Время летит быстро

Абсолютно ничего не понял, но очень интересно

Современные системы, которые создают музыку по текстовому запросу, демонстрируют впечатляющий прогресс. Они могут передать настроение, тембр или жанр, но сталкиваются с фундаментальной проблемой: неспособностью создать целостное, развивающееся во времени произведение. Они вызывают эмоцию, но не выстраивают тему; звучат музыкально, но не рассказывают историю. Эта неудача не просто техническая — она отражает «трудную проблему» сознания: как из отдельных сигналов рождается единый, структурированный опыт.

В обеих областях мы видим схожий вызов: как из фрагментированного входа, будь то текст или нервные импульсы, возникает сложный, внутренне согласованный выход — музыка или переживание. Ключевая трудность заключается не в стиле или функции, а в форме, памяти и развитии. Например, музыкальный мотив похож на квалиа в сознании — простейший элемент ощущения. И мотив, и квалиа обретают смысл только будучи вплетенными в более крупную структуру, которая развивается и вспоминается.

Преодоление этого разрыва требует не постепенного улучшения, а своеобразного «тоннелирования» — скачкообразного перехода к новой, более когерентной структуре. Таким образом, задача генерации музыки становится полигоном для изучения фундаментальных принципов возникновения сложных систем — не только в звуке, но и в разуме. В конечном счете, именно структура, а не просто сигнал, превращает набор нот в осмысленную музыку, а набор ощущений — в целостное сознание.

Компания Subsense разрабатывает технологию, которая в будущем может стать первым неинвазивным двусторонним интерфейсом «мозг-компьютер» на основе наночастиц. В отличие от существующих хирургических имплантов, их система использует два типа вдыхаемых через нос наночастиц.

Одни частицы, золотые, предназначены для чтения сигналов мозга. Специальная гарнитура посылает инфракрасный свет и считывает его отражение от этих частиц, что позволяет отслеживать активность нейронов. Другие, магнитоэлектрические частицы, используются для стимуляции: гарнитура создает магнитное поле, заставляющее частицы деформироваться и генерировать электрический ток, который воздействует на нервные клетки.

Эти частицы временные, они остаются в мозге от 20 до 60 дней, а затем выводятся из организма. Хотя технология не может проникать глубоко в мозг (пока только до 4 см) и не заменит все существующие импланты, её главное преимущество — нехирургический подход.

В долгосрочной перспективе компания видит свою платформу как основу для лечения болезней вроде Паркинсона или эпилепсии, а в будущем — даже для связи мозга с искусственным интеллектом. Однако до этого предстоит долгий путь испытаний, и ожидается, что одобрение регуляторов может быть получено только к 2031 году.

https://www.medicaldesignandoutsourcing.com/subsense-brain-computer-interface-nanoparticle-inhalable/?utm_source=substack&utm_medium=email

Илья Гриднев об относительной карте пространства:

https://naked-science.ru/article/biology/mozg-obezyany-sozdal-otno

Наступили времена Трампа. Анна Крылова осмелела и начала писать подобные письма в Nature, в которых сообщает, что издательская группа отошла от миссии научного издательства, сосредоточившись на продвижении социальной справедливости вместо строгой научной объективности. Она видит в их политике цензуру, приоритет демографических критериев над компетентностью и подрыв научной строгости, что, по ее мнению, компрометирует целостность науки. Уверенность в своей позиции и приверженность принципам научного поиска истины побудили ее открыто выражать протест и призывать коллег к аналогичным действиям. Но при Байдене она такого не писала.

(Хотя, вроде, нет — что-то подобное высказывала и раньше.)

https://hxstem.substack.com/p/why-i-no-longer-engage-with-nature

Нейралинк на марше

https://t.iss.one/blockchainRF/12311

Учёные из Швейцарии и Франции опубликовали обзор в журнале Brain Medicine о новых методах лечения обсессивно-компульсивного расстройства (ОКР) —когда таблетки и психотерапия не помогают.

Они изучили три способа воздействия на мозг электричеством и магнитными полями:

1)слабый ток через кожу (tDCS),

2) магнитную стимуляцию (rTMS) и

3) глубокую имплантацию электродов (DBS).

tDCS пока даёт скромные результаты и требует доработки, rTMS уже одобрена в США и заметно снижает симптомы, а DBS помогает самым тяжёлым пациентам, уменьшая навязчивые мысли на 40–60%.

Главное — подбирать лечение индивидуально, используя снимки мозга, чтобы «перезагрузить» сбившиеся нейронные цепи. Авторы уверены: будущее за персонализированной психиатрией, которая слушает мозг напрямую.

https://www.eurekalert.org/news-releases/1103457

Psilocybin's effects on obsessive-compulsive behaviors: A systematic review of preclinical and clinical evidence

Псилоцибин — галлюциногенное вещество из грибов рода Psilocybe, относится к триптаминам и действует как агонист серотониновых 5-HT2A-рецепторов.
Систематический обзор 13 исследований (4 клинических и 9 доклинических) показал, что одна доза псилоцибина быстро снижает симптомы ОКР у людей и компульсивное поведение у мышей (SAPAP3 knockout). Эффект сохраняется недели-месяцы.

Лечебное действие, вроде, не зависит от активации 5-HT2A-рецепторов, что открывает путь к негаллюциногенным аналогам.

Хроническое введение у мышей оказалось неэффективным.

Необходимы крупные плацебо-контролируемые исследования.

https://genomicpress.kglmeridian.com/view/journals/psychedelics/aop/article-10.61373-pp025i.0044/article-10.61373-pp025i.0044.xml

Улучшение трансформера электроэнцефалограммы для BCI на SSVEP

Высокоскоростные SSVEP-BCI нуждаются в эффективном декодировании EEG. Глубокое обучение помогает. SSVEP-BCI связывают мозг с устройствами.

Примеры: спеллеры, протезы. Сигналы вызывают мерцающие стимулы.

Преимущества: высокий ITR, мало обучения.

Препятствия: дефицит данных, сложность сигналов. Сбор EEG дорог. Трудоемок. Ограничен субъектами.

Переобучение моделей. CNN не захватывают особенности. Эффективность падает.

Джин Юэ объяснил.
Решения: две технологии. BGMix и AETF.
BGMix: аугментация данных. Нейроинспирирована. SSVEP: стабильные компоненты и шум. Компоненты связаны с задачей. Шум переменный. BGMix меняет шум между пробами. Классы разные. Сохраняет особенности задачи. Добавляет вариабельность. Образцы естественны. Распределение реальное. Избегает неестественных сигналов.
AETF: трансформер для EEG. Захватывает многомерные особенности. Три модуля. Полносвязный слой: пространственная фильтрация. Различия по электродам. Сверточный слой: частотная фильтрация. Паттерны SSVEP. Двухслойный трансформер: временные особенности. Длинные связи. Внимание фокусирует ключевые точки. Нет пулинга. Лучше CNN. Идеален для коротких данных.

Инновации оказались эффективными. Повысилась скорость, что как раз нужно для пользователей с инвалидностью.

Сжатие модели: AETF_1layer. 95–98% производительности. Полезно для портативных устройств.
Перспективы: мультимодальные данные, отслеживание движений глаз, transfer learning.

Статья: 7 октября 2025. Журнал Cyborg and Bionic Systems. DOI: 10.34133/cbsystems.0379.

https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41064747/

Одновременная регистрация EEG, PET и MRI позволила проследить, как меняются гемодинамика и метаболизм мозга при переходе от бодрствования ко сну

Мозговой кровоток и потребление глюкозы снижаются синхронно с замедлением электрической активности (EEG). По мере падения метаболизма происходят колебания гемодинамики, которые соответствуют паттернам активности мозга.

Во время NREM-сна некоторые области мозга отключаются, а некоторые — нет. Сенсомоторная сеть продолжает активно работать: она пульсирует с частотой около 0,02 Гц и сохраняет высокий метаболизм. В то же время активность сети мышления резко подавлена как по кровотоку, так и по энергопотреблению.

Эти данные объясняют, почему во сне угасает сознание, но сохраняется готовность к сенсорным реакциям.

Работа демонстрирует эффективность метода EEG-PET-MRI для изучения связей между нейронами, кровотоком и метаболизмом.

Статья опубликована в Nature Communications.

https://www.nature.com/articles/s41467-025-64414-x

Прекращение употребления алкоголя приводит к снижению артериального давления

(Правда, изменения какие-то маленькие.)

У женщин отказ от 0,5–1 порции в день снижает диастолическое давление на 0,41 мм рт. ст., от 1–2 порций — систолическое на 0,78 и диастолическое на 1,14 мм рт. ст.

У мужчин эффект слабее при низких дозах потребления, но при более высоких систолическое снижается на 1,03, диастолическое — на 1,62 мм рт. ст.

Возврат к потреблению повышает давление в той же степени у обоих полов.

Тип напитка не имеет значения. Даже лёгкое потребление повышает давление, а отказ от него эффективно снижает его у всех, особенно у женщин.

https://www.jacc.org/doi/10.1016/j.jacc.2025.09.018

Основы, методы, применения и проблемы ЭЭГ-интерфейсов "мозг-компьютер"

Эти системы, использующиеся в интернете вещей и медицине, распознают сигналы мозга для управления устройствами, помогают в диагностике и улучшают жизнь людей с ограниченными возможностями. С развитием машинного обучения и носимых устройств растет и точность таких систем. В обзоре рассматриваются принципы работы, методы обработки сигналов, классификации, акцент на глубоком обучении, а также наборы данных, современные применения и будущие направления исследований.

https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/11215710

Исследование влияния транскраниальной стимуляции постоянным током на моторную кору и мозжечок у пациентов с фибромиалгией

В двойном слепом исследовании участвовали 92 женщины. Однократная анодная стимуляция моторной коры, по сравнению с фиктивной стимуляцией, значимо снизила интенсивность боли и увеличила возбудимость кортикоспинального тракта. Стимуляция моторной коры была эффективнее стимуляции мозжечка или комбинированного протокола. Эффекты зависели от BDNF. Результаты объясняют механизмы, а не клиническую эффективность метода.

https://www.nature.com/articles/s41598-025-20769-1

Исследование воздействия ультразвуковой стимуляции моторной коры и внутреннего сегмента бледного шара на моторные симптомы и возбудимость коры у 13 пациентов с болезнью Паркинсона

Стимуляция бледного шара привела к снижению оценок по шкале MDS-UPDRS-III и уменьшению брадикинезии через 30 минут после воздействия. Стимуляция моторной коры увеличила амплитуду двигательных вызванных потенциалов. Сделан вывод, что стимуляция бледного шара является потенциальным неинвазивным методом для улучшения моторных симптомов при болезни Паркинсона.

https://movementdisorders.onlinelibrary.wiley.com/doi/pdfdirect/10.1002/mds.70095

Новые технологии позволяют измерять “коннектом” — карту связей в мозге. Но насколько это ограничивает модели нейронной активности? Ученые создали теорию: “ученик”-сеть обучается копировать активность “учителя”-сети с тем же коннектомом, но разными параметрами клеток. Вывод: коннектом сам по себе слабо ограничивает динамику, сложно вывести функцию из связей. Однако записи с небольшого числа нейронов устраняют неоднозначность, позволяя точно предсказывать активность. Теория объясняет различия в моделях и помогает выбрать, какие нейроны записывать для лучших прогнозов.

https://www.nature.com/articles/s41593-025-02080-4

Кстати, я всегда старался очень внимательно слушать и Деннета, и сейчас слушаю наших блестящих философов Антона Кузнецова и Артема Беседина, но у меня никогда не хватает внимания, чтобы понять, в чем же проблема с квалиями.

Рассуждения на этот счет какие-то слишком длинные и переходящие на частные примеры: «ну, например…» К чести этих философов следует сказать, что они не говорят: «Ну, например, стул», но «Ну, например, дырка от бублика» слышать приходилось. Наверняка где-то к концу этого рассказа становится понятно, почему никакие квалии не существуют, но к этому моменту я уже отвлекаюсь и начинаю думать о чем-то другом.

Так и не удастся мне, вероятно, понять, куда подевались квалии, и, возможно, в этом и заключается глубокий философский смысл: непозноваемость, трансцендентность (или трансцендентальность? — всегда путаю).

Но, если пытаться догадываться, — Деннетт всегда восставал против маленького человечка, который сидит у нас в мозгах и смотрит телевизор. Нет этого человечка, не существует. А раз его нет, то, значит, и квалий нет. Но не выплескивает ли Деннетт здесь, так сказать, из купели воду вместе с ребенком?

⚡️ Здравствуйте, Дорогие подписчики!
Представляем вашему вниманию подборку полезных каналов в сфере «Наука и образование» 🔥
Будем очень рады, если вы найдете для себя, что-нибудь полезное.

❗️Ссылка на папку:

https://t.iss.one/addlist/5xeFY3BfsmkwODgy

Уважаемые коллеги! 
30 октября 2025 (завтра) в 14:00 состоится научный доклад «fNIRS-нейроинтерфейс для постинсультной реабилитации: от теоретической концепции до реальной клинической практики».
Авторы: к.м.н. Р. Х. Люкманов; к.м.н. О.А. Мокиенко; Е.С. Иконникова; А.Н. Черкасова; С.А. Пак; член-корр. РАН, д.м.н. Н.А. Супонева.
 
Технология «Интерфейс мозг-компьютер» впервые была выведена из лабораторных условий в реальную клиническую практику в стенах Российского центра неврологии и нейронаук: прошло уже более 15 лет с момента первых экспериментов с ЭЭГ-нейроинтерфейсами в отделении нейрореабилитации. 
В настоящее время ЭЭГ заменена на более удобный подход для регистрации активности головного мозга: функциональную спектроскопию в ближней инфракрасной области (fNIRS), с использованием которой продолжаются клинические исследования, а с участием партнёров разрабатываются высокотехнологичные нейрореабилитационные устройства. 
В планируемом докладе будут описаны основные принципы использования нейроинтерфейсов в реабилитации, приведены данные исследований клинической эффективности, а также будут рассмотрены существующие проблемы и представлены перспективы развития технологии.
 
Научный доклад пройдет в Большом конференц-зале корпуса 2  ФГБНУ РЦНН (Волоколамское шоссе, 80, 1-й этаж корпуса 2).

Прослушать научный доклад и задать вопросы можно удаленно по ссылке: https://vkvideo.ru/video-32806249_456239269?list=ln-ziukG3OzrTo6IpG3Fz 

После отъезда Татьяны Александровой в Калифорнию в российских нейронауках возник полнейший вакуум.

Но теперь этот вакуум заполнила Юлия Алексеева — топ-нейрометодолог державы. Она — консультант предпринимателей из списка «Форбс». Возможно, и Татьяну Александрову она тоже консультирует.

Юлия Алексеева выпишет всем пропуск в нейроэкосистему нового поколения.

И скоро она приведет по этому поводу торжественное заседанию чуть ли ни в каких-то палатах Кремля.

https://pro-neuro.org/

Вера в карму — это когда миллиарды людей уверены, что добрые дела приносят конфетки, а злые — шишки от судьбы, без вмешательства богов или судей. Психологи отмечают: такая вера делает нас оптимистами и щедрыми к чужакам, снижает жажду мести и даже побуждает к экологии. Но ирония в том, что она же оправдывает неравенство, позволяет винить жертв в их бедах и отказывать в помощи “недостойным” — мол, сами виноваты, карма не дремлет! В итоге, космическая справедливость иногда выходит боком для общества.

https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1364661325002529

Можно ли с помощью ЭМГ управлять протезом руки? Да, можно!

И наилучшие результаты на этой стезе показывает Анна Макарова, сотрудник Центра искусственного интеллекта МГУ. На конференции AI Journey Анна расскажет о том, как архитектура трансформера переводит ЭМГ в буквы:

Расшифровка письма по сигналам ЭМГ с использованием архитектуры трансформера

Поверхностная электромиография (ЭМГ) является перспективным неинвазивным интерфейсом для протезирования и взаимодействия человека с компьютером. Однако декодирование почерка из ЭМГ-сигналов остается сложной задачей из-за высокой индивидуальной вариативности и зависимости традиционных методов от трудоемкой ручной предобработки, что ограничивает их генерализацию. Классические подходы, такие как метод Винера или линейный дискриминантный анализ, требуют обучения для каждого субъекта отдельно и не обобщаются на других людей.

В качестве решения предлагается модель глубокого обучения, которая работает непосредственно с сырыми ЭМГ-сигналами. Модель включает модуль обучаемой предобработки, сверточные слои для извлечения локальных временных паттернов и трансформер для моделирования долгосрочных зависимостей. Для обучения использовался общедоступный набор данных с записями ЭМГ восьми мышц предплечья и кисти во время написания цифр. Модель способна обобщаться и адаптироваться к индивидуальным особенностям.

Данный подход устраняет необходимость ручной предобработки, снижает инженерную сложность и открывает возможности для создания масштабируемых интерфейсов для управления протезами и человеко-машинного взаимодействия на основе декодирования мелкой моторики.