Наша географияЗаявка на членство+7 916 848-78-01info@rusneuro.net
О НейроНетеНаша миссияЧлены союзаНовостиПресс-центрДокументыСovid-19Контакты
Новости / ОБЗОР НОВОСТЕЙ НЕЙРОТЕХНОЛОГИЙ 24.02.2020 – 28.02.2020
Новости
28.02.2020

ОБЗОР НОВОСТЕЙ НЕЙРОТЕХНОЛОГИЙ 24.02.2020 – 28.02.2020

Естественный нейрон связали с кремниевым через интернет

Группа ученых из Великобритании, Германии, Италии, и Швейцарии создала систему, которая с помощью мемристора соединила искусственные нейроны с биологическими и могла передавать сигналы в обоих направлениях. Примечательно, что три элемента этого гибрида находились в разных точках Европы и были связаны через интернет. Несмотря на расстояние, сеть функционировала и проявляла свойства живых нейронных систем, например, долговременную потенциацию.

Первый элемент сети — кремниевый нейрон, который представляет собой интегральную схему, состоящую из миллионов транзисторов. Вторая часть системы была создана, чтобы передавать сигнал от живой клетки к кремниевой. Импульсы нейрона регистрировали с помощью метода локальной фиксации потенциала (patch-clamp), далее по микроэлектроду они поступали во второй мемристор и через него на искусственный нейрон.

Общая схема цепи. AN — искусственные нейроны, 
MR — мемристоры, ABsyn и BAsyn — синапторы

Первый искусственный нейрон выполнял функцию водителя ритма: он производил электрические сигналы определенной частоты. Мемристоры играли роль постсинаптической мембраны, которая и несет функцию пластичности в мозге. Второй искусственный нейрон спонтанно выдавал импульсы без заданной частоты, а биологическая клетка через мемристор влияла на его активность. В ответ на период высокочастотной импульсации, задаваемой искусственным нейроном, живая клетка повышала свою активность и сохраняла ее даже после снижении частоты раздражения.

 

Женщина играла на скрипке, пока врачи удаляли опухоль из ее мозга

Британка Дагмар Тернер — скрипачка симфонического оркестра в одном из графств юго-восточной Англии. Несколько лет назад у нее диагностировали глиому второй степени, одну из наиболее частых опухолей мозга. Курс лучевой терапии женщине не помог: за шесть лет опухоль выросла почти вдвое. Поэтому врачи решили удалить опухоль хирургическим путем.

МРТ мозга показало, что опухоль локализована в правой лобной доле, которая соседствует с зоной, отвечающей за мелкую моторику левой руки, чрезвычайно важную для игры на скрипке. Поэтому перед началом операции врачи провели подробное картирование мозга. Во время этой процедуры Дагмар около двух часов играла на скрипке, чтобы врачи могли понять, какие участки коры мозга при этом были наиболее активны.

Перед началом операции скрипачку погрузили в медикаментозный сон, чтобы вскрыть черепную коробку. Когда дело дошло до удаления глиомы, медики разбудили женщину и дали ей инструмент. В то время как Тернер играла на скрипке гаммы, врачи проверяли работу участков ее мозга, ответственных за координацию рук и моторику пальцев. Дагмар Тернер прекрасно перенесла операцию. Ее выписали из госпиталя уже через три дня после того, как была удалена опухоль.

 

Алгоритм удаляет людей с видео в реальном времени

На веб-сервиса GitHub появился код для браузера, который позволяет удалять людей из видео в режиме реального времени. Алгоритм распознает структуру фона и на ее основе достраивает недостающие куски изображения, которые раньше занимала человеческая фигура. Для разработки кода использовалась система машинного обучения TensorFlow.js. Запустить ее в браузере можно с помощью JavaScript.

На протяжении последних лет появилось как минимум несколько подобных программ. Однако, в отличие от новой разработки, ни одна из них не работает с видео в режиме реального времени. В теории новый алгоритм можно будет внедрять не только в браузеры, но и в программное обеспечение для видеокамер. Это позволит «стирать» с них определенных людей — например, подозреваемых в преступлениях.

Автор кода отмечает, что его разработка — эксперимент, так что она не всегда справляется с задачами идеально. Действительно, на представленном образце видео хорошо заметны многочисленные артефакты. Тем не менее, для онлайн-инструмента алгоритм выглядит весьма достойно. Код доступен для применения и модификации любыми желающими. Например, на сайтах Codepen.io и Glitch.com можно протестировать его для собственной веб-камеры.

 

В Стэнфордском университете предложили охлаждать чипы с помощью света

В своей работе команда исследователей из Стэнфордского университета стремилась представить новый тип охлаждающего устройства, которое работало бы путем изменения теплообмена между объектом и окружающей средой, добавляя энергию к излучаемым фотонам — теоретически это должно увеличить количество отводимого тепла. Идея состоит в том, чтобы создать устройство с показателем преломления, колеблющимся во времени.

Общая схема термофотонного холодильника, работающего между холодной стороной и горячей стороной 
путем соединения двух режимов с использованием временной модуляции (фиолетовая стрелка)

Такое устройство может быть основано на существующей технологии — например, акустооптических модуляторах, в которых есть материалы, вибрирующие в ответ на звуковые волны. Тогда любые фотоны, которые проходят через колеблющийся материал, получат прилив энергии. Устройство может модулировать в определенном диапазоне частот фотонов, которые будут соответствовать данной среде.

Один из вариантов реализации такого устройства — нанесение слоев из тонких материалов с хорошими изоляционными качествами поверх охлаждаемого объекта. Затем можно использовать источник света, чтобы модулировать индекс отдельных слоев, давая фотонам, которые выходят из объекта, импульс энергии, что приведет к усиленному охлаждению объекта ниже. Идея, вероятно, будет работать только на небольших объектах, таких как компьютерные чипы.

 

Система распознавания лиц, работающая на расстоянии до 1 км

Необычный портативный прибор создается в интересах Командования специальных операций армии США, однако, вполне вероятно, что серийные экземпляры получит также полиция. На каких принципах он работает, пока неясно. Даже с учетом современных технологий заявленные возможности кажутся фантастическими. Закрытые тесты прототипа, судя по всему, прошли успешно.

Пентагон профинансировал доработку прототипа устройства, которое позволит идентифицировать человека по лицу на расстоянии до 1 км. Непосредственной разработкой прибора занимается компания Secure Planet. Старт проекту был дан еще в 2016 году, а рабочий прототип устройства продемонстрировали в конце прошлого года. В первоначальной заявке речь идет о портативном приборе, но теоретически его можно разместить и на дроне.

Распознавание лиц на таком огромном расстоянии -- очень сложная техническая задача, ведь даже длиннофокусные объективы будут давать смазанное изображение из-за движения атмосферы. Возможно, разработчики применят специальную нейросеть для реконструкции приемлемых по качеству изображений. Ранее стало известно, что американские военные заказали систему распознавания лиц, которая может идентифицировать людей в темноте по инфракрасным снимкам. Готовое устройство будет представлено в 2021 году.

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