Наша географияЗаявка на членство+7 916 848-78-01info@rusneuro.net
О НейроНетеНаша миссияЧлены союзаНовостиПресс-центрДокументыАрхивКонтакты
Новости / Обзор новостей нейротехнологий 22.09.18 - 28.09.18
Новости
28.09.2018

Обзор новостей нейротехнологий 22.09.18 - 28.09.18

Нейронная связь кишечника и мозга

Человеческий кишечник покрыт более чем 100 миллионами нервных клеток – то есть это практически мозг сам по себе, и он «общается» с головным мозгом, высвобождая в кровоток гормоны. Новое исследование показывает, что кишечник имеет еще более прямую связь с головным мозгом через нейронную цепь, которая позволяет передавать сигналы за считанные секунды.

Энтероэндокринные клетки, которые выстилают поверхность кишечника и вырабатывают гормоны, стимулирующие пищеварение, имеют «ножки», напоминающие синапсы. В чашке Петри энтероэндокринные клетки образовывали синаптические связи с вагальными нейронами. Клетки выделяли глутамат -- нейротрансмиттер, передающий информацию о запахе и вкусе. Вагальные нейроны принимали глутамат в течение 100 миллисекунд -- быстрее, чем происходит моргание.

Сенсорные нейроны внутри кишечника сообщают по блуждающему нерву (желтый) в мозг, что происходит в желудке и кишечнике

Исследователи использовали лазеры для стимуляции сенсорных нейронов, иннервирующих кишечник у мышей. Ученые выяснили, что лазерная стимуляция повысила гормон дофамин, отвечающий за удовольствие и хорошее настроение, в мозгу грызунов. Таким образом, исследователи пришли к выводу, что стимуляция блуждающего нерва электрическим током может лечить тяжелую депрессию у людей. Кроме того, результаты объясняют, почему на базовом уровне еда заставляет нас чувствовать себя хорошо.

Подробнее: https://scientificrussia.ru/articles/nejronnaya-svyaz-kishechnika-i-mozga

Ученый МГУ запатентовал новый способ исследования активности мозга

На факультете психологии МГУ предложили анализировать данные функциональной магнитно-резонансной томографии (фМРТ) специальным алгоритмом сразу по нескольким задачам, что позволяет представить «метаанализ» отдельных экспериментов в виде системы.

При традиционном исследовании мозга испытуемый обычно поэтапно выполняет отдельные задачи, а интерпретация данных о функционировании мозга становится задачей метаанализа. Разработка сотрудника факультета психологии МГУ имени М.В. Ломоносова позволяет автоматизировать этот процесс и сразу получить единую модель. Эта модель описывает когнитивные процессы, задействованные при решении набора задач, и соответствующие им активности мозга.

Новый алгоритм исследования основан на многофакторном анализе. Сначала проводится фМРТ регистрация активности мозга, когда испытуемый последовательно решает несколько задач. На втором этапе полученные изображения фМРТ чистят от шума и нормируют, затем формируется сводная матрица взаимосвязи полученных величин. Далее матрица проходит математическую обработку, в результате которой исследователь может выделить факторы, их вклад в решение испытуемым задач и мозговую локализацию выделенных составляющих.

Подробнее: https://scientificrussia.ru/articles/uchenyj-mgu-zapatentoval-novyj-sposob-issledovaniya-aktivnosti-mozga

Скорость обработки информации и черты личности связали с помощью ЭЭГ

Сотрудники саратовского Научно-образовательного центра «Системы искусственного интеллекта и нейротехнологии» нашли связь между параметрами электрической активности головного мозга, записанной в ходе ЭЭГ во время решения задач на скорость обработки информации в центральной нервной системе, а также особенностями личности испытуемого.

Ученые записывали ЭЭГ у 33 здоровых мужчин, пока они решали таблицы Шульте. Также авторы давали характеристику личности каждого испытуемого, после того как он заполнял несколько стандартных опросников. По амплитудам волн мозговой активности на ЭЭГ, их частотам и другим характеристикам в каждой конкретной точке измерения все участники эксперимента разделились на три группы. Между группами обнаружились различия и в скорости реакции, и — согласно результатам опросников — в чертах характера.

(a) Иллюстрация экспериментальной процедуры. (b) Схема электродов ЭЭГ, расположенных в соответствии со стандартной международной системой.

Таким образом, российские исследователи получили доказательство того, что черты характера и скорость решения элементарных когнитивных задач связаны между собой, и это можно отследить по электрической активности головного мозга. Это поможет развитию систем искусственного интеллекта, способных по показаниям ЭЭГ человека выявлять его слабые и сильные стороны в решении конкретных задач.

Подробнее: https://chrdk.ru/news/skorost-obrabotki-i-cherty-lichnosti-svyazali-s-pomoshchyu-eeg

Носимый гибкий датчик сердечных сокращений научили вырабатывать себе энергию

Ученые из Японии и Кореи создали на базе гибких солнечных панелей полноценное устройство с датчиком растяжения, способное вырабатывать достаточно энергии для его работы. В качестве источника питания исследователи использовали органическую фотовольтаическую панель на основе полимерной подложки. Коэффициент полезного действия гибких панелей составляет почти десять процентов.

Убедившись в их работоспособности, разработчики создали устройство, способное измерять частоту сердцебиения. Для этого исследователи добавили к солнечной панели органический электрохимический транзистор. Если закрепить устройство на пальце, а отходящий от него электрод на груди, то возникающая из-за сердечных сокращений разница потенциалов будет выступать в качестве напряжения смещения транзистора, влияющего на проводимость его канала.

После 900 циклов сжатия устройства продолжили работать

Испытания устройства на человеке и крысе показали, что по изменению тока утечки на транзисторе можно четко различать сердечные сокращения. Стоит отметить, что несмотря на то, что устройство получает достаточно энергии для своей работы из солнечного света или искусственного освещения, снимать его показания все равно необходимо с помощью внешнего устройства, поэтому его нельзя считать полностью автономным.

Подробнее: https://nplus1.ru/news/2018/09/26/self-powered

Принстонский чип в сотни раз увеличит быстродействие нейронных сетей

Ключевым компонентом современных нейронных систем являются чипы ускорителей, которые повышают вычислительную производительность. Но сами такие чипы могут становиться узким местом из-за заторов, возникающих при обработке интенсивных потоков данных. Принстонский университет в сотрудничестве с компанией Analog Devices опробовал свежий подход к устранению помех для такого трафика.

Прототип чипа от Analog Devices

В чипе, представленном их сотрудниками на симпозиуме IEEE по сверхбольшим интегральным схемам, используется методика вычислений в памяти (in-memory). Она позволяет существенно сэкономить энергию и время, избавив от необходимости перемещать нужные для расчётов данные из хранилища в память.

Изобретатели прогнали свой чип через серию эталонных тестов на распознавание цифр и объектов, таких как собаки, птицы, машины, самолёты и т.п. В них он показал себя в десятки и сотни раз лучше, чем продвинутые нейрочипы от ведущих производителей. Авторы также измерили его производительность: она достигала 9,4 трлн двоичных операций в секунду.

Подробнее: https://ko.com.ua/prinstonskij_chip_v_sotni_raz_uvelichit_bystrodejstvie_nejronnyh_setej_126164

14.12.2018Обзор новостей нейротехнологий 08.12.18 - 14.12.18

Самые актуальные новости за неделю

Подробнее
14.12.2018Angeles.vc

Краудплатформа для привлечения инвестиций в цифровых валютах предлагает проектам Нейронета размещать свои проекты для представления более чем 1000 инвесторам и бизнес-ангелам со всего мира

Подробнее
14.12.2018«Нет патентов – нет денег!»

12 декабря в Ломоносовском корпусе МГУ прошел V Конгресс «Наука+Бизнес», организатором которого выступает негосударственный институт развития «Иннопрактика». В рамках Конгресса состоялась панельная дискуссия «Трансфер технологий: ивестиции в науку = рост экономики?», где одним из участников стал Андрей Иващенко, руководитель рабочей группы Нейронет НТИ.

Подробнее
13.12.2018A!ONE After-party

15 декабря пройдет предновогодняя вечеринка в рамках конференции по искусственному интеллекту A!ONE

Подробнее
13.12.2018Открытый микрофон для AI-стартапов пройдет в Москве

17 декабря Бизнес-инкубатор Высшей школы экономики совместно с Отраслевым союзом «Нейронет» проведут в Москве открытый микрофон для стартапов в сфере искусственного интеллекта

Подробнее
12.12.2018Ассистивные нейротехнологии представили в Москве

Устройства для перенёсших инсульт или травмы позвоночника, нейрогарнитуры для воссоздания виртуальной реальности, нейростимуляторы и нейротренажёры для восстановления двигательной активности, прибор с таинственным названием «Когниграф», «умная трость» для слепых и слабовидящих, роботизированная рука для инвалидов-колясочников – все эти технологии были представлены на конференции в научном центре неврологии 10 декабря. Конференция стала отчётной по четвёртому этапу направления «Ассистивные технологии с нейроуправлением» дорожной карты рынка NeuroNet Национальной технологической инициативы.
 

Подробнее
11.12.2018Поможем вместе!

Исполнительный директор Отраслевого союза «Нейронет», создатель соревнований ассистивных технологий «Нейротлон» Александр Семенов стал героем благотворительного аукциона Meet For Charity

Подробнее
10.12.2018V КОНГРЕСС: "ИННОВАЦИОННАЯ ПРАКТИКА: НАУКА + БИЗНЕС"

Конгресс «Инновационная практика: наука + бизнес» — коммуникационная площадка, которая в пятый раз объединит представителей науки, бизнеса, образовательных учреждений, институтов развития и госструктур для обмена опытом и поиска практических решений в области развития структур и механизмов инновационной экономики и кадрового потенциала страны.

Подробнее
7.12.2018Обзор новостей нейротехнологий 01.12.18 - 07.12.18

Самые актуальные новости за неделю

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