Главная страница > Новости > ОБЗОР НОВОСТЕЙ НЕЙРОТЕХНОЛОГИЙ 11.01.2021-17.01.2021

ОБЗОР НОВОСТЕЙ НЕЙРОТЕХНОЛОГИЙ 11.01.2021-17.01.2021

18 января 2021

Прорыв в лечение болезни Паркинсона — фокусированная ультразвуковая терапия

Лечение ультразвуком значительно снизило симптомы неизлечимой болезни у всех пациентов. Технология ученых из Виргинского университета фокусирует звуковые волны внутри тела и позволяет отключать нарушенные нейронные связи или разрушать поврежденные участки ткани мозга. Весь процесс лечения проходит под контролем МРТ в режиме реального времени. Это позволяет корректировать степень воздействия для достижения наилучших эффектов.

Авторы работы рассматривают новую терапевтическую стратегию в качестве альтернативы операции на головном мозге. Они провели плацебо-контролированное исследование, в котором 27 добровольцев получили терапию сфокусированным ультразвуком, а 13 человек — имитацию процедуры. Симптомы болезни до и после лечения оценивали по шкале от 1 до 44. После лечения все пациенты сообщили об улучшениях на 10 баллов, в то время как в группе плацебо позитивные изменения были менее чем на два балла.

В настоящее время американский регулятор FDA уже одобрил терапию сфокусированным ультразвуком для лечения тремора при болезни Паркинсона, однако симптомы состояния выходят далеко за рамки непроизвольных движений конечностей и других частей тела. Пока ученым необходимо достигнуть большей безопасности процедуры. В дальнейшем она будет показана тем пациентам, которые не хотят или не могут проводить инвазивные операции на головном мозге.

Исследователи научили робота проявлять «примитивную эмпатию» к другому роботу

В исследовании, опубликованном в журнале Nature Scientific Reports, ученые показывают, как робот научился предсказывать будущие действия своего партнера на основе нескольких видеокадров. 

В основе этой системы – модель психики человека, которая является основным признаком человеческого познания и возникает у большинства детей в возрасте около трех лет — теория разума. 

“Наблюдатель” видит робота-актера в манеже, где есть зеленая “еда” и красное препятствие

Исследователи поместили робота в небольшой вольер и дали задание двигаться к одному из двух зеленых кружков, попавших в его поле зрения. Робот всегда выбирал кружок, который считал более близким. Если ближний зеленый кружок закрывали от робота красным блоком, робот либо перемещался к дальнему, либо не двигался. Второй робот провел несколько часов, наблюдая за первым. Робот-наблюдатель видел всю сцену. В его поле зрения всегда находились оба зеленых кружка. 

После этого, робот-наблюдатель понял, что происходит и научился предсказывать, что будет делать первый робот, глядя на расположение зеленых кружков и красного блока. Робот-наблюдатель научился прогнозировать цель и действия первого робота с точностью 98,45%, несмотря на отсутствие способности к образному мышлению. Такая способность обработки изображения более проста и примитивна, чем модель психики человека, но команда ученых считает, что она может стать ступенью в развитии сочувствия у роботов.

Модели ИИ от Microsoft и Google обошли человека в понимании логики текста

Авторы бенчмарка SuperGLUE опубликовали результаты последнего тестирования моделей обработки естественного языка. Модели Microsoft DeBERTa и Google T5 + Meena доказали понимание причинно-следственных связей в тексте и впервые обошли в этом человека. ИИ от Microsoft набрал 90,3 балла, ИИ от Google — 90,1 балла, в то время как усредненный результат человека в этом тесте составляет 89,8 баллов. Тестирование моделей DeBERTa и T5 + Meena проводились только на английском языке.

Тестирование SuperGLUE включало восемь сложных задач, связанных с пониманием контекста, структуры текста, причинно-следственных связей и альтернативных вариантов. В ходе последней серии испытаний ИИ анализировал короткие отрывки статей из Википедии, отвечал на вопросы со «спрятанными» в тексте ответами и подбирал аналогии. У обеих моделей — Microsoft и Google — это получилось лучше, чем у людей.

Архитектура DeBERTa. DeBERTa улучшает модели за счет 1) использования механизма распутанного внимания, в котором каждое слово представлено с использованием двух векторов, которые кодируют его содержание и относительное положение и 2) декодером расширенной маски.

В качестве примера Microsoft привела сложный тест для понимания естественного языка, с точки зрения ИИ: «Ребенок стал невосприимчив к болезни. В чем причина? 1) Он избежал контакта с болезнью. 2) Он получил вакцину от болезни». Если раньше этот простой для человека вопрос, поставил бы ИИ в тупик, то теперь все изменилось. Большая часть теста SuperGLUE включала аналогичные задачи и DeBERTa успешно с ними справилась.

Создан надежный метод записи данных с компьютера прямо в ДНК живых клеток

Американские ученые из Колумбийского университета разработали способ превратить колонии бактерий в запоминающее устройство, подключенное к компьютеру. В их эксперименте ячейки с живыми организмами играли роль настоящих банков памяти, как на флеш-накопителе. Для записи и считывания данных биологи создали систему, чувствительную к окислительно-восстановительным реакциям в клетках. Она настроена так, чтобы улавливать взаимодействия конкретных плазмид с хромосомной дезоксирибонуклеиновой кислотой бактерий.

Чтобы превратить бактерии в «биологическую флешку», в них ввели два типа специально созданных плазмид — сенсорный и записывающий. Они реагируют на определенные биологические сигналы и начинают модифицировать геном бактерии. Запись необходимых данных производится аналогично штрих-коду в заранее выбранных CRISPR-локусах. Способность бактерий защищать свой геном от негативных факторов среды позволила прочесть сохраненные учеными данные даже спустя 80 поколений подопытных микроорганизмов.

Принципиальная схема эксперимента

Емкость экспериментального банка памяти пока не впечатляет — всего 72 бита в 24 трехбитовых ячейках. Этого было достаточно для записи «Hello World» специально разработанным кодом, но, чтобы применить технологию на практике, требуются серьезные усовершенствования. К тому же нужно снизить количество ошибок: даже на столь малом объеме информации точность считывания составила всего 98 процентов. Однако поставленный эксперимент — подтверждение концепции.

Катодная электростимуляция мозга в области зоны Вернике может помочь лучше запоминать абстрактные слова

Исследователи из лаборатории поведенческой нейродинамики СПбГУ изучили, каким образом разные виды транскраниальной электрической стимуляции (ТЭС) мозга влияют на изучение новых слов. Эксперименты показали, что катодная ТЭС зоны Вернике позволяет испытуемым лучше запомнить новые абстрактные слова — те, которые обозначают идеи и отвлеченные понятия. Результаты исследования в будущем могут помочь в создании новых вспомогательных нейротехнологий и реабилитации людей с когнитивными нарушениями.

Основные экспериментальные процедуры

Участников разделили на три группы по 24 человека. Две из групп получали катодную или анодную стимуляцию зоны Вернике — это часть коры головного мозга, связанная с восприятием речи; еще одна группа — контрольная, в ней испытуемые получали псевдостимуляцию, при которой ток в электроды не подавался. После этого испытуемые изучали новые конкретные и абстрактные слова на русском языке, значение которых им необходимо было выявить из контекста коротких историй. Результаты обучения оценивались с помощью лексических и семантических заданий как сразу после обучения, так и на следующий день — чтобы выявить эффекты так называемой консолидации памяти.

Успешность прохождения тестов оказалась разной в зависимости от типа ТЭС, типа слов (абстрактные/конкретные) и проверочных заданий. Исследование показало, что в обработке абстрактной и конкретной семантики участвуют различные, но частично пересекающиеся нейронные механизмы. Мы видим, что в усвоении абстрактных слов ключевую роль играют основные языковые области. Причем их катодная электростимуляция делает этот процесс более эффективным.