Наша географияЗаявка на членство+7 916 848-78-01info@rusneuro.net
О НейроНетеНаша миссияЧлены союзаНовостиПресс-центрДокументыАрхивКонтакты
Новости / Обзор новостей нейротехнологий 27.01.18 - 02.02.18
Новости
2.02.2018

Обзор новостей нейротехнологий 27.01.18 - 02.02.18

Искусственный синапс для нейроморфных компьютеров

“Ultralow power artificial synapses using nanotextured magnetic Josephson junctions” | Science Advances | doi: 10.1126/sciadv.1701329

    нейроморфные вычисления

Инженеры из Национального института стандартов и технологий США (NIST) создали искусственный синапс, который может учиться. Он пропускает электрический импульс в зависимости от силы тока. Новый синапс будут использовать в нейроморфных компьютерах из сверхпроводящих компонентов, которые передают энергию без сопротивления. Такие синапсы поддерживают миллиард спайков в секунду, их можно сложить в трех измерениях, создав мощные системы вычислений.

Клетки в нервной системе устанавливают связи, и по мере прохождения сигналов между ними чувствительность принимающего нейрона усиливается: для передачи импульса синапсу требуется меньшая сила тока. Это укрепляет соединения, что позволяет нервным сетям обучаться. Синапс от NIST действует в той же манере -- порог его восприимчивости можно настраивать.

Схема синапса с кластерами в неупорядоченном состоянии (слева) и упорядоченном состоянии (справа).

Искусственный синапс представляет собой схему из двух сверхпроводников, разделенных тонким изолирующим слоем. Несмотря на то, что слой является диэлектриком, ток проходит через него в силу эффекта Джозефсона. Такой ток называют джозефсоновским, а соединение сверхпроводников — джозефсоновским контактом. Когда электрический ток, идущий в первый сверхпроводник, превышает критический уровень, во втором генерируются пики напряжения.

Авторы придумали, как менять порог восприимчивости контакта: в изолирующий слой включили нанокластеры из марганца. Они ведут себя подобно магнитным стержням и ориентируются вдоль силовых линий поля. При включенном магнитном поле кластеры становятся более выстроены, с подачей тока диэлектрик легче пропускает сигнал — порог восприимчивости контакта падает. Это и есть аналог обучения реального синапса.

Тонкая игла излучает и детектирует свет в глубоких слоях мозга

“Wireless optoelectronic photometers for monitoring neuronal dynamics in the deep brain” | PNAS | doi: 10.1073/pnas.1718721115

  нейромодуляция

Инженеры из Иллинойского университета, а также Медицинской школы Университета Дж. Вашингтона разработали тонкий гибкий зонд для беспроводной регистрации активности нейронов и их стимуляции. Миниатюрный источник света и фотоприемник упакованы на игольчатой ​​полимерной подложке: плоскую “иглу” вводят в глубокие слои мозга инъекцией. Ткани травмируются минимально, и зонд работает в мозге неделями.

Метод оптогенетики требует доставки света клеткам. Для этого используют оптоволокно, оно тянется из головы к лазерному источнику. Это ограничивает подвижность животных и повреждает соседние клетки из-за натяжений и изгибов волокна при резких движениях. Новый зонд использует беспроводную передачу данных, он не привязан кабелем к какому-либо устройству.

Компоненты зонда и их сравнительные размеры. Внизу фото мыши через неделю после введения зонда и электрическая схема устройства.

Авторы уместили на полиимидной подложке микродиод и фотодатчик. Поверх фотодатчика положен узкополосный поглотитель, он служит фильтром для блокировки света от диода и пропуска фотонов на длине волны флуоресценции клеток. Конструкция покрыта тонким слоем полидиметилсилоксана, что делает ее биосовместимой. Инъекционная часть зонда длиной до шести миллиметров имеет максимальную толщину ~ 150 мкм и ширину ~ 350 мкм. Снаружи на черепе закреплены съемный приёмопередатчик, блок управления и миниатюрный источник питания.

Зонд позволяет проводить беспроводную оптическую стимуляцию нейронов и регистрировать их флуоресценцию, связанную с генетически закодированными индикаторами кальция. Одновременно можно работать с несколькими животными в свободном поведении, не боясь, что они запутаются проводами. Так открывается возможность изучать работу мозга в социальных взаимодействиях.

Психологические тесты для нейросетей

“Psychlab: A Psychology Laboratory for Deep Reinforcement Learning Agents” | arXiv: 1801.08116

    искусственный интеллект

Программисты компании DeepMind разработали платформу, которая позволяет применять методы когнитивной психологии для изучения поведения искусственных агентов. В компании считают, что ИИ-агенты стали сложными, и не так легко выяснить, чему они обучились и как решают задачи. Авторы построили набор с открытым исходным кодом для тестирования нейросетей в трехмерной среде DeepMind Lab, основанной на Quake3.

Платформу назвали PsychLab, поведение агента в ней можно сравнить с поведением людей в аналогичных задачах из области когнитивной психологии и визуальной психофизики. Обычно во время теста человек сидит перед монитором и с помощью мыши отвечает на задания. Точно так же среда PsychLab позволяет агенту проходить тест на мониторе виртуального компьютера. Агент может смотреть в любом направлении и даже отвлекаться от эксперимента.

Мы видим явную разницу во времени реакции между людьми и искусственными агентами в третьей задаче визуального поиска. 

Замысел в том, что такая платформа позволяет людям и искусственным агентам выполнять те же тесты, сводя к минимуму экспериментальные различия. Что облегчает отсылку к имеющейся литературе по когнитивной психологии и рождает новые идеи внутри принятого круга понятий. Последние 150 лет психологи разрабатывали строго контролируемые эксперименты, чтобы проверять у человека конкретную когнитивную способность, изолируя ее от других.

Сотрудники DeepMind предложили ряд классических экспериментальных задач для работы на мониторе виртуального компьютера, с гибким и простым в освоении программный интерфейсом (API), который позволяет создавать собственные задачи. Они протестировали своих ИИ-агентов и обнаружили различия в том, как нейросети и люди решают одни и те же задачи. Используя эти знания, программисты рассчитывают улучшить конструкцию своих агентов.

Активность мозга предсказывает дружбу

“Similar neural responses predict friendship” | Nature Communications | doi: 10.1038/s41467-017-02722-7

    трекинг состояний

Мозг человека реагирует на мир подобно тому, как реагирует мозг его друга. Психологи из Калифорнийского университета и Дартмутского колледжа провели фМРТ сканирование студентов и выяснили, что паттерны активности мозга более всего схожи у тех, кто находится в дружеских отношениях. А чем меньше социальных связей между студентами, тем сильнее различаются их фМРТ снимки.

Авторы привлекли к исследованию 279 студентов и попросили их сообщить, с кем они наиболее дружны. Психологи также учли возраст студентов, пол, этническую принадлежность и даже то, кто из них левша. Они построили граф социальных связей, где вершины обозначают каждого из участников, а ребра показывают, сколько у того дружеских связей с другими студентами из выборки. Далее случайным образом отобрали 42 человек и провели с ними эксперимент.

Для каждого студента во время просмотра видео вычислено среднее время реагирования в каждом выделенном участке мозга. Затем была рассчитана корреляция временных рядов по каждому участку для каждой пары участников.

Им показывали серию видеороликов и одновременно делали функциональную томографию мозга. Ролики охватывали разные темы и жанры, включая политику, науку, юмор и музыкальные клипы. Каждый студент просматривал одни и те же видео в том же порядке. Затем исследователи сравнили результаты сканирования по всей группе.

Оказалось, что у друзей, то есть связанных вершин графа, паттерны мозговой активности гораздо более сходны между собой, чем у несвязанных или удаленных друг от друга вершин. Причем, если два человека связаны через третьего, то их мозговые активности тоже похожи, но слабее, чем у непосредственных друзей. Таким образом, фМРТ можно использовать, чтобы определить социальную дистанцию между людьми и силу их дружеских связей.

Остается лишь открытым вопрос, возникает ли дружба как следствие схожих реакций мозга или реакции мозга подстраиваются по мере укрепления дружеских отношений.

17.08.2018Обзор новостей нейротехнологий 13.08.18 - 17.08.18

Самые актуальные новости за неделю

Подробнее
17.08.2018Нейроэкономика. Кто принимает решения за нас?

22 августа состоится очередная лекция, в рамках специального проекта Отраслевого союза "Нейронет" NeuroAcademy, на тему "Нейроэкономика". Лектором выступит кандидат биологических наук, директор Института когнитивных нейронаук НИУ ВШЭ, ведущий научный сотрудник Центра нейроэкономики и когнитивных исследований НИУ ВШЭ Василий Ключарев

Подробнее
15.08.2018Российские генетики научились прогнозировать внешность будущих детей

Научные сотрудники медико-генетического центра Genotek разработали метод, который позволяет прогнозировать внешность будущего ребенка по генетическим данным родителей. Он может стать востребованным в случае массового распространения технологий ЭКО или редактирования генома для выбора родителями внешности их детей.

Подробнее
14.08.2018Как машинам научиться понимать нас?

17 августа состоится очередная лекция, в рамках специального проекта Отраслевого союза "Нейронет" NeuroAcademy, на тему "Нейроинформатика на примере анализа текстов". Лектором выступит Профессор Департамента компьютерных наук НИУ ВШЭ, сотрудник Института высшей нервной деятельности и нейрофизиологии РАН, руководитель Microsystems Ltd Александр Харламов

Подробнее
10.08.2018Обзор новостей нейротехнологий 04.08.18 - 10.08.18

Самые актуальные новости за неделю

Подробнее
9.08.2018НейроЧат в числе ста лучших изобретений России по версии Роспатента

Коммуникационная система НейроЧат для людей с серьёзными ограничениями речи и движений, позволяющая общаться силой мысли, была признана одним из лучших изобретений России за прошедший год

Подробнее
7.08.2018Контакт с мозгом: нейроинтерфейсы и искусственный интеллект

14 августа состоится очередная лекция, в рамках специального проекта Отраслевого союза "Нейронет" NeuroAcademy, которая будет посвящена взаимодействию с мозгом. Лектором выступит создатель и руководитель Лаборатории нейрофизиологии и нейрокомпьютерных интерфейсов на базе биологического факультета МГУ им. Ломоносова, Александр Каплан. 

Подробнее
6.08.2018Сбербанк показал, как будет выглядеть его робот «Ника»

Сбербанк показал робота собственной разработки «Ника» с системой искусственного интеллекта iPavlov. 

Подробнее
3.08.2018Обзор новостей нейротехнологий 28.07.18 - 03.08.18

Самые актуальные новости за неделю

Подробнее
2.08.2018Технологическая сингулярность

В рамках образовательного интенсива "Остров 10-21" прошла лекция на тему "Технологическая сингулярность". Спикером выступил амбассадор Университета сингулярности в России, генеральный директор "Орбитал капитал партнерз" Евгений Кузнецов.

Подробнее
1.08.2018Революция в ИИ. Как это было.

31 июля в Отраслевом союзе "Нейронет" прошла очередная лекция в рамках летнего цикла лекций масштабного образовательного проекта Neuro Academy, которая была посвящена "революции глубокого обучения" в технологиях искусственного интеллекта. Лектором выступил Виталий Дунин-Барковский.

Подробнее
30.07.2018Программа мероприятий NeuroHub завершается

В апреле этого года при содействии Центра нейроинформационных технологий негосударственного института развития «Иннопрактика» стартовал проект NeuroHub, который был создан как площадка для развития стартапов в области нейротехнологий и реализован сообществом CommON

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