Наша географияЗаявка на членство+7 916 848-78-01info@rusneuro.net
О НейроНетеНаша миссияПартнерыНовостиПресс-центрДокументыНТИ 2.0СOVID-19Контакты
Новости / ОБЗОР НОВОСТЕЙ НЕЙРОТЕХНОЛОГИЙ 23.03.2020 – 27.03.2020
Новости
27.03.2020

ОБЗОР НОВОСТЕЙ НЕЙРОТЕХНОЛОГИЙ 23.03.2020 – 27.03.2020

Физики выяснили принципы создания систем нейроморфных вычислений

Физики из Билефельдского и Цюрихского университетов вместе с коллегами из Швейцарской высшей технической школы Цюриха описали основные принципы обработки информации в гибридных системах на основе КМОП и мемристоров. Их можно будет использовать для создания нейроморфных вычислительных устройств. Свою работу ученые описали в статье журнала Applied Physics Letters.

Ученые выяснили, что очевидные недостатки таких технологий, главным образом связанные с низкой точностью, высокой чувствительностью к шуму и высоким разбросом конечных значений, могут обеспечить выполнение надежных и эффективных вычислений. Это очень похоже на то, как мозг может использовать «шумные» или недостаточно точно принимающие сигнал нейроны для достижения нужной цели и управления телом.

Такие системы нейронной обработки не предназначены для конкуренции с системами ИИ, которые установлены на мощных больших компьютерных кластерах, предназначенных для обработки естественного языка или распознавания и классификации изображений в высоком разрешении. Зато они применимы там, где требуются компактные и очень маломощные (субмилливаттные) устройства для обработки информации в реальном времени с небольшими задержками.

 

Новый фреймворк Google снижает расходы на обучения ИИ на 80%

Тренировки сложных моделей машинного обучения в облаке остаются чрезвычайно дорогим занятием. Чтобы сократить расходы на тренировки ИИ-моделей, специалисты Google разработали фреймворк SEED RL, который распределяет обучение модели на тысячи машин. Для стартапов он станет возможностью заняться проектами, которые раньше были по карману только крупным ИИ-лабораториям. 

Архитектура SEED RL основана на фреймворке Google TensorFlow 2.0. Она использует графические карты и тензорные процессоры (TPU), централизуя логические выводы модели. Переменные и информация о состоянии целевой модели хранятся локально, тогда как наблюдения отсылаются ученику на каждом этапе. Элемент обучения SEED RL может быть масштабирован на тысячи ядер, а число агентов — на тысячи машин.

Схема архитектуры SEED RL

Разработчикам удалось решить ранее нерешенную задачу Google Research Football и добиться 2,4 млн кадров в секунду с 64 ядрами Cloud TPU. Это новый рекорд по сравнению с прошлым достижением распределенного агента. Результаты говорят о значительном ускорении обучения, а поскольку этот подход значительно дешевле, чем использование графических процессоров, то и стоимость экспериментов существенно снижается.

 

Сердцебиение помогло открыть три типа нейронов в гиппокампе человека

Изучая сигнатуры нейронов, записанные у пациентов с имплантированными в гиппокамп электродами, исследователи из Медицинского центра Cedars-Sinai в Лос-Анджелесе обнаружили, что они удивительным образом совпадают с тактами биений сердца. Нейробиологи из Алленовского института мозга придумали, как этот экспериментальный феномен можно использовать для того, чтобы лучше узнать функции отдельно взятых нейронов.

Они обнаружили, что ответ разных нейронов гиппокампа на пульсацию электрода из-за биения сердца немного отличается, и детально изучили варианты этого ответа. Дальше ученые использовали компьютерные модели нейронов человека на основе уже имеющихся в Алленовском институте данных, запустили в них потенциалы действия и при помощи алгоритмов машинного обучения сопоставили виртуальные электрические импульсы с реальными. Это помогло им обнаружить три различных типа клеток.

Сердцебиение может стать мостом, который поможет объединить
всесторонне изученные типы нейронов с их местоположением в мозге и функцией

Как оказалось, один из типов нейронов запускает медленноволновую тета-активность, которая связана с обучением и процессами пластичности в бодрствующем мозге, а два других отвечают за возбуждающие коротковолновые «острые» сигналы. Авторы отмечают, что подобный мультимодальный подход заметно улучшит классификацию нервных клеток у людей, причем, он применим и к другим областям мозга.

 

Полосатое тело помогло диагностировать шизофрению автоматически

Ученые из Китайской академии наук разработали алгоритм, который на основании особенностей активности полосатого тела диагностирует шизофрению с точностью более 80 процентов. Также этот анализ позволяет прогнозировать восприимчивость пациента к терапии антипсихотическими препаратами. Аномалии функционирования полосатого тела коррелируют с работой дофаминергической системы и экспрессией генов, которые связаны с риском развития шизофрении.

Ученые провели фМРТ мозга 560 больным шизофренией и 540 здоровым людям. Затем они обучили классификатор на основе метода опорных векторов определять диагноз (здоров или болен шизофренией) по трем характеристикам работы полосатого тела: амплитуде низкочастотных колебаний, активности связей внутри полосатого тела и с внешними структурами мозга (всего более 12 тысяч элементов).

Алгоритм, который обучили на этих данных,отличал больных шизофренией
с точностью более 80 процентов

Исследователи обнаружили ряд различий в работе полосатого тела между людьми с шизофренией и здоровыми добровольцами. Для каждого вычислили коэффициент аномальности полосатого тела: он был отрицательным у больных и положительным у контрольных участников. Кроме того, ученые провели перекрестную проверку алгоритма, протестировав его на данных из разных медицинских центров и разных аппаратов МРТ. Также вычислили и коэффициент аномальности полосатого тела для пациентов с другими психическими заболеваниями.

 

Новую платформу для наноэлектроники создали на основе троичной логики

Российские исследователи из ДФУ вместе с китайскими коллегами смогли создать технологию, обрабатывающую информацию с помощью троичной, а не двоичной, логики. Она может стать основой миниатюрных устройств электроники и спинтроники, квантовых процессоров на основе кутритов и нейроморфных вычислительных схем.

Ученые создали крестообразную микроструктуру, состоящую из нанослоев платины, кобальта, оксида магния, которая также покрыта слоем платины. Она может выполнять функцию как процессора, так и запоминающего устройства, благодаря чему на ее платформе можно создать электронные или спинтронные схемы на троичной логике, квантовые процессоры, оперирующие кутритами (в отличие от кубитов они имеют три возможных состояния}, и нейроморфных систем, имитирующих функционал головного мозга.

Разные спины электронов смещаются к разным сторонам платинового слоя,
создавая чистый спиновый ток, который затем влияет на спины электронов магнитного слоя

Авторы использовали два перекрестных электрических потока и магнитное поле с нарушенной симметрией. При определенных условиях исследователям удалось добиться изменения ориентации спинов в слое кобальта, что аналогично смены нуля и единицы в обычном транзисторе. Также авторы смогли реализовать в этом слое разные состояния троичной логики. Сделать это получилось благодаря импульсам тока, которые ученые пропускали по двум другим перпендикулярным контактам.

5.06.2020ОБЗОР НОВОСТЕЙ НЕЙРОТЕХНОЛОГИЙ 01.06.2020-07.06.2020

Протез мозга, новый способ определения уровня сознания пациентов с нарушениями, эффективность внутривенного введения нимодипина, пульт дистанционного управления нейронами, ГМ-мыши с инфракрасным зрением 

 

Подробнее
31.05.2020ЗАРЕГИСТРИРОВАН ПЕРВЫЙ В РОССИИ ПРЕПАРАТ ОТ КОРОНАВИРУСА, ПРОИЗВЕДЕННЫЙ ГК «ХИМРАР»

Минздрав одобрил противогриппозный препарат с торговым названием «Авифавир», производством которого займется совместное предприятие РФПИ и группы компаний «ХимРар»

 

Подробнее
29.05.2020ОБЗОР НОВОСТЕЙ НЕЙРОТЕХНОЛОГИЙ 25.05.2020-31.05.2020

Работа мозга во время движения, новый интерфейс - сенсорный шнур, определение черт личности, с помощью нейросети, мозг на чипе, магнитный сверхпроводник 

 

 

Подробнее
25.05.2020Startup клуб «Деловой России» провёл встречу по проектам в сфере высокотехнологичной промышленности

14 мая Деловая Россия и Центр предпринимательства провели онлайн-встречу Startup клуба по проектам в сфере высокотехнологичной промышленности

Подробнее
22.05.2020Обзор новостей нейротехнологий 18.05.20-24.05.20

Бионический глаз с искусственной сетчаткой, прототип беспроводных наушников, который может управлять жестами, распознавание черепно-мозговых травм, с помощью ИИ, эффект от пересадки стволовых клеток человека в мозг мышей

Подробнее
22.05.2020Группа компаний «Мед Роботикс» инвестирует в ООО «Нейроботикс»

Руководителями ГК «Мед Роботикс» и ООО «Нейроботикс» подписано соглашение, в рамках которого в 2020-2021 годах планируется инвестиции в размере 150 миллионов рублей в ООО «Нейроботикс»

 

Подробнее
17.05.2020 НейроЧат проведёт бесплатный вебинар для родителей детей с СДВГ “Неусидчивые дети: чем это вызвано и что делать?”

Специалисты разных профессий поделятся своими знаниями и опытом по работе  с неусидчивыми детьми и детьми с дефицитом внимания

Подробнее
17.05.202019-ОГО МАЯ СОСТОИТСЯ ОЧЕРЕДНАЯ РАБОЧАЯ СЕССИЯ «КОТЕЛ ИДЕЙ» В РЕЖИМЕ ОНЛАЙН

Рабочая научная сессия ученых и разработчиков Нейронет - «КОТЕЛ идей» состоится 19-ого мая в 17:00

Подробнее
17.05.2020ОБЗОР НОВОСТЕЙ НЕЙРОТЕХНОЛОГИЙ 11.05.2020-17.05.2020

3D-атлас мышиного мозга, плачущий ИИ, напечатанная микроракета, предсказания нейросети, нейротехнологии для слепых 

Подробнее
11.05.202012 мая с 11:00 до 12:00 пройдет вебинар об организации школьного учебного процесса при внедрении VR-технологий.

На базе Центра НТИ ДВФУ стартует серия вебинаров на тему "Виртуальная реальность в школьном образовании" для создания открытого диалога с учителями, управленцами в сфере образования

Подробнее
11.05.2020ОБЗОР НОВОСТЕЙ НЕЙРОТЕХНОЛОГИЙ 01.05.2020 – 09.05.2020

Биосовместимые материалы, виртуальная модель крысы, сеть нейронов напечатанная на 3D-принтере, модель распределения температур и радиояркостного излучения головного мозга

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