Наша географияЗаявка на членство+7 916 848-78-01info@rusneuro.net
О НейроНетеНаша миссияПартнерыНовостиПресс-центрДокументыНТИ 2.0СOVID-19Контакты
Новости / ОБЗОР НОВОСТЕЙ НЕЙРОТЕХНОЛОГИЙ 22.06.2020-28.06.2020
Новости
26.06.2020

ОБЗОР НОВОСТЕЙ НЕЙРОТЕХНОЛОГИЙ 22.06.2020-28.06.2020

Ученые объяснили, как фантазируют компьютеры

Ученые из MIT выпустили тест креативности для нейронных сетей, точнее — для генеративных состязательных сетей (GAN). Это алгоритм машинного обучения без учителя, в котором «состязаются» две нейросети: одна генерирует образцы, а другая пытается отличить правильные образцы от неправильных. Пока нейросети не способны представить физический мир в концептуальном разнообразии, в отличие от людей.

Ученые взяли GAN, которые уже изучили 14 млн фотографий из ImageNet, «направили» модели на определенные элементы фотографий и попросили их изобразить эти объекты в приближении, в ярком свете, развернутыми в пространстве или раскрашенными в разные цвета. Цель исследования — понять, могут ли нейросети представить наш трехмерный мир во всем его многообразии.

Пока креативность сетей основана на предвзятости и стереотипах тысяч фотографов в том, какие ракурсы и темы они используют.

Например, красный воздушный шар нейросеть смогла представить в разных ракурсах, а вот развернуть пиццу у нее не получилось. Уменьшение зума превратило кота в лужу шерсти, зато малиновка оставалась четкой вне зависимости от расстояния. Модель легко перекрасила машину в голубой и медузу — в красный, но отказалась представлять пожарную машину и щегла в каких-либо других цветах, кроме стандартных. 

Искусственный синапс сравнялся по энергопотреблению с синапсом биологического мозга

Исследователи из MIT создали искусственный синапс, который в процессе выполнения задач потребляет примерно столько же энергии, сколько синапс биологического мозга. То есть в миллион раз меньше, чем традиционный полевой транзистор. Область применения этих вольфрамовых синапсов — нейронные сети. Они теперь смогут решать предельно энергоемкие задачи.

Полупроводники требуют много энергии. Чтобы повысить производительность, исследователи перепробовали кучу устройств, способных моделировать работу биологических синапсов — то есть забывать и запоминать. Но прорыв все-таки произошел. Резистентный переключатель, созданный в MIT, это электрохимическое устройство из триоксида вольфрама (WO3) и работающее примерно как аккумулятор. 

Расчетная электронная структура с протонированием в WO3

Протоны, выступающие в роли ионов, мигрируют в или из кристаллической решетки, в зависимости от полярности и силы приложенного напряжения. Изменения сохраняются до тех пор, пока не сменится напряжение. Даже несмотря на то, что ученые тестировали не оптимизированный прототип, оказалось, что устройство потребляет энергию на единицу площади на единицу изменения напряжения примерно на уровне биологических синапсов. То есть в миллион раз меньше, чем традиционный полевой транзистор.

Алгоритм распознал нарисованный пальцем в воздухе текст

Разработчики из Университета штата Аризона создали метод, позволяющий набирать текст, рисуя его пальцем в воздухе. Они разработали алгоритм, который использует данные со стереокамеры или перчатки с датчиками для отслеживания кончика пальца и распознавания рукописного текста. Метод можно применять для ввода данных при использовании VR-шлема.

Одно из устройств — перчатка, у которой на конце указательного пальца установлены акселерометр и гироскоп для отслеживания траектории. Второе устройство — контроллер Leap Motion, состоящий из двух инфракрасных камер и инфракрасной подсветки. Он самостоятельно распознает текущее положение всех частей кисти и выдает компьютеру готовые данные. В обоих случаях пользователю при вводе слова или комбинации символов надо просто начертить их пальцем в воздухе.

После того, как устройство собрало данные о траектории, алгоритм классификации на основе сверточной нейросети или метода опорных векторов, в зависимости от задачи, сопоставляет введенным пользователем данным данные из датасета. Разработчики проверили работу алгоритмов на нескольких задачах, в том числе распознавании рукописного текста по набору из 210 слов. Для английского языка точность распознавания составила 79,7 процента при использовании инфракрасного контроллера и 78,5 при использовании перчатки. 

Предложен новый способ создания оптоэлектронных устройств

Физики из США и Бельгии открыли новый способ создания оптоэлектронных устройств с помощью натяжения двумерного материала на кремниевую основу. Исследователи впервые продемонстрировали, что двумерный материал, обернутый вокруг наноразмерного кремниевого волновода, способен выполнять функцию фотоприемника, который может работать с высокой эффективностью на длине волны 1550 нанометров. 

Ученые растянули теллурид молибдена — полупроводниковый двумерный материал — в сверхтонкую пластину и нанесли его на кремниевый фотонный волновод. Таким образом исследователи получили фотоприемник. Затем они использовали разработанную ранее методику, чтобы изменить физические свойства системы. Так они уменьшили полосу пропускания материала, что позволило устройству работать на длинах волн ближнего инфракрасного диапазона.

Схематическое изображение встроенного фотоприемника MoTe2 с микрорезонаторным резонатором (MRR)

Авторы отметили один интересный аспект своего открытия: новые полупроводниковые двумерные материалы могут деформироваться значительно лучше их объемных аналогов. Ученые также отмечают, что новые двумерные фотоприемники на основе материала в 1000 раз более чувствительны по сравнению с устройствами на основе графена. Фотоприемники, обладающие такой высокой чувствительностью, найдут применение не только в системах передачи данных, но и в медицинских сенсорах и, возможно, даже в квантовых вычислительных системах.

Работу мозга человека, который не может видеть цифры, впервые изучили

К августу 2011 года у 60-летнего геолога (R.F.S.) развилась очень странная форма метаморфопсии – она проявлялась в том, что мужчина перестал распознавать цифры от двух до девяти как поодиночке, так и в любой их комбинации. Вместо этого, как отмечают ученые, их пациент видел набор из случайных линий и другие хаотические рисунки, по выражению самого R.F.S., "клубок спагетти". При этом они менялись абсолютно случайным образом.

Справа рисунок пациента, показывающий, что он видит вместо восьмерки

Более того, нейрофизиологи обнаружили, что если на любую цифру или число положить какой-нибудь мелкий предмет, то R.F.S. переставал замечать и его. При этом он мог считывать и нормально воспринимать все остальные объекты и символы. Пытаясь понять, как работает этот парадокс, нейрофизиологи проследили за активностью мозга R.F.S. при помощи электроэнцефалографа.

Несмотря на то, что R.F.S. не видел цифр и вписанных в них изображений, характер активности его мозга был абсолютно идентичен энцефалограммам, которые были записаны тогда, когда он смотрел на отдельное изображение лица или другой фигуры, ранее вписанной в цифру. Более того, последующие опыты показали, что мозг добровольца распознавал и "считывал" слова, вписанные в цифры, несмотря на то, что его обладатель не осознавал их присутствия.

24.09.2020Тюменский робот признан лучшим интерактивным консультантом

Участник «Отраслевого Союза Нейронет», компания ОКАС, заняла первое место в конкурсе  IT-проектов на форуме «ПРОФ-IT.2020»

 

Подробнее
22.09.2020Партнер Отраслевого Союза «Нейронет», компания Нейроиконика Ассистив, подвела итоги образовательной программы «Айтрекинг в нейрокогнитивных исследованиях»

Программа проходила с 13 по 27 июля в образовательном центре «Сириус» в дистанционном формате. Было подано более 40 заявок. 

 

Подробнее
21.09.2020ОбЗОР НОВОСТЕЙ НЕЙРОТЕХНОЛОГИЙ 14.09.2020-20.09.2020

Новые импланты для слепых, скорость запоминания новых слов, "кислотные" стикеры и другие новости этой недели 

 

Подробнее
21.09.2020«Наносемантика» разработала платформу сбора данных для обучения ИИ

С ее помощью данные преобразуются в информацию, понятную нейронным сетям.

 

Подробнее
15.09.2020НейроЧат выиграл конкурс мэра «Новатор Москвы» в направлении медицина и фармацевтика

Всего на конкурс было подано 483 заявки, из них 30 проектов прошли в финал

 

Подробнее
14.09.2020Итоги соревнований по робототехнике IYRC-2020

В младшей возрастной группе у сборной России 2 Гран-при, 3 золотых, 4 серебряных и 7 бронзовых призовых мест, в старшей возрастной группе 2 серебряных призовых места.

Подробнее
11.09.2020ОБЗОР НОВОСТЕЙ НЕЙРОТЕХНОЛОГИЙ 07.09.2020-13.09.2020

Нейропластичность мозга космонавтов, первый в мире портативный аппарат МРТ, новый способ общения для людей, переживших инсульт, рабочие процессы в VR и другие новости 

 

Подробнее
11.09.2020Школа равных возможностей вместе с Роботрек

«Точка роста» в сельской школе. Как участник Отраслевого Союза «Нейронет» вошел в нацпроект.

 

Подробнее
7.09.2020ОБЗОР НОВОСТЕЙ НЕЙРОТЕХНОЛОГИЙ 31.08.2020-06.09.2020

Новый нейроинтерфейс от Neurolink, электронная кожа, испытание капсулы с электростимулятором и другие новости 

 

Подробнее
28.08.2020ОБЗОР НОВОСТЕЙ НЕЙРОТЕХНОЛОГИЙ 24.08.2020-30.08.2020

Система из MIT, которая "видит" сквозь стены, робот-колоноскоп, роль затылочных отделов, "обмен" телами друг с другом и наше восприятие, возможности веретенообразной извилины мозга незрячих 

 

Подробнее
28.08.2020Стартап по автоматизации нейромаркетинговых исследований FasTest привлек $130 тысяч

Полученные средства FasTest направит на лидогенерацию, выход на международный рынок и разработку нового функционала

 

 

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