Наша географияЗаявка на членство+7 916 848-78-01info@rusneuro.net
О НейроНетеНаша миссияЧлены союзаНовостиПресс-центрДокументыАрхивКонтакты
Новости / Обзор новостей нейротехнологий 26.08.17-01.09.17
Новости
1.09.2017

Обзор новостей нейротехнологий 26.08.17-01.09.17

Беспроводная передача данных с помощью лазерного луча

“Optical wireless information transfer with nonlinear micromechanical resonators” | Microsystems & Nanoengineering | doi:10.1038/micronano.2017.26

компоненты электроники

Инженеры и физики Бостонского университета показали, что сила давления лазерного луча может быть использована как сила модуляции электромеханического устройства, нелинейного резонатора MEMS. Так можно передать сообщение беспроводным способом на длину луча. В схеме авторов информация закодирована в интенсивности луча, его направляют на нелинейный механический резонатор микронного размера, и сила давления излучения создает в резонаторе сигнал модуляции боковой полосы. Такой сигнал позволяет извлечь точную информацию, закодированную в малых изменениях силы излучения.

Резонатор MEMS представляет собой прямоугольник из пластин размером 96 на 270 мкм. Он изготовлен из структурных слоев кремния толщиной 5 мкм и диоксида кремния толщиной 1 мкм. Выше положен слой молибдена толщиной 300 нм для заземления, далее самый верхний пьезоэлектрический слой из нитрида алюминия толщиной 1 мкм для приема и передачи сигналов и по бокам молибденовые электроды толщиной 300 нм для приведения резонатора в действие и детектирования электромеханического сигнала. На MEMS подают напряжение, он резонирует на некоей частоте, и луч лазера её модулирует -- в исходной частоте резонатора появляется боковая полоса. Декодирование сигнала боковой полосы дает сигнал, переданный лазерным лучом.

 

Луч от зеленого лазерного диода падает на управляемый резонатор и вызывает дополнительный малый сигнал с использованием последовательности импульсов с частотой модуляции от 1 до 5 кГц. Лазер модулируется по амплитуде и частоте с помощью генератора сигналов, который подключен к порту модуляции драйвера лазера.

Авторы продемонстрировали передачу данных на микрорезонатор со 100-процентной точностью в оптическом диапазоне частот. Они несколько раз передали сообщение “Hello world!”, а затем передали монохромное изображение известного фото Эйнштейна размером 100х100 пикселей. Подход основан только на импульсе падающих фотонов и потому позволяет использовать любую часть оптической полосы частот, которая в 10 000 раз шире, чем радиочастотный диапазон. Некоторые наномеханические резонаторы имеют частоты порядка 10 ГГц, отсюда максимальная допустимая скорость передачи битов может составить от сотен МГц до нескольких ГГц.

По словам авторов архитектура оптической модуляции механических резонаторов предлагает новые возможности в беспроводной связи. Резонаторы могут быть микро- и нано размеров, их легко разместить во многих точках. Поскольку метод требует ненулевой частоты модуляции, на связь не влияют окружающие условия, такие как непрерывное солнечное излучение. Дополнительное преимущество в том, что она зависит от интенсивности несущей, а не от длины волны.


Робот ищет одиночные нейроны в мозге

“Closed-Loop Real-Time Imaging Enables Fully Automated Cell-Targeted Patch-Clamp Neural Recording In Vivo” | Neuron | doi: 10.1016/j.neuron.2017.08.011 и doi: 10.1016/j.neuron.2017.08.018

имиджинг

Биоинженеры из Массачусетского технологического института, а также Имперского колледжа Лондона объединили роботизированное управление с двухфотонной микроскопией, чтобы регистрировать активность конкретных нейронов у живых животных. Они усовершенствовали метод фиксации потенциала или пэтч-кламп, известный с середины 1970-х годов. Используя новый автоматизированный подход, исследователи смогли записать данные из двух типов клеток -- интернейронов, которые ретранслируют сигналы между другими нейронами, и возбуждающих нейронов, известных как пирамидальные клетки.

Пэтч-кламп проводят с помощью микропипетки, она должна плотно прилегать к мембране нейрона. Этого сложно добиться вручную, если вас интересует конкретная клетка в густо населенной ткани живого мозга. Пять лет назад авторы автоматизировали процесс, они создали алгоритм, который доставляет пипетку к нейрону, ориентируясь на изменения картины электрического сопротивления. Перемещая пипетку вперед, алгоритм видит очень маленькое, но очень последовательное изменение импеданса, что означает, что поблизости есть нейрон. Однако так можно поймать лишь первую клетку, что попадется на пути, и трудно записать клетки, отличные от крупных пирамидальных нейронов, которые доминируют в коре.

Микроскоп нацеливают на клетку-мишень, затем в фокус вводят кончик пипетки и делают последовательные снимки по мере продвижения пипетки. Клетка смещается, алгоритм учитывает эти смещения, корректируя управления пипеткой.

Новая система сочетает автоматическое управление по импедансу с двухфотонным микроскопом, позволяя находить и записывать специфические флуоресцентно меченные нейроны. Причем, когда пипетка продвигается вглубь мозга, она чуть деформирует ткани, и клетка-мишень не остается на одном месте, все время немного смещаясь. Авторы создали алгоритм с настройкой замкнутого контура: микроскоп делает снимки, отслеживая смещение нейрона, а движение манипулятора с пипеткой учитывает это смещение. Так удалось записать редкие клетки.

Исследователи отображали нейроны с помощью двухфотонной микроскопии, используя импульсный лазер для отправки инфракрасного света в мозг. Он подсвечивал клетки, которые модифицированы для экспрессии флуоресцентного белка, и подсвечивал кончик самой пипетки. Методику нелегко выполнить вручную -- хотя ученый видит нейрон и пипетку через микроскоп, ему нужно компенсировать движение клеток по мере углубления пипетки. Для робота задача проще, он отслеживает, где находится нейрон, автоматически перемещает фокус микроскопа и автоматически передвигает пипетку. Метод позволит большему количеству ученых изучать одиночные нейроны и их взаимодействия, для чего авторы выложили протокол и софт по адресу autopatcher.org.



Стволовые клетки человека прижились в мозге обезьян

“Human iPS cell-derived dopaminergic neurons function in a primate Parkinson’s disease model” | Nature | doi:10.1038/nature23664

стволовые клетки

Терапия болезни Паркинсона с помощью индуцированных стволовых клеток стала на шаг ближе. Биологи из Киотского университета показали, что клетки предшественники дофаминергических (DA) нейронов, полученные из плюрипотентных стволовых клеток человека, прижились в мозге обезьян, отрастили аксоны и начали работать как DA нейроны среднего мозга, улучшив состояние животных. Это открывает путь к клиническим исследованиям на людях, так как введение стволовых клеток не привело к осложнениям у приматов за два года наблюдений.

Болезнь Паркинсона уничтожает нейроны, синтезирующие дофамин, что приводит к тремору и когнитивным нарушениям. Для пациентов возможность пополнить резерв DA нейронов в мозге за счет индуцированных стволовых клеток, не отторгаемых организмом, станет прорывом. Чтобы все тщательно проверить, авторы протестировали методику на обезьянах, моделях болезни Паркинсона. Они получили плюрипотентные стволовые клетки из крови и кожи трех человек с болезнью Паркинсона и четырех здоровых людей. Затем конвертировали их в клетки предшественники, продуцирующие дофамин, и ввели в средний мозг обезьян.

Все животные, получившие инъекцию, стали двигаться на 40-55% активнее и свободнее, что соответствует результату предыдущих экспериментов с эмбриональными стволовыми клетками. У них снизился тремор, движения стали более плавными. Причем клетки, взятые у пациентов с диагнозом болезни Паркинсона и взятые у здоровых доноров, были одинаково эффективны. Такие стволовые клетки получить проще, нежели эмбриональные, и они могут быть получены из клеток самого пациента, что снимает вопрос об иммунном отторжении. В опытах мартышкам вводили иммунодепрессанты, так клетки не просто чужие, но и другого вида.

За два года не возникло опухолей, клетки встроились в нервные сети, отрастив нейриты в области полосатого тела. Авторы изучили мозг обезьян с помощью магнитно-резонансной и позитронно-эмиссионной томографии, провели гистологический анализ тканей и определили набор генов, чья экспрессия позволяет оценить качество стволовых клеток. Авторы считают данную работу заключительным этапом перед первой терапией нейродегенеративных заболеваний с помощью индуцированных стволовых клеток. Они планируют отобрать пациентов уже в следующем году.


Скрученные углеродные нанотрубки генерируют энергию

“Harvesting electrical energy from carbon nanotube yarn twist” | Science | doi: 10.1126/science.aam8771
 

мягкая электроника

Международная команда исследователей во главе с инженерами из Техасского университета в Далласе разработала генератор энергии из скрученных углеродных нанотрубок. Он выдает до 250 Вт с килограмма в ответ на механическое растягивание и не требует подачи внешнего электрического напряжения для заряда конденсатора. Используя жгуты из трубок весом меньше, чем вес комара, команда смогла получить достаточную мощность для питания светодиода. Компактные и легкие преобразователи механической энергии в электрическую будут востребованы в Интернете вещей (IoT) и нательной электронике.

Жгуты изготовлены из нанотрубок, полых цилиндров из углерода в 10 000 раз тоньше человеческого волоса. Исследователи закрутили нанотрубки в высокопрочные, легкие нити. Чтобы сделать пряжу эластичной, они много раз перекрутили трубки, так что нити напоминают перекрученную резиновую ленту. Затем их покрыли ионопроводящим материалом, погрузив в ванну с электролитом. Так жгуты стали суперконденсаторами, им не нужен внешний заряд во время работы. А плотная скрученность превращает их в обмотку, повышая КПД.

 

Разные варианты скручивания нанотрубок и “зарядка” жгута в электрохимической ванне.

При растяжении нитей их толщина уменьшается, электрические заряды сближаются, и емкость нитей меняется. Это увеличивает напряжение, связанное с зарядом, хранящимся в нитях, что позволяет получать электроэнергию. Так механическое растяжение меняет электрическую химическую емкость на поверхности суперконденсаторной пряжи. Но для достижения эффекта важно скрутить трубки правильным образом, чтобы вызвать максимальные завихрения. Авторы провели расчеты и предложили разные варианты скручивания, позволяющие генерировать энергию.

Они испытали нити на практике, включив их в ткань рубашки. За счет дыхания нити растягивались и генерировали электрический сигнал, демонстрируя потенциал питания для нательных датчиков. Получение энергии от движений человека снимает необходимость в батареях, причем нити авторов при растяжении давали в сто раз большую электрическую мощность на вес по сравнению с мягкими механическими генераторами, описанными в других исследованиях.


Искусственный синапс из дерева

“Artificial Synapses with Short- and Long-Term Memory for Spiking Neural Networks Based on Renewable Materials” | ACS Nano | doi: 10.1021/acsnano.7b03347

мягкая электроника

Инженеры из Пхоханского университета науки и технологии в Южной Корее построили искусственный синапс для мемристора. Синапс изготовлен на основе лигнина, натурального полимера, который распространен в природе и содержится в клетках сосудистых растений и некоторых водорослей. Как правило, мемристоры делают из неорганических материалов, они хрупки и не обладают биосовместимостью. Используя лигнин, мемристор можно сделать гибким, имплантируемым в организм, биоразлагаемым и дешевым.

Авторы выбрали лигнин, поскольку его легко получить в больших количествах, даже из отходов целлюлозно-бумажной промышленности, в нем высокое содержание углерода по сравнению с другими полимерами, тепло может преобразовать его в аморфные или графитовые структуры и, тем самым, изменить его электропроводность. Последнее свойство выгодно использовать в искусственном синапсе, где свойства меняются в ответ на приложенные электрические сигналы. Двухконтактный синапс изготовили на основе гибкой пленки из полиэтиленового терефталата, покрытого оксидом индия и олова (ITO). Сверху был осажден слой лигнина, в качестве верхнего электрода служили вкрапления из золота.

 

Лигнин содержится в одеревеневших клеточных оболочках. Устройство выглядит как эластичная пленка и  по-разному меняет сопротивление в ответ на разные режимы входящих импульсов.

Верхний электрод Au эмулирует пресинаптические нейроны, а нижний электрод ITO -- постсинаптические нейроны. На устройство подавали электрические импульсы, чтобы вызвать в нем синаптическое поведение. Так, пятьдесят последовательных отрицательных импульсов (-0,7 В, 100 мс) усилили проводимость в устройстве, затем к нему применили пятьдесят положительных импульсов (+ 0,7 В, 100 мс), и проводимость снизилась. Авторы многократно тестировали разные режимы стимуляции и убедились, что устройство обладает памятью, последовательно меняя синаптический вес (проводимость) в зависимости от серии приложенных импульсов.

Устройство проявило базовые свойства биологического синапса, такие как усиление и ослабление синаптической передачи, пластичность в ответ на частоту спайков, переход краткосрочной потенциации в долговременную. Причем, искусственный синапс работал и при изгибании пленки. Авторы заключают, что природный и доступный, экологически безопасный и биосовместимый полимер, такой как лигнин, может быть многообещающим ключевым компонентом для искусственных синапсов и гибких электронных устройств, включая имплантируемые.

20.01.2018Российские нейротехнологии покоряют мир – НейроЧат на CES-2018

Проект НейроЧат принял участие в выставке CES-2018 в рамках стенда Российского экспортного центра. Команда проекта рассказала о своих впечатлениях от крупнейшей в мире выставки электроники.

Подробнее
19.01.2018Обзор новостей нейротехнологий 12.01.18 - 19.01.18

Самые актуальные новости за неделю.

Подробнее
16.01.2018FunHack соберет разработчиков "потехи ради"

26-28 января сообщество Science Guide вместе с акселератором фановых стартапов FunCubator и OpenTalks.AIпроведут хакатон FunHack.

Подробнее
12.01.2018Обзор новостей нейротехнологий 06.01.18 - 12.01.18

Самые актуальные новости за неделю.

Подробнее
29.12.20173 февраля 2018 в Москве пройдет знаковое событие в сфере российских нейротехнологий - III Съезд Отраслевого союза «Нейронет»

Съезд традиционно проводится при участии представителей институтов развития, руководителей сегментов, членов Отраслевого союза «Нейронет», партнеров и участников сообщества «Нейронет».

Подробнее
29.12.2017Отраслевой союз «Нейронет» принял участие во встрече с представителями научного сообщества и администрацией Волгоградской области

22 декабря в Волгограде прошла встреча представителей Отраслевого союза «Нейронет» с руководством Волгоградского государственного технического Университета, а также с представителями региональных университетов, промышленных предприятий и руководителей администрации Волгоградской области. 

Подробнее
29.12.2017НейроЧат примет участие в международной выставке International Consumer Electronics Show

Выставка CES-2018 пройдет в Лас-Вегасе с 6 по 12 января 2018 года.

Подробнее
29.12.2017Обзор новостей нейротехнологий 26.12.17 - 29.12.17

Самые актуальные новости за неделю.

Подробнее
25.12.2017Обзор новостей нейротехнологий 15.12.17 - 25.12.17

Самые актуальные новости за неделю

Подробнее
22.12.2017В тренды YouTube попало видео НейроЧат, российского проекта для общения силой мысли.

Судя по всему, аудитория рунета начинает интересоваться не только рэп-баттлами и стендап шоу, но и развитием российской науки.

Подробнее
18.12.2017Команда МФТИ заняла первое место в соревновании чат-ботов на конференции NIPS

4–9 декабря в городе Лонг-Бич (Калифорния) состоялась крупнейшая конференция по машинному обучению NIPS, в которой приняли участие сотрудники лаборатории нейронных сетей и глубокого обучения МФТИ: Михаил БурцевВалентин МалыхМаксим КретовМарат ЗайнутдиновВарвара Логачева и Ольга Кайрова.

Подробнее
18.12.2017The conversational intelligence challenge finals

IMAGE

On Dec. 8 the Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS) hosted the finals of Conversational Intelligence Challenge. The challenge was organized within the collaboration of AI research universities.

Подробнее
16.12.2017Insilico Medicine named to the global top 100 AI companies by CB Insights

Insilico Medicine Named to the 2018 AI 100, Highlighting Advancements in Deep Learning for Drug Discovery and Longevity Biotechnology

Подробнее
15.12.2017Обзор новостей нейротехнологий. 09.12.17 - 15.12.17

Самые актуальные новости за неделю.

Подробнее
15.12.2017НейроЧат на инновационном форуме Подмосковья

Компания НейроЧат приняла участие в Инновационном  форуме Подмосковья, прошедшем 13 декабря в Доме правительства Московской области. 

Подробнее
15.12.2017Компания ВИКИУМ прошла в финал шоу "Идея на миллион" на канале НТВ

Поздравляем наших партнеров с успешным прохождением в финал и желаем победы на дальнейших этапах битвы стартапов!

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