Нейроинтерфейсы
前往频道在 Telegram
нейроинтерфейсы (aka интерфейсы мозг-компьютер, BCI, BMI) • айтрекинг, глазоуправление • нейро, когно, психофизиология, HMI • BCI-related ML & DSP • https://bci.megmoscow.ru/ и МЭГ-центр • подробнее см. https://t.me/bci_ru/2
显示更多6 464
订阅者
+424 小时
+147 天
+3430 天
帖子存档
6 462
Презентация к докладу Артема Яшина "Сознание и агентность у больших языковых моделей: мнение о необходимых и достаточных условиях":
6 462
Делимся записью выступления Алексея Осадчего на Medtech.Лектории 🤓
Магнитоэнцефалография: как услышать шёпот мозга.
О технологии, которая позволяет отслеживать нейронную активность с временным разрешением до миллисекунд 🧠
6 462
Repost from LIFT feed
Функциональный атлас-интерфейс “всего мозга”: авторы интегрируют высокоплотные записи поверхностной электрофизиологии, взятые от многих людей в разных зонах ЦНС, включая области коры, ствола и спинного мозга. Цель в том, чтобы получить детальный функциональный атлас всего мозга человека, подобно тому как “Геном Человека” был расшифрован на основе геномов нескольких людей.
✍️ За проектом стоит компания Precision Neuroscience со своей гибкой матрицей: первая версия атласа объединяет данные с 87 342 электродов. Это попытка уточнить связь структуры и функции в высоком разрешении.
“Такой уровень разрешения позволяет проводить механистическое исследование динамики популяций, лежащей в основе управления движением, артикуляции речи и обработки сенсорной информации, и предоставляет возможности, непосредственно важные для нейронного декодирования и нейропротезирования с обратной связью”.#brain | #readout | #theory
6 462
Repost from the last neural cell
Precision Neuroscience выложили большой препринт: записали 70 пациентов своими гибкими сетками на 1024 электрода(ECoG) и собрали из этого атлас. Кора, ствол и даже спинной мозг.
Идея у статьи интересная. Whole-brain interface обычно представляют как одно огромное устройство в одной голове, которое пишет весь мозг сразу. Они заходят с другой стороны: записать много людей по кусочкам, свести всё в общие анатомические координаты и получить что-то функционально похожее.
Как записывали
Сетка лежит на поверхности мозга и ничего не протыкает. Шаг между электродами 400 мкм, ровно как у Utah массива, с которым мы работаем. Только электродов в 10 раз больше, и видно LFP и high-gamma, а не спайки. По сравнению с клиническим ECoG с шагом около 1 см это в 600 раз плотнее. Кстати, в нашей статье FingerFlex использовались данные на клинической сетке. Теоретически с такой плотностью как у precision можно сильно улучшить качество.
Пациентов записывали во время операций на мозг. Поэтому большинство записей короткие: в 58 случаях из 70 сетку клали прямо на операции, медиана 22 минуты. Ещё у 12 человек сетка стояла несколько дней, и на них приходится 85% всех часов. Всего около 180 часов.
Что увидели.
Смена полярности SSEP на центральной борозде укладывается в два электрода, пальцы в S1 лежат по порядку как в гомункулусе, в слуховой коре видна тонотопия. Отдельно круто, что записали ствол и спинной мозг, хотя там только вызванные ответы под наркозом: например, на грудном отделе ответ на стимуляцию левой и правой ноги приходит в разные стороны сетки.
Декодинг тоже есть, но везде внутри одного пациента и на маленьких задачах. Джойстик в 4 стороны 83% при шансе 25%, три слова и тишина 92% на 18 примерах для обучения, 8 выражений лица до 67% на лучших классах. Декодировать можно!
Что бы я попробовал на этих данных
Такой датасет очень интересен для того чтобы протренить разные модельки Вот что мне было бы интересно проверить.
1. Одна модель на всех.
В этой статье весь декодинг внутри одного пациента, а самое интересное посмотреть сможет ли модель обобщится и начать работать на новом пациение. Жесты руки записаны у 21 пациента, так что можно учить на 20 и смотреть, как модель справится с 21-м. В speech BCI недавно сделали похожее (Fogg et al. 2026): общая модель плюс свой входной слой на каждого человека, и WER в среднем на 51% ниже, чем у моделей под одного. Было бы круто увидеть такой же эффект на поверхностных сетках.
2. Претрейн на всех 180 часах.
Авторы сами упоминают foundation models в Discussion, и данные для этого уже есть: 180 часов с тысяч электродов. Я бы попробовал MAE, а потом дообучение на задачи с маленьким числом примеров (сейчас от 18 до 200). Электроды я бы кодировал относительным эмбеддингом, например из функциональной связности (какие электроды коррелируют между собой), а не только координатой на шаблонном мозге: у неё ошибка до 2 мм.
Links
Toward A Whole-Brain Interface Enabled by High-Resolution Surface Electrophysiology
https://doi.org/10.64898/2026.09.24.754261
6 462
Деградация вокальной культуры у редких птиц, роботы-наставники и синтетические песни для её спасения: https://t.me/emptyset_of_ideas/745
6 462
Гугл предоставил возможность пользователям в ряде стран сразу запускать на своем девайсе, используя обычный аккаунт Google Play, андроидные приложения, навайбкоженные ими в Google AI Studio.
В ближайшие месяцы станет возможно делиться такими приложениями через Google Play с родственниками и друзьями.
Гугл также обещает помощь в получении аккаунта разработчика, позволяющего размещать приложения в Google Play в открытом доступе.
Подробности: https://blog.google/products-and-platforms/platforms/google-play/google-play-updates-october-2026
6 462
Музыка к докладу (это я от себя предлагаю): https://youtu.be/WxKLstGk_9U (Я, робот. Симфонический проект Алана Парсонса)
6 462
Кстати, названия остальных выступлений в программе этой секции тоже любопытные:
Меняет ли ИИ психику человека? Внимание, память и мышление «под огнем»
Иллюзия согласия без аффекта: ложное принятие изменений в симуляции групповых обсуждений на языковых моделях
Антропоморфизация искусственного интеллекта как континуум инструментального и квазисубъектного отношения
Коммуникативно-семиотический подход к определению и измерению сознания искусственного интеллекта
Искусственный интеллект как зеркало живого сознания
Цифровые двойники умерших: психологические риски и регулятивный зазор
Нейросетевые модели в психологии музыкального творчества: моделирование внимания, памяти и эмоциональной оценки в итерационном диалоге автора с ИИ
Трансформация психологической помощи в условиях цифровизации
Искусственный интеллект как психологический прибор: что он измеряет, что искажает и когда становится репликой
6 462
Кстати, названия остальных выступлений на этой секции тоже любопытные:
Меняет ли ИИ психику человека? Внимание, память и мышление «под огнем»
Иллюзия согласия без аффекта: ложное принятие изменений в симуляции групповых обсуждений на языковых моделях
Антропоморфизация искусственного интеллекта как континуум инструментального и квазисубъектного отношения
Коммуникативно-семиотический подход к определению и измерению сознания искусственного интеллекта
Искусственный интеллект как зеркало живого сознания
Цифровые двойники умерших: психологические риски и регулятивный зазор
Нейросетевые модели в психологии музыкального творчества: моделирование внимания, памяти и эмоциональной оценки в итерационном диалоге автора с ИИ
Трансформация психологической помощи в условиях цифровизации
Искусственный интеллект как психологический прибор: что он измеряет, что искажает и когда становится репликой
6 462
Наш сотрудник Артём Яшин выступит 16 октября на конференции ИП РАН "Искусственный интеллект в психологии: обмен опытом и перспективы развития" с "расширенным" докладом
Сознание и агентность у больших языковых моделей: мнение о необходимых и достаточных условиях
6 462
MORGOTH (a multidomain omnibus for reading and generalising over thorough EEG interpretation) -- фундаментальная (основополагающая) модель ЭЭГ, обученная на данных 18 677 пациентов нескольких крупных больниц и валидизированная internally on 13 334 patients and externally on 1573 patients from 48 institutions:
Chenxi Sun ... Jin Jing. Toward unified and comprehensive automated electroencephalogram interpretation: a multicentre development and validation of an electroencephalogram foundation model. Lancet, 8(9):101039, August 25, 2026 https://doi.org/10.1016/j.landig.2026.101039 (Open Access)
6 462
Maciej J. Szul, Matteo G. Maspoli, Danila Shelepenkov ... James J. Bonaiuto. Multilayer MEG source modelling enables depth-resolved laminar inference in humans. Nature Communications. 17: 10128, 30 September 2026 (Open Access) https://doi.org/10.1038/s41467-026-77782-9
6 462
Repost from LIFT feed
Оптогенетика, которую только что чествовал нобелевский комитет, почти не применяется на людях, но вот свежий пример. По сути, это расширение первых попыток оптогенетически восстановить зрение: если в 2021 году сообщалось об одном пациенте, то теперь в КИ вовлечены 10 слепых участников. Подробнее см. у pcr.news.
Также FYI наше сообщение год назад про "Дорожную карту по трансляции оптогенетики в клинику".
#bioengineering | #prosthesis | #cell
6 462
Repost from Беседин
Дорогие подписчики! Приглашаю всех на презентацию своей книги "Симуляция ON", которая пройдёт 15 октября в 19:00 в Московском доме книги на Новом Арбате.
- Зачем говорить о симуляции, если мы не можем поверить в то, что живём в ней?
- Стоит ли начинать паниковать, когда мы создадим триллион разумных симов человеческого типа?
- Что обсуждение проблемы симуляции может дать нам для понимания природы виртуальной реальности?
- Какие другие темы не попали в окончательную версию этой книги?
Если вас давно тревожат эти вопросы, но вы боялись их задать, то обязательно приходите!
P.S. Ну и на лекцию о сознании животных в это воскресенье я вас тоже приглашаю. ☝️
Лекторий "Венера", Шуваловский корпус МГУ, 16:25.
6 462
Repost from Медтех.Москва
💜💜💜 Познакомьтесь со спикером!
Уже зарегистрировались на новую лекцию Medtech.Лектория?
Присоединяйтесь, чтобы узнать, как магнитоэнцефалография регистрирует едва заметные изменения магнитного поля, связанные с работой нервной системы.
Алексей Осадчий, PhD, доктор компьютерных наук, руководитель группы «Вычислительная нейровизуализация и МЭГ» научного центра LIFT, директор Центра биоэлектрических интерфейсов НИУ ВШЭ, расскажет: 🔹 как МЭГ фиксирует нейронную активность и какие сенсоры используют сегодня; 🔹 чем современные системы отличаются от первых установок на основе СКВИД; 🔹 почему МЭГ применяют при диагностике эпилепсии и изучении восприятия речи; 🔹 как машинное обучение помогает анализировать сигналы мозга и сетчатки.В карточках к посту – интересные факты об Алексее: созданные им научные методы, обучение нейросетей ещё в девяностые и даже опыт полётов на Cessna 172! 🔻 Регистрируйтесь, чтобы принять участие очно, или подключайтесь к онлайн-трансляции: Начало: 12 октября, 19:00 Место: Технопарк Медтеха (м. Тропарёво, проспект Вернадского, 96) 🇷🇺 Медтех в Max
6 462
В понедельник можно будет послушать Алексея Осадчего живьём в Москве или в трансляции где угодно:
