Pull to refresh
  • by relevance
  • by date
  • by rating

The Human Brain Project: откуда мы знаем, как устроен мозг?

Image processing


На Хабрахабре в самом начале 2013 года после объявления о старте европейского мега-проекта по изучению человеческого мозга с бюджетом более миллиарда евро, рассчитанного на 10 лет, была опубликована соответствующая заметка. В конце же минувшего года проект был официально запущен, и выделены первые средства, но до сих пор не было написано ни единого слова о том, какой научный базис лежит в основе предстоящего титанического труда, сравнимого по значимости и масштабу с расшифровкой генома человека и пилотируемой миссией на Марс.

В конце поста Вы сможете так же задать вопросы человеку, непосредственно работающему в команде The Blue Brain Project, ответы на которые выйдут отдельным постом.

Какой богатый внутренний мир
Total votes 82: ↑80 and ↓2 +78
Views54.1K
Comments 48

The Human Brain Project: Вы спрашивали – мы отвечаем

Data visualization

Источник: Nature

Некоторое время назад на Хабре была опубликована заметка о возможностях 3D SEM-микроскопии применительно к исследованию структуры человеческого мозга в рамках европейского мегапроекта «The Human Brain Project». Под катом мы постарались максимально подробно – а это значит будет много текста – ответить на заданные вопросы, но начнём по традиции с некоторого введения.
Attention! Впереди очень много текста
Добро пожаловать в мир мозга
Total votes 69: ↑65 and ↓4 +61
Views60.3K
Comments 41

Революционные компьютеры на подходе. Осталось научиться их программировать

High performance
imageТак называется пост на гигаоме, который рассказывает о том, что скоро всё может сильно измениться.

Вкратце:
Команда учёных в Стенфорде создала новую плату, прозванную NeuroGrid, которая содержит 16 вычислительных ядер, способных эмулировать более миллиона нейронов и миллиарда синапсов. Они предполагают, что массовый выпуск таких устройств возможен при расходах около $400 за каждый юнит, что делает весьма привлекательным их применение во всевозможных устройствах, начиная с роботов, заканчивая искусственными конечностями, чтобы значительно повысить их вычислительные мощности, сократив при этом энергопотребление.
Читать дальше →
Total votes 74: ↑65 and ↓9 +56
Views47.4K
Comments 52

В лаборатории психофизиологии МГУ: ЭЭГ как инструмент реверс-инжиниринга мозга и интерфейс мозг-компьютер

Neuron Hackspace corporate blogInterfacesPopular scienceBrainHealth
В научно-исследовательском комплексе психофизиологии факультета психологии МГУ находится, пожалуй, один из самых точных и скоростных энцефалографов в мире. Специально для научных исследований может использоваться одновременно до 258 каналов в пассивном режиме, позволяющих синхронно регистрировать и анализировать электроэнцефалограмму (ЭЭГ) в режиме реального времени.


(подключаем Катю к матрице ЭЭГ 32 канала с активными электродами)

Как «пакмэны жрут несуществующий квадрат», какая часть мозга генерирует иллюзии, какого цвета цифры, как психофизиологи обрабатывают многомерные сигналы и может ли это привести к реверс-инжинирингу мозга.

Под катом поверхностное описание аппарата, немного про обработку сигнала и про те исследования, которые проводят молодые ученые психо- нейрофизиологи и какие вызовы есть для программистов, которые хотят изучать мозг и/или работать в проекте по изучению мозга.
Читать дальше →
Total votes 34: ↑33 and ↓1 +32
Views30.6K
Comments 19

NeuroSky: генератор программных и аппаратных нейростартапов

DIY
DARPA и Kickstarter уже взялись за мозг, теперь ваша очередь

В 2013 году DARPA обратилось к сообществу мэйкеров и хакеров с предложением создать бюджетный вариант портативного ЭЭГ. (Статья The Verge, запись выступления на fora.tv). Наступил момент которого я так долго ждал, а именно, что в Москве появилось много нейрогарнитур. (Одна из них живет в Хакспейсе, можно приходить и тестить)


Впервые я заинтересовался нейроинтерфейсами в 2011 году, но в те времена в Москве был только MindBall (за 60.000 руб если не ошибаюсь), пару лет спустя, благодаря Хабрастарожилу sasha237, мне удалось потестить Emotiv (он стоил тогда 15.000+ рублей) и даже выступить с ним в НИУ ВШЭ, сейчас же на всех выставках гаджетов присутствует нейрогаджет NeuroSky (примерная цена 5.000 рублей), что меня очень радует, ибо с тех пор как на моей голове побывали электроды от Emotiv, я ждал того момента, когда в руки разработчиков попадет подобный девайс и начнется развитие этой отрасли.

Так же, как когда-то первые компы появлялись в гаражах и мастерских у айтишников и это привело к появлению нового мира, так я очень надеюсь, что когда за ЭЭГ возьмется достаточное количество сумасшедших толковых разработчиков, это приведет к чему-то новому, о чем сейчас даже трудно представить. (например, что человек станет всего лишь периферийным устройством)

Следующие шаги которых я жду:
а) появление сообщества людей, которые тренируют мозг как спорт
б) появление сообщества разработчиков ПО/железяк

Под катом обзор софтины по прокачке мозга и нескольких нейропроектов с кикстартера
Читать дальше →
Total votes 34: ↑29 and ↓5 +24
Views30.1K
Comments 26

Заметки с MBC Symposium: применение deep learning в моделировании мозга

Image processingMachine learning

Посетил Стенфордский симпозиум, посвященный пересечению deep learning и neurosciencе, получил массу удовольствия.


image


Рассказываю про интересное — например, доклад Дэна Яминса о применении нейросетей для моделирования работы зрительной коры головного мозга.

Осторожно, хардкор
Total votes 24: ↑24 and ↓0 +24
Views10.3K
Comments 18

Вести с полей больших и умных данных: программа конференции SmartData 2017 Piter

JUG Ru Group corporate blogSystem Analysis and DesignAPIBig DataMachine learning
В 2016/2017 годах мы обнаружили, что на каждой из наших конференций есть 1-3 доклада о Big Data, нейросетях, искусственном интеллекте или машинном обучении. Стало понятно, что под эту тему можно собрать хорошую конференцию, о чём я сегодня вам и расскажу.

Вкусно: мы решили собрать под одной крышей учёных, инженеров-практиков, архитекторов и сделать упор на технологии — казалось бы, обычное дело, но нет.

Сложно: копнув глубже, можно увидеть, что отдельными вопросами все занимаются не сообща, а врозь.

Учёные строят нейросети в теории, архитекторы делают распределённые системы для корпораций с целью обработки огромных потоков данных в реальном времени, без конечной цели унифицировать к ним доступ, инженеры-практики пишут под это всё софт для сугубо узких задач, которые потом нереально перенести на что-то другое. В общем, каждый копает свою грядку и не лезет к соседу… Так? Да нет же!

На деле: Все занимаются частью общего. Как сама Smart Data (а «умные данные» — это очень узкий перевод) по природе своей, так и те, кто с ней работает, по сути, делают распределённую сеть различных наработок, которые могут создавать порой неожиданные сочетания. Это и формирует фундамент Умных данных в своей красоте и практической значимости.

Итак, что это за кусочки паззла и кто их создает, можно будет посмотреть и даже обсудить с создателями на конференции SmartData 2017 Piter 21 октября 2017. Подробности под катом.

image

Дальше будет много букв, мы же за большие и умные данные, хотя исторически анонс подразумевает быстрый и ёмкий текст, краткий и точный, как выстрел снайпера в ясную летнюю ночь.
Читать дальше →
Total votes 38: ↑36 and ↓2 +34
Views4.1K
Comments 4

Neurogress: платформа систем нейроуправления от участников проекта Blue Brain

InterfacesMachine learningRobotics developmentStart-up development


Прошедший 2017 год стал знаковым для различных стартапов, которые собирали средства на своё развитие через ICO. Мы стали свидетелями создания фактически новой индустрии из идей кучки энтузиастов. Конечно, были и белые, и чёрные стороны привлечения средств.

Сегодня я хочу рассказать читателям Хабра об одном проекте – Neurogress, который был недавно анонсирован командой, работавшей в Blue Brain Project. Если вкратце, то суть данного проекта заключается в том, чтобы создать экосистему, в которой можно было бы разрабатывать программное обеспечение (ПО) для нейроуправления различными устройствами (роботизированными протезами, дронами, предметами из Интернета Вещей, IoT, и так далее), а также создавать сами устройства и тренировать алгоритмы для развития системы Искусственного Интеллекта (ИИ) нейроуправления (и даже получать за это деньги, токены).

В первую очередь он будет интересен тем, кто занят в области искусственного интеллекта, распознавания паттернов и машинного обучения. С другой стороны, каждый может поддержать проект, который на днях откроет pre-TGE (Token Generation Event).
Подробнее о проекте под катом
Total votes 17: ↑16 and ↓1 +15
Views3.4K
Comments 6

Технологии сенсорного замещения позволят видеть мир с помощью звуков: как работает нейропластичность человеческого мозга

Реабилитационная индустрия России corporate blogGadgetsCyberpunkPopular scienceThe future is here
Всем известно, что человек использует пять чувств восприятия, чтобы познавать окружающее пространство. По мере необходимости он опирается то на одно из них, то на несколько, а иногда и на все чувства сразу, ограничиваясь лишь законами физики и собственными физическими возможностями.



А что будет если научиться обходить и эти ограничения? Например, заменять одно чувство другим? Не вычёркивать, а именно заменять, считывая информацию с двух органов восприятия, при этом используя только один? Кажется – чем-то невероятным. Но именно этому учит онлайн курс «Звуковое зрение vOICe».
Читать дальше →
Total votes 13: ↑12 and ↓1 +11
Views5.7K
Comments 17

The science behind how our brains work best, and how technology and our environment can help

Microsoft corporate blogMachine learningArtificial IntelligenceBrain


You’re utterly focused. You’ve lost track of time. Nothing else in the world exists. You’re living in the moment.

While this might sound like meditation, it’s a description that can also be applied to the state of flow – the feeling of being so engaged by your work, that you lose yourself to it completely, while massively increasing your productivity in the process.

It’s the holy grail that we all strive for, whether it’s a hobby we’re passionate about, or a project at work. Achieving our best and utilising our maximum potential at all times, can however, be a struggle.
We had the pleasure of talking with Dr. Jack Lewis, a neuroscientist with a passion for exploring how our minds work, to see what motivates us to do our best work, and the important roles that workplace environments, culture, and technology can play.
Read more →
Total votes 4: ↑4 and ↓0 +4
Views1.2K
Comments 1

Что такое ЭЭГ и зачем она нужна

Machine learningPopular scienceBrain
Sandbox

Ученые любят искать первое упоминание своей науки. К примеру, я видел статью, где всерьез утверждалось, что первые опыты по электрической стимуляции мозга были проведены в Древнем Риме, когда кого-то ударил током электрический угорь. Так или иначе, обычно, историю электрофизиологии принято отсчитывать примерно от опытов Луиджи Гальвани (XVIII век). В этом цикле статей мы попробуем рассказать небольшую часть того, что наука узнала за последние 300 лет про электрическую активность мозга человека, про то, какие профиты из всего этого можно извлечь.


Читать дальше →
Total votes 50: ↑49 and ↓1 +48
Views19.6K
Comments 19

Простой классификатор P300 на открытых данных

PythonOpen dataMachine learningBrain
Tutorial

Мой коллега Рафаэль Григорян eegdude недавно написал статью о том, зачем человечеству потребовалась ЭЭГ и какие значимые явления могут быть зарегистрированы в ней. Сегодня в продолжение темы нейроинтерфейсов мы используем один из открытых датасетов, записанных на игре, использующей механику P300, чтобы визуализировать сигнал ЭЭГ, посмотреть структуру вызванных потеницалов, построить основные классификаторы, оценить качество, с которым мы можем предсказать наличие такого вызыванного потенциала.


Напомню, что P300 — это вызванный потенциал (ВП), специфический отклик мозга связанный с принятием решений и и различением стимулов (что он из себя представляет мы увидим ниже). Обычно он используется для построения современных BCI.



Для того, чтобы заняться классификацией ЭЭГ, можно позвать друзей, написать игру про Енотов и Демонов в VR, записать собственные реакции и написать научную статью (об этом я расскажу как-нибудь в другой раз), но по счастью, учёные со всего мира уже провели некоторые эксперименты за нас и осталось только скачать данные.


Разбор способа построения нейроинтерфейса на P300 с пошаговым кодом и визуализациями, а также ссылку на репозиторий можно найти под катом.

Читать дальше →
Total votes 15: ↑15 and ↓0 +15
Views5.3K
Comments 3

Почему искусственный интеллект не сойдет с ума

Research and forecasts in ITPopular scienceArtificial IntelligenceScience fictionBrain

«Искусственный интеллект видит в людях угрозу и решает уничтожить человечество» — популярный сюжет в кино и литературе. Искусственный интеллект, далее ИИ, представляют как просто очень умного человека, но думаю, что в ИИ не перенесут все особенности человеческого мозга.

У ИИ не будет эмоций, отвечающих за выживание. При чем тут эмоции? Как это «не будет»? Что будет вместо них? На эти вопросы я постараюсь ответить далее.

Далее
Total votes 32: ↑25 and ↓7 +18
Views7.5K
Comments 162

Машинное обучение в разработке игр

Google Developers corporate blogGame developmentMachine learningArtificial Intelligence
Translation

В последние годы мы наблюдаем взрывной рост популярности многопользовательских онлайн-игр, которые покоряют сердца миллионов игроков во всем мире. В результате этого многократно растут требования к гейм-дизайнерам, потому что игроки хотят видеть продуманную механику и баланс. Ведь нет никакого интереса, если одна стратегия заметно превосходит все остальные.

При разработке игрового процесса баланс обычно настраивается по следующей схеме:

Проводятся тысячи игровых партий с участием тестировщиков.

Собираются отзывы и на их основании в игру вносятся корректировки.

Шаги 1 и 2 повторяются, пока результат не устроит и тестировщиков, и гейм-дизайнеров.

Этот процесс не только времязатратный, но и несовершенный. Чем сложнее игра, тем вероятнее, что незначительные недостатки останутся незамеченными. Когда в играх много разных ролей с десятками взаимосвязанных навыков, добиться правильного баланса оказывается очень сложно.

Сегодня мы представляем механизм на базе машинного обучения, который помогает адаптировать игровой баланс за счет обучения моделей, выступающих в роли тестировщиков. Мы продемонстрируем подход на примере экспериментальной компьютерной карточной игры Chimera. Мы уже показывали ее в качестве опытной системы для графики, сгенерированной алгоритмом машинного обучения. При таком тестировании обученные программные агенты проводят между собой миллионы партий. Из их результатов собирается статистика, которая помогает гейм-дизайнерам улучшать баланс, совершенствовать игру и приближать ее к первоначальному замыслу.

Читать далее
Total votes 5: ↑5 and ↓0 +5
Views1.9K
Comments 0