Наша географияЗаявка на членство+7 916 848-78-01info@rusneuro.net
О НейроНетеНаша миссияЧлены союзаНовостиПресс-центрДокументыСovid-19Контакты
Новости / ОБЗОР НОВОСТЕЙ НЕЙРОТЕХНОЛОГИЙ 15.06.2019 - 21.06.2019
Новости
21.06.2019

ОБЗОР НОВОСТЕЙ НЕЙРОТЕХНОЛОГИЙ 15.06.2019 - 21.06.2019

Исследователи связали машинное обучение с теоретической психологией
 

Группа из Калифорнийского университета в Беркли и Принстона, исследовавшая эффективность методов машинного обучения для прогнозирования человеческого поведения, предложила новый подход, рождённый на стыке ИИ и когнитивной психологии. Учёные представили новую концепцию, предусматривающую предварительное обучение нейронных сетей на синтетических данных, подготовленных психологами с помощью существующих теоретических моделей.

 

 

Этот подход позволил также создать первый крупномасштабный массив данных, который содержит 240000 вариантов человеческих решений для 13000 проблем. Он может быть использован другими группами для тренировки их собственных моделей машинного обучения. Подход сочетает существующие научные теории поведения человека с гибкостью нейронных сетей для наилучшего прогнозирования рискованных денежных решений, принимаемых человеком.

 

Используя концепцию, названную ими ’cognitive model priors’, исследователи получили высококачественные результаты на двух эталонных массивах данных. Это показывает, что модель машинного обучения действительно может делать точные прогнозы принятия решений даже на небольших массивах данных (за счёт предварительной тренировки на синтетических данных, сгенерированных когнитивными моделями).

 

Подробнее

 


 

Искусственный интеллект научился предсказывать тактильные ощущения на глаз


Исследователи из Лаборатории информатики и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института (MIT CSAIL) научили нейросеть по внешнему виду объекта предсказывать тактильные ощущения, которые могут возникнуть от прикосновения к нему, и наоборот. Для обучения нейросети исследователи из MIT CSAIL использовали промышленного робота Kuka, манипулятор которого был оснащен тактильной системой GelSight. 

 

Она представляет собой сенсор с камерой, многоцветной светодиодной подсветкой и гелевым слоем. При взаимодействии с объектами гелевый слой деформируется. Эти деформации подсвечиваются светодиодами и регистрируются камерой. Впоследствии на основании нескольких кадров деформации система составляет трехмерную модель части объекта, с которой контактировала система GelSight.

 

 

В общей сложности робот Kuka перетрогал 200 различных бытовых предметов. Общее количество касаний составило 12 тысяч. Затем на основе полученных записей исследователи составили базу данных, содержащую 3 миллиона кадров с видеозаписей, сопоставленных с тактильными данными. Базу данных исследователи назвали VisGel. Эта база в дальнейшем и использовалась для обучения нейросети.

 

Подробнее

 

 

 

Нейросеть воссоздала движения рук человека по его речи
 

Процесс произнесения человеком слов в разговоре тесно связан с движениями рук. Разработчики из Калифорнийского университета в Беркли создали новый алгоритм: получая только аудиозапись речи, он создает анимированную модель тела человека, а затем на ее основе генерирует реалистичный видеоролик. Работу алгоритма можно разбить на два этапа: сначала он предсказывает движения рук по аудиозаписи речи, а затем визуализирует предсказанные жесты. 

 

Для того, чтобы обучить алгоритм преобразованию речи в движения, исследователи собрали датасет, состоящий из записей суммарной длиной 144 часа. На  записях были телеведущие, лекторы и религиозные проповедники — такой выбор обусловлен тем, что для них было легко найти длинные записи речи с жестикуляцией.

 

 

С помощью алгоритма OpenPose исследователи сопоставили каждому кадру из датасета скелетную модель. Получая во время обучения записи речи и кадры с готовой моделью алгоритм научился создавать реалистичные видеоролики. Стоит отметить, что выбранный авторами подход подразумевает, что для корректной работы необходимо обучать отдельную нейросетевую модель для конкретного человека.

 

Подробнее

 

 

 

Робот и нейроинтерфейс помогут детям с аутизмом
 

Томская компания Neuromech разработала программно-аппаратный комплекс для обучения детей с расстройствами аутического спектра (РАС). В комплекс томской компании входит программное обеспечение и интерфейс для ученика — банк заданий, которые собирает эксперт для создания индивидуального курса. Этот курс ребенок изучает с помощью робота-тьютора.

 

Курс состоит из имитации движений, вокальной и вербальной имитации, развития экспрессивной речи и визуально-когнитивной сферы. От развития речи программа переходит к простым играм с роботом, которые дают возможность вести диалог с разными персонажами. Это облегчит задачу преподавателя, когда на занятиях нужно отрабатывать один и тот же навык, отвечать на один и тот же вопрос.

 

 

Чтобы можно было организовать самостоятельное занятие в отсутствие родителей, во время обучения ребенок надевает датчики. Если ученик начинает испытывать тревогу, на мобильное устройство родителей передается оповещение, что нужно вмешаться в процесс. Авторы использовали в разработке четырехканальный нейроинтерфейс Muse, он позволяет снимать ЭЭГ-сигнал, на основе которого можно отслеживать психофизиологические состояния ребенка.

 

Подробнее

 

 

 

Новый метод тренировки нейрокомпьютерного протеза позволил избавиться от внутричерепных электродов


Американские инженеры из Университета Карнеги-Меллона в сотрудничестве с Университетом Миннесоты улучшили методику тренировки алгоритмов, работающих с интерфейсом «мозг—компьютер». Они модифицировали методику, с помощью которой исследователи обычно обучают алгоритмы, обрабатывающие сигнал, исходящий от мозга. Такие методики, как правило, обучаются на сигналах от мозга людей, которые совершают короткие отрывистые движения.

 

 

Авторы статьи решили тренировать программу иначе. Они привлекли 33 здоровых человека, каждый из которых поучаствовал в 10 тестах. Человек должен был «силой мысли», то есть через нейроинтерфейс, управлять роботизированной рукой, стараясь, чтобы она непрерывно следовала за случайными движениями цели на мониторе. По сравнению с предыдущей новая методика оказалась более эффективной. Обученный таким способом алгоритм справлялся с традиционными заданиями на 60% лучше. 

 

Различные испытания с группами добровольцев показали, что такая методика повышает как точность во время управления протезом, так и эффективность алгоритма при обработке сигнала. При этом вставлять электроды в мозг оказалось не нужно – хватало и того, что электрические сигналы считывались с поверхности головы.

 

Подробнее

3.04.2020МФЮА внедрил нейросервис Neuro Angel для повышения эффективность обучения

Сервис повысит эффективность обучения студентов в аудитории и онлайн

Подробнее
3.04.2020Дмитрий Песков примет участие в «Весеннем навигаторе» НТИ

Мероприятие пройдет 8 апреля в формате онлайн-конвента

Подробнее
3.04.2020«Российская газета»: Участник отраслевого союза «Нейронет» разработал виртуального помощника для МФЦ

Система учитывает контекст разговора и может общаться с пользователями устно, по телефону, письменно, через сайт или мобильное приложение

Подробнее
27.03.2020Александр Семенов: «Важно говорить об историях успеха»

Исполнительный директор Отраслевого союза «Нейронет» рассказал о ключевых направлениях, которые предстоит развивать после перезапуска НТИ

Подробнее
25.03.2020«Сенсор-Тех» поможет людям с нарушениями слуха учиться и работать удаленно

Устройство «Чарли» получило специальную функцию дистанционного общения

Подробнее
20.03.20209 апреля пройдет питч-сессия Startup Huddle

Модератором выступит Александр Семенов

Подробнее
7.03.20202 марта прошли соревнования по Дисциплине NeuroPrint среди людей с ОВЗ

Победила Елена Щеглова, набрав текст за 3 минуты 40 секунд

Подробнее
6.03.2020Прием заявок для участия в «ДЕТальке-2020» начнется 1 апреля

Заявки принимаются до 1 сентября. Подведение итогов будет проходить с 1 сентября по 15 октября

Подробнее
4.03.2020BCI Samara 2020 пройдет с 7 по 11 октября

В этом году все мероприятия вокруг BCI Samara объединены в Samara Neuroweek 2020

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