом нейронаук (SfN).

 

Сборка электронных схем с помощью света

“Manufacturing with light - micro-assembly of opto-electronic microstructures” | Optics Express | doi: 10.1364/OE.25.028838

    микроэлектроника

Инженеры из Университета Глазго придумали, как упростить технологию бесконтактной сборки нано- и микрообъектов с помощью света. Оптические ловушки, где световой луч используют для удержания и перемещения мелких предметов в жидкости, могут стать перспективным методом массового производства электронных компонентов, от нанопроволок и углеродных нанотрубок до фотонных и электронных устройств размером более 100 микрон. Для объектов нано- и микро- бесконтактная сборка эффективнее, но трудность в том, что при удалении жидкости поверхностное натяжение разрушает собранную структуру. Авторы показали, как эту проблему решить. 

Технология микроманипуляции известна как оптоэлектронный пинцет. Он позволяет создать тысячи ловушек одновременно и вести массовую параллельную сборку. Подложка состоит из слоя кремния, который меняет свою электропроводность при попадании на него луча. В зоне светового пятна возникает неоднородное электрическое поле, оно взаимодействует с частицей в жидком слое поверх кремния, удерживая ее, что и позволяет точно перемещать частицу, перемещая луч. Так можно манипулировать несколькими частицами одновременно, создавая световые пятна.

Схема оптоэлектронного пинцета. Микросфера притягивается к световому пятну. (d) Линия припоя из гранул, выстроенная пинцетом. Две соседние гранулы до (j) и после (k) нагрева.

Авторы использовали микросферы припоя из оловянно-свинцового сплава и с помощью оптоэлектронного пинцета собрали проводящую цепь из шести элементов. Луч света перемещал и удерживал гранулы в нужных позициях, не позволяя им расходится. Поскольку сила возникающего поля мала по сравнению с силой преодоления поверхностного натяжения жидкой среды, то в процессе испарения раствора частицы сдвинулись бы из-за прохождения по ним поверхности жидкости. Авторы показали, что методом сублимационной сушки жидкость можно удалить без нарушения сборки.

Они плавно заморозили жидкость, а затем снизили давление окружающей среды в устройстве, чтобы замороженная жидкость перешла из твердого состояния непосредственно в газ. Так сушка вымораживанием позволила удалить жидкость, а собранные гранулы остались на своих местах. Затем гранулы нагрели, они чуть подплавились и образовали физические контакты друг с другом. Метод подходит для сборки разнообразных компонентов, таких как конденсаторы, резисторы, микролазеры и светодиоды. С развитием интернета вещей и дальнейшей миниатюризацией электроники массовая бесконтактная параллельная сборка будет все больше выигрывать у метода печатных плат.

 

Алгоритмы сортировки данных в мозге мухи

“A neural algorithm for a fundamental computing problem” | Science | doi: 10.1126/science.aam9868

   машинное обучение

Информатики из Калифорнийского университета вместе с нейробиологами из Института биологических исследований Солка нашли удачное решение алгоритмической проблемы, связанной с поиском в больших данных. А именно, как в огромном массиве найти схожие элементы. Такие вычисления лежат, например, в основе рекомендательных сервисов или программ поиска картинок. Подсказка авторам пришла после того, как они обратились к исследованиям мозга плодовой мухи.

Представьте, что у вас есть фото слона. Из миллиардов изображений в Интернете вы хотите найти несколько картинок, очень похожих на ваше фото. В информатике это называется проблемой “поиска ближайшего соседнего элемента”, и она имеет фундаментальное значение для алгоритмов извлечения информации, сжатия данных и машинного обучения. Решение, что обычно используют, сводится к тэгированию и хэшированию элементов. Метка изображения слона ближе к метке другого изображения слона, чем к метке изображения небоскреба. При поиске программа не сравнивает картинки напрямую, она ищет в пространстве тэгов.

Насекомые сталкиваются с той же проблемой. Они не ищут фото в интернете, но обитают в многомерном пространстве запахов. Часть запахов сообщают им о еде, другая часть об опасности, а вариации их безграничны. Мухи легко узнают схожие запахи, то есть решают проблему поиска ближайшего соседнего элемента. Но делают это не так, как поисковые системы. У плодовых мух порядка 50 типов обонятельных нейронов, у каждого своя избирательность и чувствительность к разным ароматам. Уловив молекулы вещества, обонятельные нейроны передают возбуждение проекционным нейронам, а те дальше -- группе из двух тысяч клеток Кеньона (Kenyon cells).

Вместо того, чтобы ужать входные данные, т.е. сократить размерность вектора значений признаков, мухи эту размерность повышают. На входе сигнал имеет 50 значений (по типам нейронов), а после расходится на 2000 клеток. Каждая клетка Кеньона суммирует входящие сигналы от шести случайно выбранных нейронов. Запах различается как уникальная комбинация частот возбуждений клеток, и похожие картины возбуждений кодируют близкие запахи. Авторы создали алгоритм, призванный имитировать работу нейронов в сортировке данных, и обнаружили, что поиск стал эффективнее.

 

Язык как средство управления роботом

“Wireless intraoral tongue control of an assistive robotic arm for individuals with tetraplegia” | Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation | doi: 10.1186/s12984-017-0330-2

   неинвазивные интерфейсы

Неврологи из Университета Ольборга в Дании продемонстрировали возможность управления роботизированной рукой при помощи языка. Две женщины, одна с ограниченной подвижностью, другая с тетраплегией, использовали интерфейс в полости рта, чтобы контролировать 14 движений механической руки в трехмерном пространстве. Пациентка с тетраплегией, управляя роботом, смогла взять бутылку с водой и вылить содержимое в чашку. Это ее первое функциональное действие за 19 лет с момента заболевания.

Тетраплегией называют полный или частичный паралич верхних и нижних конечностей, вызванный травмой спинного мозга или дегенерацией нейронов. У таких людей язык нередко остается подвижным, и для управления инвалидным креслом и компьютером они используют интерфейс на основе языка. Иннервация языка сохраняет сенсорно-моторный контроль, а его высокая гибкость позволяет точно выбирать датчики для генерации управляющих сигналов. На верхнее небо крепится пластина, и человек касается кончиком языка нужных “клавиш”, выбирая команды для кресла или печатая на компьютере и перемещая курсор.

Вверху (a,b) назначение команд на датчики для прямого управления. Внизу (с) пациентка управляет “рукой” без видимых подключений, интерфейс расположен в ротовой полости и похож на зубной протез.

Внутриротовая пластина содержит 18 индуктивных датчиков вместе с электронной схемой для регистрации сигналов и передачи их по Bluetooth на внешний блок. Авторы внесли изменения в систему iTongue, приспособив ее для управления механическим протезом JACO с семью степенями свободы и трехпалой кистью для захвата предметов. Всего двенадцать возможных команд плюс раскрытие-закрытие кисти потребовало использования 14 датчиков.

Обе пациентки испытали интерфейс на практике. Первая использовала прямое управление, подавая команды на семь приводов. Вторая тестировала управление конечными точками, при котором каждый сенсор отображался в декартовых настройках программы виртуального джойстика. За полчаса обе женщины научились управлять протезом, затем им дали десять попыток, чтобы взять предмет с подставки на столе. Эксперимент показал, что человек с тетраплегией может использовать язык для полного контроля роботизированной руки с подвижностью, сравнимой с человеческой рукой. Авторы пишут, что они первыми продемонстрировали такую возможность. 

Автор: Денис Тулинов

20.01.2018Российские нейротехнологии покоряют мир – НейроЧат на CES-2018

Проект НейроЧат принял участие в выставке CES-2018 в рамках стенда Российского экспортного центра. Команда проекта рассказала о своих впечатлениях от крупнейшей в мире выставки электроники.

Подробнее
19.01.2018Обзор новостей нейротехнологий 12.01.18 - 19.01.18

Самые актуальные новости за неделю.

Подробнее
16.01.2018FunHack соберет разработчиков "потехи ради"

26-28 января сообщество Science Guide вместе с акселератором фановых стартапов FunCubator и OpenTalks.AIпроведут хакатон FunHack.

Подробнее
12.01.2018Обзор новостей нейротехнологий 06.01.18 - 12.01.18

Самые актуальные новости за неделю.

Подробнее
29.12.20173 февраля 2018 в Москве пройдет знаковое событие в сфере российских нейротехнологий - III Съезд Отраслевого союза «Нейронет»

Съезд традиционно проводится при участии представителей институтов развития, руководителей сегментов, членов Отраслевого союза «Нейронет», партнеров и участников сообщества «Нейронет».

Подробнее
29.12.2017Отраслевой союз «Нейронет» принял участие во встрече с представителями научного сообщества и администрацией Волгоградской области

22 декабря в Волгограде прошла встреча представителей Отраслевого союза «Нейронет» с руководством Волгоградского государственного технического Университета, а также с представителями региональных университетов, промышленных предприятий и руководителей администрации Волгоградской области. 

Подробнее
29.12.2017НейроЧат примет участие в международной выставке International Consumer Electronics Show

Выставка CES-2018 пройдет в Лас-Вегасе с 6 по 12 января 2018 года.

Подробнее
29.12.2017Обзор новостей нейротехнологий 26.12.17 - 29.12.17

Самые актуальные новости за неделю.

Подробнее
25.12.2017Обзор новостей нейротехнологий 15.12.17 - 25.12.17

Самые актуальные новости за неделю

Подробнее
22.12.2017В тренды YouTube попало видео НейроЧат, российского проекта для общения силой мысли.

Судя по всему, аудитория рунета начинает интересоваться не только рэп-баттлами и стендап шоу, но и развитием российской науки.

Подробнее
18.12.2017Команда МФТИ заняла первое место в соревновании чат-ботов на конференции NIPS

4–9 декабря в городе Лонг-Бич (Калифорния) состоялась крупнейшая конференция по машинному обучению NIPS, в которой приняли участие сотрудники лаборатории нейронных сетей и глубокого обучения МФТИ: Михаил БурцевВалентин МалыхМаксим КретовМарат ЗайнутдиновВарвара Логачева и Ольга Кайрова.

Подробнее
18.12.2017The conversational intelligence challenge finals

IMAGE

On Dec. 8 the Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS) hosted the finals of Conversational Intelligence Challenge. The challenge was organized within the collaboration of AI research universities.

Подробнее
16.12.2017Insilico Medicine named to the global top 100 AI companies by CB Insights

Insilico Medicine Named to the 2018 AI 100, Highlighting Advancements in Deep Learning for Drug Discovery and Longevity Biotechnology

Подробнее
15.12.2017Обзор новостей нейротехнологий. 09.12.17 - 15.12.17

Самые актуальные новости за неделю.

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