ОБЗОР НОВОСТЕЙ НЕЙРОТЕХНОЛОГИЙ 25.01.2021-31.01.2021

Нейросеть распознала прослушиваемую песню по активности мозга

Исследователи из Индии и Нидерландов показали, что песню, которую слушает человек, можно определить по активности его мозга. Они провели эксперимент, во время которого предварительно обученный алгоритм получал небольшие фрагменты электроэнцефалограммы человека, слушающего музыку, и с точностью 85 процентов определял конкретную песню, звучащую в наушниках.

Изначально исследователи разбивали данные с ЭЭГ на фрагменты или «окна» продолжительностью в секунду и получали матрицы типа «электрод — активность за промежуток времени». Затем они преобразовали исходные сигналы из временной в частотную область. В результате авторы получили спектр сигнала ЭЭГ с размерностью 126 на 128, который удобно использовать для дальнейшего анализа. После предварительной обработки данные подаются сначала на трехслойную сверточную нейросеть для выделения признаков, а затем на двухслойную плотную нейросеть для классификации песен.

Односекундные фрагменты двух песен во временном (сверху) и частотном представлении (снизу)

Для сбора датасета ученые пригласили 20 добровольцев. Каждый из них поочередно с перерывами слушал 12 песен с закрытыми глазами в комнате со слабым освещением (чтобы минимизировать влияние других органов чувств). Нейросеть обучили на этих данных и проверили результаты. Точность распознавания оказалась равной 84,96 процента.

С помощью ультразвука ученые вывели из комы еще двух пациентов

Первый успешный случай вывода из комы сфокусированным ультразвуком произошел в 2016 году с 25-летним пациентом, однако до сих пор сами авторы метода частично рассматривали это событие как везение и не могли точно утверждать, что помогло именно воздействие ультразвуком. Теперь же первые признаки сознания достигнуты у 56-летнего мужчины и 50-летней женщины с тяжелыми черепно-мозговыми травмами.

Воздействие сфокусированным ультразвуком низкой интенсивности направлено на возбуждение нейронов таламуса

Мужчина находился в вегетативном состоянии более 14 месяцев, однако после первой из двух процедур продемонстрировал возможность бросать и ловить мяч, а также, вероятно, узнавал некоторых своих родственников на фотографиях. Когда его спрашивали собственное имя, то он мог утвердительно сказать «да» или «нет» в ответ на варианты. После второй процедуры пациент уже мог писать ручкой на бумаге, самостоятельно пить из бутылки, а также общаться и отвечать на вопросы.

Еще более тяжелым был второй случай. У женщины случилась остановка сердца более 2,5 лет назад и она находилась в сложной ситуации. Через несколько дней после первого сеанса лечения она впервые смогла узнавать некоторые предметы быта. Затем она также демонстрировала способность понимать речь. В обоих случаях ученые наблюдали значимую реакцию в течение всего нескольких дней после вмешательства.

Полиция Дубая поймала убийцу по электрической активности его мозга

Технология получила название «отпечаток памяти» (Memory print). На практике ее впервые применили в ходе недавнего расследования убийства. Подозреваемым демонстрируются изображения, в данном случае — фотографии. Большая часть из них похожа на связанные с делом снимки, но на самом деле они никак к нему не относятся. Однако некоторый процент изображений — свидетельства с места преступления или фотографии орудия убийства.

Во время этого процесса на испытуемых надеты датчики, снимающие электроэнцефалограмму (ЭЭГ). Если подозреваемый видит связанное с преступлением изображение и электрическая активность его мозга определенным образом изменяется, значит, скорее всего, этот человек каким-то образом сам связан с делом. В вышеописанном случае таким образом выявили предполагаемого убийцу. В ходе дальнейшего допроса под впечатлением от фантастической технологии тот сразу сознался и предоставил полицейским дополнительные сведения о своем злодеянии.

В основе метода лежит регистрация волны P300. Это вызванный потенциал, то есть такое изменение электрической активности мозга, которое прямо связано с определенным событием. Он широко применяется в простых интерфейсах мозг-компьютер, а также проводились попытки создать на основе его фиксации полиграфы (детекторы лжи). 

В MIT создали способ разработки «мозгов» для роботов для ускорения их работы

Восприятие стимулов и вычисление реакции требует «большого количества вычислений», что ограничивает время реакций. Новый метод роботоморфных вычислений от инженеров из Массачусетского технологического института использует физическую схему робота и предполагаемые приложения для создания специализированного компьютерного чипа, который минимизирует время отклика.

Система создает индивидуальный дизайн оборудования, чтобы наилучшим образом удовлетворить вычислительные потребности конкретного робота. Пользователь вводит параметры робота, такие как расположение конечностей и движения различных частей. Новая разработка переводит эти физические свойства в математические матрицы. Они являются «разреженными», а значит, содержат множество нулевых значений, которые примерно соответствуют движениям, которые невозможны с учетом конкретной анатомии робота. 

Затем система проектирует аппаратную архитектуру, специализированную для выполнения вычислений только с ненулевыми значениями в матрицах. Таким образом, получившаяся конструкция микросхемы адаптирована для обеспечения максимальной эффективности вычислительных потребностей робота. И эта настройка окупилась при тестировании.

Искусственный интеллект улучшит изучение нейронных связей мозга

Японские исследователи предполагали настроить параметры двух разных широко используемых алгоритмов реконструкции МР-изображений, чтобы оба как можно лучше могли реконструировать длинные тракты нейронных связей в мозге. Но комбинировать эти параметры они обучили искусственный интеллект (ИИ). При каждой смене какого-либо параметра алгоритм ИИ анализировал полученные трактограммы и сравнивал с эталоном – коннектомом, полученным с помощью трассировки.

Лучшие параметры (при которых достигалось большее соответствие коннектомов) переходили в следующее поколение анализа, и так до тех пор, пока перебор параметров не завершался. В конце концов исследователи взяли все лучшие параметры и усреднили их, создав единый общий набор. Таким образом ученые проанализировали мозг десяти обезьян мармозеток.

МР-томограф и значения, получаемые при трактографии, с помощью которых реконструируется направление нервных волокон

Как оказалось, алгоритм с общим набором оптимизированных параметров смог сгенерировать такие коннектомы мозга мармозеток в ходе дМРТ, которые наиболее точно подошли к аналогам, полученным в ходе трассировки. Между изображениями, которые создавались алгоритмами реконструкции с набором параметров по умолчанию и оптимизированными, наблюдается значительная разница. И этот факт ставит данные, полученные в ходе стандартных исследований коннектомов с помощью МРТ, под серьезный вопрос.