Лебедев про мозг

Голицына — 6

Голицына — 5

Голицына — 4

Голицына — 3

Голицына — 2

Голицына — 1

В Самару тайно приехал Анил Сет. Но все тайное становится явным.

Коляска, управляемая мозгом

Представьте себе, как на сцене конференции молодая исследовательница с блеском в глазах рассказывает о настоящем прорыве в изучении мозга. Она говорит, что её команда создала новую нелинейную модель, которая наконец-то позволяет по-настоящему гибко и точно отслеживать, как нейроны работают и в пространстве, и во времени. Эта модель не просто красивая теория — она надёжно идентифицируется по реальным данным и даёт удивительно точную картину динамики коры головного мозга даже через неинвазивные измерения. Особенно интересно то, как она разделяет «пространственный» и «электрический» вклады в изменения амплитуды наблюдаемых ритмов. Благодаря этому теперь можно отличить настоящую пару диполей от бегущей волны — задача, которая раньше ставила в тупик многие традиционные методы. Новая модель заметно превосходит классические подходы вроде MNE и семейства MUSIC как в точности локализации источников, так и в оценке их осцилляторной активности. Когда её применили к реальным данным, удалось получить физиологически правдоподобную траекторию альфа-источника — то, что раньше выглядело почти волшебством. А самое вдохновляющее — это практическая ценность открытия. Такая модель становится мощным инструментом для нейрокогнитивных экспериментов и клинической практики, особенно при работе с эпилепсией, где каждая деталь патологической активности на вес золота. Она помогает точнее оценивать сигнал в технологиях нейрофидбэка, делая обучение мозга гораздо эффективнее. Позволяет мониторить фазу для транскраниальной магнитной стимуляции с учётом текущего состояния мозга. Открывает новые горизонты для создания продвинутых нейроинтерфейсов и мозг-компьютерных интерфейсов, основанных на ритмической активности, включая идеомоторные. В итоге эта работа не только даёт более детальную пространственную картину нейронных источников, особенно в современных системах ОПМ МЭГ с высоким отношением сигнал/шум, но и обещает помочь разобраться в давних спорах о природе статических когерентных источников. Настоящий шаг вперёд, который может изменить и науку, и медицину.

Про простое миоэлектрическое управление

Михаил Синцов

Анна Кубяк

Некоторые умные высказывания

Услышал только что про «мнимую когерентность». #скучножитьнаэтомсветегоспода

Денис Захаров на сцене форума на фоне матрицы ошибок, представленной в наинтереснейшем докладе

На сцене просторного конференц-зала, под ярким светом проектора, шёл интересный научный доклад. На огромном экране красовалась фотография Ильи Владимировича Семенкова — сосредоточенного мужчины с бритой головой и наушником. Подпись сообщала, что это научный сотрудник Института искусственного интеллекта AIRI и НИУ ВШЭ, кандидат наук. Слева на слайде был выведен важный блок с выводами. Илья рассказывал, как современные нейросети помогают расшифровывать естественную человеческую речь прямо по сигналам электроэнцефалограммы (ЭЭГ). Задача оказалась не простой классификацией, а настоящим поиском в сложном пространстве мозговых сигналов. Особенно интересно, что линейный входной блок заставляет модель самостоятельно выбирать самые компактные и значимые участки ЭЭГ. Даже небольшой кусочек данных уже даёт ощутимое качество, хотя полезная информация в мозговых волнах выглядит довольно скромно. Авторы показали, что интерпретируемость встроена прямо в архитектуру сети: отдельные компоненты можно рассматривать как топографические карты и паттерны активности мозга. А ещё они научились существенно сжимать признаки без серьёзной потери качества, хотя с временной осью всё оказалось сложнее. В итоге модель сначала находит подходящее линейное подпространство ЭЭГ, а уже потом решает задачу декодирования речи. В зале царила сосредоточенная атмосфера: на сцене в кресле сидел ещё один участник в белой рубашке, внимательно слушая доклад. Всё это происходило в рамках мероприятия Самарского государственного медицинского университета — место, где медицина встречается с самыми передовыми технологиями искусственного интеллекта. Звучит как настоящее окно в будущее, где мы когда-нибудь сможем «читать мысли» по активности мозга.

Артем Яшин

Бойков против Захарова

Бойков против Базановой