Наша географияЗаявка на членство+7 916 848-78-01info@rusneuro.net
О НейроНетеНаша миссияЧлены союзаНовостиСМИ о насДокументыАрхивКонтакты
Новости / Обзор новостей нейротехнологий 12.08.17-18.08.17
Новости
18.08.2017

Обзор новостей нейротехнологий 12.08.17-18.08.17

Самозаживление мягких роботов

“Self-healing soft pneumatic robots” | Science Robotics | doi: 10.1126/scirobotics.aan4268

D:\Denis\work\Медтехника.jpg  D:\Denis\work\Образование.jpg  D:\Denis\work\Развл и спорт.jpg  D:\Denis\work\Маркетинг.jpg  роботы

Новый тип мягкого робота может попасть под нож и потом за день полностью заживить рану. В Свободном университете Брюсселя (VUB) в Бельгии создали роботизированную кисть из полимерного самовосстанавливающегося материала, похожего на прозрачную резину. Чтобы убрать порез или дыру в материале, нужно прогреть его в печи, затем медленно охладить до комнатной температуры и подождать. Новый метод позволит продлить срок службы мягких роботов.

Роботы из мягких материалов набирают популярность, они лучше подходят для манипуляций с хрупкими предметами и взаимодействий с людьми, снижая риск несчастных случаев. Но таких роботов легче ненароком порвать или проколоть, они быстрее изнашиваются. Решая эту проблему, инженеры из VUB создали эластомер, который способен восстанавливаться. Они сделали из него роботизированную кисть с мягкими пальцами и затем надрезали их скальпелем. Потом началась процедура лечения: сперва материал нагревали до 80 °С, затем контролируемым образом равномерно и медленно охлаждали.

 

Мягкие роботы отныне перестанут бояться пораниться.

Порезы и проколы разрывали связи между двумя химическими компонентами, из которых состоит материал, фурфуриловый эфир и бисмалеимид. Высокие температуры тоже облегчают разрыв связей и их перестройку. Материал словно подплавляется, молекулы движутся быстрее, вместо старых связей возникают новые, и при постепенном охлаждении они застывают. Так робот реорганизуется под воздействием тепла, но сохраняет форму, а порезы затягиваются. Исцеление можно теоретически повторять бесконечно много раз.

Работа снимает важное ограничение на пути применения мягких роботов, открывая новые возможности для их многоразового использования. Авторы хотят далее сделать самовосстановление автоматическим, подобрав новые компоненты полимера, либо создав роботов, которые будут уметь прижигать свои раны. Добавим, что параллельно инженеры из Гарварда разработали новый тип резины, способной к самовосстановлению.


Глубокая стимуляция мозга с помощью магнетизированных наночастиц

“Magneto-thermal genetic deep brain stimulation of motor behaviors in awake, freely moving mice” | eLife | 10.7554/eLife.27069

D:\Denis\work\Медтехника.jpg  D:\Denis\work\Нейрофарма.jpg  неинвазивная стимуляция

Физики из Университета штата Нью-Йорк, а также Марбургского университета и Центра диагностической визуализации в Сан-Себастьяне впервые провели глубокую магнито-термическую стимуляцию мозга у свободноподвижных мышей. Метод сравним по точности с оптогенетикой, но менее инвазивен – если для оптогенетики приходится держать оптический кабель в мозге, то новый способ стимуляции обходится разовой инъекцией вирусов и наночастиц. Попав в мозг, частицы связываются с нейронами и нагревают их при подаче извне переменого магнитного поля. Чувствительные к теплу белки на мембранах клеток реагируют на повышение температуры и вызывают потенциалы действия. Так, введя наночастицы и включив магнитное поле, авторы управляли поведением мышей.  

Это первая демонстрация магнито-термической стимуляции мозга бодрствующих животных. Метод опирается на физические свойства суперпарамагнитных наночастиц. При попадании в переменное магнитное поле, магнитный момент частицы с высокой частотой меняет вектор, возникает явление гистерезиса – весьма условно его можно сравнить с трением – и выделяется тепло. На тепло реагирует рецептор капсаицина TRPV1, его ген доставляют в нейроны с помощью вируса, затем ждут неделю и вводят частицы в ту же область мозга. Частицы снабжены антителом, они связываются с нужным типом клеток и попадают прямиком на мембрану. Отсюда потери тепла сведены к минимуму, и для стимуляции иной раз хватало инъекции в 500 нанограмм частиц.

 

Область мозга мыши, где красным цветом помечены наночастицы , введенные в район  полосатого тела.

Авторы независимо проверили метод на трех зонах мозга. Зоны выбрали так, чтобы ранее их уже стимулировали оптически и химически в других исследованиях. Сперва частицы ввели в моторную кору – при подаче магнитного поля все мыши начинали бегать по периметру тестовой площадки. Они бегали все время, пока поле действовало, и бросали, как только поле выключали. Поведение в точности повторяло поведение мышей при стимуляции иными методами. Другим мышам частицы вводили глубже, в зону полосатого тела, и они начинали вертеться вокруг своей оси, что тоже повторяет результаты более ранних экспериментов.

В третьей серии опытов частицы впрыскивали рядом с бугорком между двумя отделами стриатума. Включение магнитного поля останавливало мышей, они замирали на месте. Эта реакция также показана ранее при стимуляции данного участка мозга. В итоге авторы воспроизвели все типы поведения, связанные с разными областями мозга, новым методом. По сравнению с оптогенетикой он выигрывает, для крупных животных особенно, поскольку их мозг колеблется в черепе и электроды или оптроды все время смещаются. Магнито-термическая стимуляция к черепу не привязана, позволяет активировать сразу несколько зон в мозге, а частицы вскоре можно будет доставить через кровоток.  


Посмотри в глаза – увидишь болезнь Альцгеймера

“Retinal amyloid pathology and proof-of-concept imaging trial in Alzheimer’s disease” |  JCI Insight | doi:10.1172/jci.insight.93621

D:\Denis\work\Медтехника.jpg  D:\Denis\work\Нейрофарма.jpg  D:\Denis\work\Нейроассист.jpg  имиджинг

Сотрудники Медицинского центра Сидарс-Синай в Лос-Анджелесе предложили новый метод ранней диагностики болезни Альцгеймера у людей путем сканирования сетчатки. Способ полностью неинвазивный и позволит распознать первые признаки развития болезни задолго до того, как та начнет проявляться в когнитивных нарушениях и поведении. Авторы модифицировали прибор для осмотра глазного дна, сканирующий лазерный офтальмоскоп, и отследили отложения амилоидных бляшек в сетчатке у больных болезнью Альцгеймера и здоровых людей. Работа показывает, что сетчатка может быть надежным источником данных для диагноза.

 

Процедура сканирования глаза и фото сетчатки пациента с диагнозом болезнь Альцгеймера

Болезнь Альцгеймера (AD) признана главной причиной деменции. Распознать её на ранних этапах чрезвычайно трудно. Нарушение связывают с накоплением в центральной нервной системе патологических сгустков амилоидных β-белков (Aβ), и процесс начинается за годы до того, как человек и окружающие почувствуют неладное. Сегодня врачи полагаются на позитронно-эмиссионную томографию (ПЭТ) мозга, чтобы обнаружить признаки Aβ отложений, но эта технология дорогая и инвазивная, в пациента вводят радиоактивные трассеры. Однако же глаза – тоже часть мозга, и патологические явления центральной нервной системы влияют на состояние глазных яблок.

Авторы обнаружили Aβ в сетчатке с помощью раствора с куркумином, перед сканированием его дали выпить пациентам. Куркумин входит в состав корня куркумы, оттого корень имеет характерный жёлтый цвет. Куркумин безопасен и замечателен тем, что с высокой специфичностью связывается с фибриллами молекул Aβ и олигомерами. Сетчатка пациентов, выпивших раствор, «зажглась» мелкими желтыми точками, их можно было различить офтальмоскопом высокого разрешения. Авторы сканировали глаза пациентов с диагнозом болезни Альцгеймера и здоровых людей, исследуя количество Aβ отложений и их геометрическое распределение.

Сравните количество амилоидных бляшек на сканах сетчатки здорового человека (Normal), пациента с диагнозом болезни Альцгеймера (AD) и человека с васкулярной деменцией (Non-AD Dementia).

Работа демонстрирует, что такой подход годится в качестве инструмента для первичного осмотра тех, кто подвержен риску развития болезни Альцгеймера. На сканах авторы оценивали корреляцию между бляшками на сетчатке и бляшками в мозге вместе с повреждением нейронов сетчатки. Состояние мозга отражалось на количестве амилоида в глазах, так что оптическое сканирование сетчатки позволяет узнать об идущих процессах в мозге с высокой точностью.


Организмоид учится на квантовом перовските

“Habituation based synaptic plasticity and organismic learning in a quantum perovskite” | Nature Communications | doi:10.1038/s41467-017-00248-6

D:\Denis\work\Нейроассист.jpg  D:\Denis\work\Маркетинг.jpg  D:\Denis\work\Образование.jpg  D:\Denis\work\Медтехника.jpg  

Инженеры из пяти научных учреждений США построили вычислительную схему, которая умеет обучаться новому, не забывая прошлый опыт. Они назвали ее организмоидом, поскольку та имитирует свойство живых организмов формировать привычки. Так авторы предлагают решить проблему катастрофического забывания, связанную со свойством нейросетей стирать свои знания, когда их обучают новым знаниям. Авторы продемонстрировали работу организмоида, научив его распознавать цифры от нуля до двух.

Схема основана на керамическом «квантовом материале», перовскитном никелате самария (SmNiO3). Если подуть на него газообразным водородом или воздухом, он меняет сопротивление, так как его кристаллическая решетка «легируется» атомами водорода. Когда атом водорода попадает на материал, то протон связывается с никелем, электрон занимает свободную орбиталь, временно заставляя материал превращаться в изолятор. Затем, когда водород улетучивается, материал вновь становится проводником. Он словно дышит, расширяясь при добавлении водорода и сжимаясь при его выветривании. Так достигается обратимый квантовый механический эффект, что позволяет изменять сопротивление на порядок.

 

Привыкание вычислительной схемы на перовските напоминает привыкание живых организмов. От стимула к стимулу динамика заполнения орбиталей спадает.

Авторы показывают, что степень проводимости и изоляции можно тщательно настроить, контролируя доступ водорода с помощью каталитических электродов. При первом воздействии водорода атомы заходят в материал активно, при повторном – включаются уже с более медленной кинетикой и так по убывающей. Перовскитный никелат имитирует привыкание, и за счет различной проводимости участков материала из-за сильных корреляций в частично заполненных Ni-орбиталях авторы получают пластичность, эмулируя биологические синапсы. Они разработали механизм обучения, где модель учится помнить важное и забывать то, что не используется.

Для достижения пластичности, то есть обратимых изменений проводимости, важно слабое связывание легирующей примеси с решеткой и легкое ее возвращение в окружающую среду. Что и дают SmNiO3 с водородом. Более всего они подходят для динамического обучения в режиме реального времени, когда все время поступают новые данные и нет нужды долго помнить устаревшую информацию. Если выученный шаблон актуален, он будет постоянно обновляться и не успеет «выветриться».



Динамическая память на дрифтующих нейронах

“Dynamic Reorganization of Neuronal Activity Patterns in Parietal Cortex” | Cell | doi: 10.1016/j.cell.2017.07.021

D:\Denis\work\Нейрофарма.jpg  D:\Denis\work\Медтехника.jpg  D:\Denis\work\Образование.jpg  D:\Denis\work\Нейроассист.jpg  память и обучение

Нейробиологи из Гарвардской медицинской школы показали, что выученные ассоциации поддерживаются в мозге группами нейронов, которые меняются со временем. Если обычно предполагается, что память держится за счет укрепления и сохранения связей между клетками, то новые эксперименты дали иную картину. Набор нейронов, отвечающий за устойчивое представление ассоциации в памяти, может меняться, никак не затрагивая само представление. Работа авторов говорит о том, что отдельные нейроны, по крайней мере, в изученном участке мозга, не имеют определенных ролей в сетевой активности. Их роли непостоянны и дрифтуют.

В ходе эксперимента в течение месяца мыши по много раз проходили виртуальный лабиринт, видный на экране перед беговым шаром. С помощью светящихся белков и двухфотонного микроскопа ученые снимали активность крупных групп клеток в участке задней теменной коры, где «хранятся» выученные ассоциации, связанные с принятием решений о движении. Если на экране появлялись черные метки, мыши следовало повернуть направо, если белые – налево. Задача нехитрая, но ученых интересовало, что будет происходить с клетками после обучения.

 

Каждый день мыши бегают на шаре, задача не меняется, но меняется набор клеток, связанных с задачей. За счет гибкого переключения ролей отдельных нейронов группа в целом быстро усвоит новый опыт.

Нейроны, активирующиеся в ответ на белую метку, можно отличить от нейронов, которые активировались в ответ на черную. Память мышей о метках закрепилась, и авторы ожидали, что распределение ролей в клетках продлится все то время, пока мыши сталкиваются с лабиринтом. Но за месяц часть нейронов утратили свою реакцию на метки, их заменили другие нейроны, а иногда они переключались на противоположный цвет меток. Мыши при этом ничуть не забывали уроков, и общая реакция группы клеток на лабиринт оставалась надежной и стабильной. Вероятно, такая стратегия сочетает устойчивость памяти и гибкое включение нового опыта.

Роль отдельных нейронов оказалась менее важной, чем картина активности популяции в целом. Группа клеток давала каждый день одну и ту же статистику активности, вовлекая разные нейроны или одни и те же нейроны по-разному. Авторы замечают, что степень и скорость дрейфа нейронов может варьировать в зависимости от того, чем занята группа, как часто меняются навыки или память, которые она кодирует. В областях, тесно связанных с сенсорным кодированием или более инстинктивными реакциями, такими как мигание, потребность в стабильности выше. Напротив, зоны ассоциаций требуют гибкости и выучивания нового, и тогда выгодны модели с перетеканием ролей.

Автор: Денис Тулинов

15.09.2017Приглашаем на ФИЗТЕХБИОМЕД 21-22 сентября

21-22 сентября на базе МФТИ в Долгопрудном пройдет международная конференция ФИЗТЕХБИОМЕД-2017

Подробнее
15.09.2017ОБЗОР НОВОСТЕЙ НЕЙРОТЕХНОЛОГИЙ 09.09.17 - 15.09.17

Самые актуальные новости за неделю

Подробнее
15.09.2017Отраслевой союз «Нейронет» и Томский Государственный Университет и подписали соглашение о сотрудничестве

Следуя общей цели по развитию российского конкурентоспособного рынка нейротехнологий, Отраслевой союз «Нейронет» и Национальный исследовательский Томский государственный университет подписали соглашение о сотрудничестве в реализации дорожной карты Нейронет Национальной технологической инициативы.

Подробнее
15.09.2017Startup-клуб "Нейронет" провел первую встречу

В среду, 13 сентября, в пространстве Точка Кипения состоялась первая встреча startup-клуба «Нейронет».

Подробнее
15.09.2017Набор в "Университет 20.35"

 

Отраслевой союз «Нейронет» объявляет набор абитуриентов на курсы в области технологий Нейронет в «Университете 20.35».

Подробнее
14.09.2017Мастер-класс "Технология НейроЧат" на III Всероссийском молодежном научном форуме "Наука будущего - наука молодых" в Нижнем Новгороде

14 сентября в Нижнем Новгороде в рамках III Всероссийского молодежного научного форума "Наука будущего - наука молодых" пройдёт мастер-класс "Технология НейроЧат" Отраслевого союза "Нейронет".

Подробнее
8.09.2017ОБЗОР НОВОСТЕЙ НЕЙРОТЕХНОЛОГИЙ 02.09.17 - 08.09.17

Самые актуальные новости за неделю

Подробнее
8.09.2017BiTronics Lab провела семинар по методике применени конструктора "Юный нейромоделист"

7 сентября 2017 года компания BiTronics Lab провела Методический семинар для специалистов основного и дополнительного образования по методике применения набора-конструктора "Юный нейромоделист" Первого поколения.

Подробнее
8.09.2017Президент России Владимир Путин пожал руку пермскому Промоботу

8 сентября Пермь посетил президент Российской Федерации – Владимир Владимирович Путин. В рамках рабочего визита он посетил технопарк Морион. Там его встретил робот Promobot – он обратился к президенту и поприветствовал его.

Подробнее
7.09.2017«Нейронет» как часть стратегии развития Иркутской области

Форум «Байкальский регион: Достижения прошлого. Образы будущего», состоявшийся 4-6 сентября в Иркутске, стал очередной вехой в развитии Прибайкалья, следом за Конференцией по изучению производительных сил Иркутской области, прошедшей в 1947 году.

Подробнее
6.09.2017BiTronics Lab обучит методике применения конструктора "Юный нейромоделист"

Компания BiTronics Lab приглашает всех желающих посетить Методический семинар для специалистов основного и дополнительного образования по методике применения набора-конструктора "Юный нейромоделист" Первого поколения . 

Подробнее
5.09.2017Нейросети на Физтехе станут глубже с новым суперкомпьютером

Глубже сети - выше интеллект. На Физтехе установили суперкомпьютер для исследований в области искусственного интеллекта

Подробнее
5.09.2017Примите участие в хакатоне «Нейрокампус»!

22-24 сентября на кампусе Московской школы управления СКОЛКОВО пройдет хакатон «Нейрокампус» при поддержке Mastercard! Если ты крутой разработчик, нейрофизиолог, маркетолог, предприниматель или дизайнер, мы приглашаем тебя стать участником этого невероятного события! 

Подробнее
4.09.2017Приглашаем на CultTech Hackathon в Вену

 

Отраслевой союз "Нейронет" примет участие в хакатоне VC CultTech Hackathon, посвященном искусству и технологиям. Хакатон пройдет в Вене, Австрия, 19 - 21 сентября 2017 года в рамках международной ярмарки viennacontemporary.

Подробнее
1.09.2017Состоялось открытое обсуждение проблем патентования в государственных научных организациях

Первого сентября в пространстве «Точка кипения» прошло открытое обсуждение проблем патентования в государственных научных организациях и университетах.

Подробнее
1.09.2017Первые студенты «Университета «20.35» будут подготовлены сообществом «Нейронет»

 

Первая образовательная программа «Университета «20.35» будет запущена при поддержке сообщества «Нейронет». Сообщество также будет способствовать подбору и подготовке первых абитуриентов.

Подробнее
1.09.2017Science Guide и "Физтехпарк" создают международный AI-hub

Партнер Отраслевого союза "Нейронет", сообщество Science Guide, и IT-технопарк "Физтехпарк" подписали соглашение о сотрудничестве, предусматривающее создание на базе «Физтехпарка» международного AI-hub IT-проектов.

Подробнее
1.09.2017Обзор новостей нейротехнологий 26.08.17-01.09.17

Самые актуальные новости за неделю

Подробнее
30.08.2017Компания Fibrum и Ассоциация дополненной и виртуальной реальности России составили карту рынка VR/AR России

 

Отраслевой союз Нейронет принял стратегическое решение о поддержке VR рынка, решение принято на основании Карты рынка AR/VR-технологий, составленной Ассоциацией дополненной и виртуальной реальности. 

Подробнее
25.08.2017Виталий Львович Дунин-Барковский выступит рецензентом научных публикаций в издательстве "Frontiers In"

С понедельника, 21 августа в крупнейшем международном электронном научно-журнальном холдинге "Frontiers in" открылась новая тематическая редакция по профилю "Toward and Beyond Human Level AI" ("К искусственному интеллекту человеческого уровня и выше"). 

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