Наша географияЗаявка на членство+7 916 848-78-01info@rusneuro.net
О НейроНетеНаша миссияПартнерыНовостиПресс-центрДокументыНТИ 2.0СOVID-19Контакты
Новости / ОБЗОР НОВОСТЕЙ НЕЙРОТЕХНОЛОГИЙ 21.12.2020-27.12.2020
Новости
28.12.2020

ОБЗОР НОВОСТЕЙ НЕЙРОТЕХНОЛОГИЙ 21.12.2020-27.12.2020

Новое электронное устройство определяет 21 жест

Инженеры из Калифорнийского университета в Беркли разработали устройство, которое может распознавать жесты рук по электрическим сигналам, обнаруженным в предплечье. Гибкая повязка – манжет – может считывать электрические сигналы в 64 различных точках предплечья. Затем электрические сигналы поступают в электрический чип, который запрограммирован с помощью алгоритма искусственного интеллекта, способного связывать эти шаблоны сигналов с конкретными жестами рук.

Программа должна сначала «изучить», как электрические сигналы в руке соотносятся с отдельными жестами руки. Для этого пользователь делает жесты рукой один за другим.

Команде удалось научить алгоритм распознавать 21 отдельный жест руки: когда поднимается большой палец вверх, ладонь сжимается в кулак, ладонь выпрямляется, когда поднимаются отдельные пальцы и пальцы по очереди (при подсчете чисел). Мозг посылает электрические сигналы через нейроны шеи и плеч к мышечным волокнам рук и кистей. По сути, электроды в манжете воспринимают это электрическое поле. С высокой плотностью электродов ИИ может научиться распознавать определенные шаблоны.

 

Новое устройство использует разновидность продвинутого ИИ – алгоритм гиперпространственных вычислений, который способен обновлять себя новой информацией. Например, если электрические сигналы, связанные с определенным жестом руки, изменяются из-за того, что рука пользователя вспотела или он поднимает руку над головой, алгоритм может включить эту новую информацию в свою модель. Еще одно преимущество нового устройства заключается в том, что все вычисления происходят локально на чипе: никакие личные данные не передаются на ближайший компьютер или устройство. 

Для виртуальной реальности разработали подвесной экзоскелет

Немецкая компания Holotron представила прототип экзоскелета для виртуальной реальности. Он подвешен на стене и может наклоняться вместе с человеком в разные стороны, а также способен воспроизводить усилия, действующие на тело во время контакта с объектами виртуального мира. Максимальное усилие составляет 150 ньютон-метров, но оно может быть программно ограничено для безопасности работы.

В нынешнем виде экзоскелет — это ранний прототип, собранный из простых компонентов

Экзоскелет состоит из двух массивных рам для ног и поддерживающей рамы за спиной. В каждой ноге есть по два мотора: один отвечает за сгибание и разгибание колена, а второй предназначен для бедра. При обычной ходьбе человек может свободно двигать ногами, однако при контакте с предметами, например, с большим мячом, использованным в демонстрационной программе, моторы передают на ногу усилие. 

Главная особенность экзоскелета заключается в том, что он не стоит на полу, а подвешен на стене, причем он не зафиксирован на ней, а закреплен через платформу Стюарта. В исходном положении экзоскелет располагается параллельно стене, но за счет раздвигаемых ног платформы его можно наклонять в нужную сторону. Разработчики использовали это для нескольких применений, в том числе имитации пониженной силы тяжести и для более реалистичной езды на виртуальном лонгборде.

Алгоритмы Deepdub переводят видео на шесть языков, сохраняя голос оригинала

Израильский стартап Deepdub представил платформу для автоматизированного перевода видеороликов с помощью искусственного интеллекта и алгоритмов на базе глубокого обучения. Цель стартапа — поставить перевод развлекательного контента на поток, чтобы зрители и слушатели могли ознакомиться с талантом актеров, а продакшн-компании — сэкономить деньги и время на актерах дубляжа.

Алгоритмы Deepdub самостоятельно считывают речь и голос по предоставленным видеороликам или аудиозаписям. Нейронные сети отделяют и изолируют голоса от фоновых шумов и музыки, а затем создают новую звуковую дорожку для перевода. ИИ обращает внимание не только на звук, но и на изображение — Deepdub сопоставляет речь с движениями губ и соответствующим образом генерирует новые предложения.

Deepdub дублирует голоса на стадии пост-продакшена и одновременно работает с шестью языками. В ближайшее время стартап планирует расширить поддержку до 12 языков. Точная скорость перевода алгоритмами стартапа неизвестна, но, она радикально ускоряет обычные сроки дубляжа полнометражного фильма на все поддерживаемые языки, которая сегодня в среднем занимает у пост-продакшен компаний два месяца.

Биоразлагаемый имплант помог восстановить поврежденные нервы

Китайские нейроинженеры разработали биосовместимый имплант, который восстанавливает поврежденные нервы при помощи электростимуляции, а затем самостоятельно разлагается. Имплант сам по себе является простейшим гальваническим элементом, электролитом в котором выступают биологические жидкости организма, поначалу генерируя напряжение немногим меньшее, чем в обычной пальчиковой батарейке.

Имплант, восстанавливающий поврежденный нерв у крысы

Устройство представляет собой микротрубку толщиной 350 мкм из полимерных материалов, покрытых тонким слоем магния и железо-марганцевого сплава. Полимерный материал, благодаря пористой структуре, проницаем для факторов роста нейронов, необходимых для восстановления. Металлы же, служа электродами, совместно с биологическими жидкостями организма, образуют гальванический элемент. Он создает электрический ток, который ускоряет восстановление нервной ткани. 

Имплант в виде микротрубки также выступает в качестве каркаса, соединяющего поврежденные части нерва. Устройство отлично совместимо не только организмом, но и с аппаратом МРТ – имплант не станет препятствием для проведения магнитно-резонансной томографии. Помимо того, устройство не нужно извлекать – оно самостоятельно разрушается примерно через 56 дней, уступая место растущим нервным клеткам.

Новый алгоритм DeepMind самостоятельно освоил игры Atari

Разработчики DeepMind представили MuZero — алгоритм, который может справиться с любой игрой, не зная правил на начальном этапе. Вместо построения модели игровой среды MuZero использует информацию о текущем и предыдущем шаге, а также о возможном исходе одного из следующих шагов, в результате чего обучается играть самостоятельно. Алгоритм научили играть не только в классические для алгоритмов DeepMind го, сёги и шахматы, на также 57 игр для приставки Atari.

На каждом шаге MuZero проводит поиск по дереву методом Монте-Карло: на каждом шаге у алгоритма есть информация о его текущем состоянии и предыдущем состоянии, а также об исходе только что предпринятого действия. На основании этого глубокая нейросеть учится оценивать возможные исходы следующего шага, пользуясь уже полученной и сохраненной информацией, и предпринимать его, исходя из возможного исхода действия (например, полученной награды или ответного шага противника).

Схематичное изображение дерева решений и работы алгоритма на примере игры в го. Синим обозначено текущее состояние алгоритма, зеленым — возможный следующий шаг, розовым — исход шага.

MuZero обучили играть в классические для алгоритмов DeepMind настольные игры — шахматы, cёги и го — изначально дав ей всего пять возможных шагов. Производительность алгоритма оказалась сравнима с AlphaZero, а в го MuZero даже удалось научиться играть лучше предшественника. Также MuZero опробовали в 57 играх на платформе для машинного обучения Atari (например, Ms. Pac-Man) — и ему удалось научиться качественно играть и в них, даже имея шесть-семь возможных шагов.

18.01.2021ОБЗОР НОВОСТЕЙ НЕЙРОТЕХНОЛОГИЙ 11.01.2021-17.01.2021

Исследователи научили робота проявлять «примитивную эмпатию» к другому роботу, модели ИИ от Microsoft и Google обошли человека в понимании логики текста и другие новости этой недели 

 

Подробнее
12.01.2021Научный руководитель НейроЧат профессор Александр Каплан получил высшую награду МГУ - премию им. М.В. Ломоносова за лучшие научные работы

Премия присуждена за цикл работ «Нейроинтерфейсные технологии: теория, эксперимент, внедрение».

 

 

Подробнее
11.01.2021ОБЗОР НОВОСТЕЙ НЕЙРОТЕХНОЛОГИЙ 04.01.2021-10.01.2021

Ученые создали многоцветный атлас мозга червя, растянутые алмазы могут найти применение в электронике и оптоэлектронике и другие новости этой недели 

 

Подробнее
4.01.2021ОБЗОР НОВОСТЕЙ НЕЙРОТЕХНОЛОГИЙ 28.12.2020-03.01.2021

Наночастицы доставили лекарства через гемато-энцефалический барьер, объемный дисплей позволил «прикоснуться» к парящим в воздухе виртуальным предметам и другие новости этой недели 

 

Подробнее
3.01.2021Робот по противодействию COVID-19 заработал в Новгородской области

Великий Новгород стал первым российским городом, где установили современную интеллектуальную систему резидента Отраслевого союза «Нейронет» компании OКАС

 

Подробнее
23.12.2020Главное управление социальных коммуникаций Московской области научит проектировать социальные проекты

23 декабря стартует отбор участников в программу подготовки и поддержки социальных предпринимательских проектов Московской области от Главного управления социальных коммуникаций

 

Подробнее
21.12.2020Партнер Отраслевого союза «Нейронет» компания НейроЧат выступила экспертом в III Всероссийском конкурсе студенческих проектов «Профессиональное завтра»

Конкурс проводится с целью профессиональной ориентации и содействия трудоустройства обучающихся вузов в социокультурной инклюзии на этапе обучения

 

Подробнее
18.12.2020ОБЗОР НОВОСТЕЙ НЕЙРОТЕХНОЛОГИЙ 14.12.2020-20.12.2020

NextMind представила коммерческую версию нейроинтерфейса мозг-компьютер, роборуку научили чувствовать предметы с помощью солнечных панелей и другие новости этой недели

 

 

Подробнее
14.12.2020Отраслевой Союз «Нейронет» принял участие в 3-м Международном форуме «COGNITIVE NEUROSCIENCE – 2020»

Крупное научное мероприятие состоялось 11-12 декабря в Екатеринбурге. 

 

      

Подробнее
12.12.2020ОБЗОР НОВОСТЕЙ НЕЙРОТЕХНОЛОГИЙ 07.12.2020-13.12.2020

Новые эластичные "батареи" заряжают носимые устройства от дыхания пользователя, квантовое превосходство впервые продемонстрировали на фотонном процессоре и другие новости этой недели 

 

Подробнее
7.12.2020Партнеры Нейронет приняли участие во встрече с Президентом России Владимиром Путиным 

Команда Союза Кибатлетики встретилась с Президентом России, чтобы обсудить мероприятия по развитию Кибатлетики в стране и организации регулярной подготовки российских команд к Чемпионату мира Cybathlon в 2024 году

 

Подробнее
7.12.2020ОбЗОР НОВОСТЕЙ НЕЙРОТЕХНОЛОГИЙ 30.11.2020-06.12.2020

Корейские ученые создали микроскоп нового типа, инженеры Google описали ключевой изъян машинного обучения, MIT представил систему для создания роботов любой формы и другие новости этой недели 

 

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