Из рубрики «Азы марксизма-ленинизма»

Сверхмощный 7-тесловый МРТ раскрывает, как мозг предугадывает и регулирует потребности тела

Используя 7-тесловую функциональную МРТ, ученые изучили, как различные области мозга человека взаимодействуют, образуя сеть, которая поддерживает регуляцию тела (аллостаз) и внутреннее восприятие (интероцепцию). Эта сеть включает области коры и подкорковых структур, обеспечивая предугадывание и удовлетворение энергетических потребностей тела. Исследование подтвердило почти все связи, ранее выявленные у животных, и показало двустороннюю коммуникацию между областями мозга, отвечающими за управление и восприятие состояния тела. Эти данные подчеркивают тесную связь между психическим и физическим здоровьем, указывая на то, что нарушения в этой системе могут способствовать психическим и физическим расстройствам. Дальнейшие исследования будут направлены на изучение связей этой системы с принятием решений и когнитивными процессами.

https://www.nature.com/articles/s41593-025-02087-x

https://t.iss.one/anton_philosophy/692

На самом деле весь этот «коннектом» — результат того, что мозг слишком разросся и пришлось тянуть длинные провода от одной зоны к другой.

Данным-давно это описано, например в книге Карпентера:

https://t.iss.one/anton_philosophy/692

Рисовать все эти соединения можно до бесконечности, но по-моему из всего этого рисования ничего грандиозного не вышло.

Сам не понимаю, что это такое, но не могу не запостить

Нейронные сети, управляющие ходьбой и остановкой

Ходьба, остановка и поддержание позы — это ключевые двигательные функции, которые кажутся простыми, но их нейронные механизмы до сих пор остаются загадкой. Ученые изучили, как нейроны спинного мозга управляют этими процессами, и поделились своими открытиями в новой статье. Они предположили, что в поясничном отделе спинного мозга существуют особые нейронные процессы, которые можно описать через математические модели. Ходьба, по их гипотезе, связана с так называемой циклической динамикой, похожей на замкнутую траекторию, которая повторяется, словно заведенный механизм. Остановка же, напротив, связана с фиксированными состояниями, где нейронная активность стабилизируется, как точка на карте.

Чтобы проверить эту идею, исследователи провели эксперименты на крысах, которые могли свободно двигаться. С помощью специальных зондов Neuropixels они записывали активность нейронов в поясничном отделе спинного мозга. Для управления остановкой ученые стимулировали определенную область ствола мозга, которая, как известно, может тормозить движение. Их наблюдения показали, что во время ходьбы нейронная активность действительно формирует циклическую траекторию, которую называют локомоторным многообразием. Это своего рода нейронный “почерк” ходьбы, который повторяется с каждым шагом и работает как устойчивый цикл.
Когда крыса останавливается, нейронная активность резко меняется. Она покидает эту циклическую траекторию и переходит в стабильное состояние, которое ученые называют фиксированной точкой. Это состояние связано с поддержанием позы. Если слегка “потревожить” эту точку, например, через внешнее воздействие, нейронная активность смещается в другую, но близкую фиксированную точку. Ученые заметили, что многократные остановки создают целый набор таких точек, которые вместе образуют так называемую постуральное многообразие — своего рода карту различных поз, которые принимает животное.

Эти наблюдения подтверждают теорию исследователей. Они также предполагают, что разные группы нейронов в спинном мозге играют свои роли в управлении ходьбой и остановкой. Теория не только объясняет полученные данные, но и открывает двери для новых экспериментов, которые помогут глубже понять, как наш мозг и спинной мозг организуют движение.

https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2025.11.08.687367v1

Компьютерные чипы в нашем теле могут стать будущим медицины, и некоторые пациенты уже испытали это на себе. Восьмидесятисемилетняя Алис Шартон, бывшая учительница из пригорода Парижа, страдала от возрастной макулодистрофии, которая лишила ее центрального зрения и возможности читать. Однако экспериментальная процедура под названием Prima, разработанная компанией Science Corp., изменила ее жизнь. В ходе операции на поврежденную область сетчатки ей имплантировали крошечный чип с сотнями электродов. Специальные очки с камерой передают изображение в виде инфракрасного импульса на чип, который, в свою очередь, стимулирует зрительный нерв, позволяя пациентке снова читать, пусть и ограниченно. Это достижение дало ей не только практическую пользу, но и надежду.

Технология не ограничивается восстановлением зрения. Такие компании, как Science Corp. и Neuralink, работают над интерфейсами "мозг-компьютер", которые могут помочь парализованным людям. Эти имплантаты, устанавливаемые в мозг, позволяют силой мысли управлять компьютером, инвалидной коляской или даже общаться через синтезированную речь. Например, пациенты с синдромом "запертости" получили возможность впервые за годы поговорить со своими близкими. Хотя эта область переживает бум, с сотнями компаний, разрабатывающими подобные технологии, она также сталкивается с техническими трудностями, такими как миниатюризация устройств, обеспечение их безопасности и снижение рисков, связанных с инвазивностью имплантации.

Несмотря на огромный потенциал для восстановления утраченных функций, широкое внедрение таких технологий сталкивается с вызовами. Высокая стоимость разработки, необходимость длительных клинических испытаний и общественные опасения по поводу конфиденциальности мыслей и слияния человека с машиной создают сложный этический и практический ландшафт. Однако прогресс продолжается, и ученые уверены, что со временем эти устройства станут более совершенными и доступными, открывая новую эру в медицине, где граница между биологическим организмом и технологией становится все более размытой.

https://time.com/7330887/brain-computer-chips-future-of-medicine/

История с ротационной динамикой, бегущими волнами и т.п. Часть 1

В 2012 году была опубликована статья статья Чечленда, Шеноя и их соавторов, в которой утверждалось, что нейронные популяции проявляют «ротационную динамику» — вращательные паттерны, которые выявляются в подпространстве многомерного пространства активностей нейронов с помощью анализа, называемого jPCA. Лежащая в основе этого анализа математика основана на представлении популяции нейронов в качестве динамическую системы:

ṙ(t) = f(r(t)) + u(t)

где r — это скорость разряда всех нейронов, ṙ — её производная, а u — внешний входной сигнал. jPCA извлекает вращательную компоненту этого отклика.

Черчленд нарисовал довольно красивые картинки вращений, которые сразу всем понравились, как и выражение "динамическая система".

Заодно они написали такую декларацию:

"Большинство теорий о моторной коре предполагали, что нейронная активность представляет параметры движения. Этот взгляд проистекает из аналогичного подхода к первичной зрительной коре, где нейронная активность представляет паттерны света. Однако неясно, насколько верна эта аналогия. Реакции отдельных нейронов в моторной коре выглядят поразительно сложными, и существуют значительные разногласия относительно того, какие именно параметры движения представлены. Более уместной аналогией может быть сравнение с другими моторными системами, где общим принципом является ритмическая нейронная активность. Мы обнаружили, что реакции моторной коры во время выполнения движения к цели содержат краткую, но выраженную осцилляторную компоненту, что довольно неожиданно для непериодического поведения. Амплитуда и фаза колебаний естественным образом зависели от состояния подготовки, что указывает на механистическую роль подготовительной нейронной активности. Эти результаты демонстрируют неожиданную, но удивительно простую структуру в популяционной реакции. Эта лежащая в основе структура объясняет многие из запутанных особенностей реакций отдельных нейронов".

В общем, если верить им, было сделано великое открытие. Правда, у многих создавалось впечатление, что это какая-то хрень.

Ссылка на статью (цитировалась 2005 раз):
https://www.nature.com/articles/nature11129

История с ротационной динамикой, бегущими волнами и т.п. Часть 2

Если популяции нейронов в работе Черчленда "вращались", то с мышцами (обезьян) было не так. jPCA, сделанный на ЭМГ, никаких вращений не выявлял.

По этому поводу авторы написали:

"Мы также регистрировали ЭМГ от группы мышц (по 6–12 записей в каждом наборе данных). Хотя ЭМГ-сигнал является сильно многофазным, в мышечной популяции не наблюдалось согласованных вращений. Это не было связано с меньшим размером выборки мышц. В итоге, для вращений в фазовом пространстве недостаточно лишь многофазных ответов: необходима пара многофазных паттернов, фазы которых стабильно разнесены примерно на 90°. В нейронной популяции такая комплементарная пара присутствует; в смоделированной и мышечной популяциях — нет. Тем не менее, ЭМГ может иметь некоторое отношение к наблюдаемым вращениям".

На самом деле они написали про ЭМГ больше, но здесь я привожу то, что можно понять.

История с ротационной динамикой, бегущими волнами и т.п. Часть 3

Поскольку читатели ничего не поняли (и правильно сделали), приведу картинку, поясняющую, что же это за вращения такие, динамическая система и т.п.

Вращения — это в самом деле вращения некоего популяционного вектора (сделанного из принципиальных компонент, но это не суть важно). Матричные манипуляции (Mskew и т.п.) означают лишь то, что скорость перпендикулярна радиусу (палочки должны быть попендикулярны).

Ну а нейроны что делают, если популяция "вращается"? Не передают ли эстафетную палочку друг другу? ...

История с ротационной динамикой, бегущими волнами и т.п. Часть 4

Но если нейроны передают друг другу эстафетную палочку, то...

Нет, с такими рассуждениями не выяснить, что происходит. И вообще выяснить непросто, в особенности, если пытаться внимательно читать статью Черчленда, наполненную уводящими в сторону рассуждениями. По-моему мне одному удалось разобраться, остальные хлопали ушами (и до сих пор хлопают).

Причиной вращений оказалось то, что нейроны Черчленда активировались не абы как, а в определенной последовательности: сначала первый, потом второй... Причем эта последовательность мало меняется при изменении движения — обезьяна хватает банан, который слева, а не справа, но последовательность активации нейронов остается примерно такой же.

Еще эту последовательность можно назвать бегущей волной.

Ссылка: https://www.nature.com/articles/s41598-019-54760-4https://www.nature.com/articles/s41598-019-54760-4

История с ротационной динамикой, бегущими волнами и т.п. Часть 5

Ну а как же дела с ЭМГ? Там есть бегущие волны?

По счастью у меня есть записи ЭМГ, с которыми можно поиграть. Это из этой статьи:

https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0006791

Там участники писали цифры от 0 до 9, и при этом у них записывались 8 мышц руки.

История с ротационной динамикой, бегущими волнами и т.п. Часть 6

Не буду держать читателей в напряжении, отвечу сразу: никаких вращений или бегущих волн там нет. Но это не потому, что, например, 8 мышц мало для "ротационной динамики".

Можно имитировать 8 мышц, по которым бежит волна. В таком случае вращения появляются.

И еще возможно, что Ньютону не падало на голову никакое яблоко, а случилось что-то такого плана.

https://t.iss.one/itakblet/994

Платформа improv, описанная в статье Анны Драелос и соавторов (Nature Communications, 2025), предназначена для адаптивных нейронаучных экспериментов в реальном времени.

Она объединяет моделирование, сбор данных, анализ и управление экспериментами, позволяя гибко адаптировать исследования под текущие результаты, что решает проблему традиционных подходов, ограниченных заранее заданными гипотезами и постфактум-анализом.
Платформа обеспечивает взаимодействие между программным обеспечением и оборудованием, поддерживает адаптивные экспериментальные дизайны, где моделирование определяет выбор манипуляций, и подходит для различных организмов и типов данных.

Платформа применялась в силико и in vivo экспериментах, включая анализ поведения, функциональную типизацию нейронов через кальциевое изображение, выбор оптимальных визуальных стимулов и модельно-управляемую оптогенетическую стимуляцию нейронов мозга рыбок данио, показав эффективность в ускорении научных открытий и валидации гипотез.

Сравнивая с аналогами, платформы вроде Bonsai или NeuroLab предлагают инструменты для нейронаучных экспериментов, но часто менее адаптивны или интегрированы для моделирования в реальном времени.

Bonsai больше ориентирован на обработку видеопотоков, тогда как improv выделяется гибкостью в управлении экспериментами. Системы вроде RTXI фокусируются на реальном времени, но менее универсальны для различных модельных организмов.

Платформа improv представляет собой мощный инструмент для нейронаучных исследований, превосходя многие решения по гибкости и функциональности благодаря адаптивности и интеграции в реальном времени.

https://t.iss.one/skigeon/202

Итак, уже традиционно в ноябре мы собираем на конфу друзей Нейри — акционеров, партнеров и тех, кто задумывается о совместных проектах или хочет у нас работать, — чтобы обсудить новости и планы, а также поделиться успехами, а еще смешными и не очень смешными историями.

Из не очень смешных, например, мы анонсируем открытие нового продуктового класса — биороботы. Они сочетают лучшие характеристики биологического объекта и управляемость робота, могут вносить большой вклад в экономику.

Москва, 25 ноября, 15:00-20:00
Neiry.Conf 2025: Биороботы и другие новинки нейротеха

Эта конфа для:
- тех, кто хочет у нас работать на лидерских позициях,
- тех, кто думает о внедрении нейротехнологий ИЛИ РОБОТОВ в своей компании,
- нейростартаперов и нейробиологов (мокрых и сухих), которые ищут финансирования,
- а также для тех, кто следит за нами с исключительно меркантильными интересами)

Только офлайн. Больше половины мест уже занято людьми, которые давно в нашем NeiryInfoBot, так что если есть интерес — рекомендую регистрироваться оперативнее через наш бот на странице: https://neiry.ru/neiryconf2025

В программе доклады о результатах работы группы Нейри, ее ближайших планах, новости о старых и новых продуктах, а также о развитии нейротехнологий. В конце можно будет задать вопросы лично представителям разных команд Нейри.

PS: Знаете, какая самая классная фишка биороботов? Они не падают! Спасибо эволюции, их не нужно учить двигаться.

Кремлевские семинары продолжаются. И становятся все секретнее и секретнее.

На правах автора исходного поста на Голубе Скиннера и с учетом того, что статья была мной изучена, позволю себе заметить, что GPT — несомненно удобный инструмент, но ожидается, что специалист Вашего уровня всё-таки способен на минимальную проверку автоматической компиляции, которая нередко появляется на данном канале в последнее время.

Следующее утверждение Вашего поста не является корректным: “Платформа improv представляет собой мощный инструмент для нейронаучных исследований, превосходя многие решения по гибкости и функциональности благодаря адаптивности и интеграции в реальном времени.” Авторы платформы не сравнивали её напрямую с аналогами. Они показывают один из вариантов интеграции, другой класс инструментов.

Далее: “Платформа обеспечивает взаимодействие между программным обеспечением и оборудованием…”. И вновь неточность: improv не взаимодействует напрямую с оборудованием. Она работает на уровне потоков данных поверх уже существующих интерфейсов.

“Системы вроде RTXI фокусируются на реальном времени, но менее универсальны для различных модельных организмов.” Авторы improv перечисляют несколько примеров существующих инструментов для управления экспериментами и потоковой обработки, но RTXI среди них не упоминается ни разу. Если уж сравнивать с RTXI независимо от статьи, это действительно real-time система, но у нее как раз нет сильных ограничений по модельным организмам. Её ограничения касаются чисто онлайн-моделирования, оптимизации и т. д.

Все конференции Нейри грандиозные, но предстоящая — еще грандиознее

https://t.iss.one/augmented_brain/12390

Кстати, на физтехе у меня была лаба по рентгеновскому структурному анализу. Но я там вообще ничего не понял.

Комментарий от 2023 года:

Что на самом деле внесла Розалинд Франклин в открытие структуры ДНК
Розалинд Франклин не была жертвой в истории открытия двойной спирали ДНК, а равноправным участником. Новые документы, включая письмо 1953 года и неопубликованную статью, показывают, что она сыграла ключевую роль. Франклин, работавшая в Королевском колледже Лондона, изучала ДНК с помощью рентгеновской дифракции. Она выделила две формы ДНК — кристаллическую А и пара-кристаллическую В, что устранило путаницу в предыдущих исследованиях. Её данные показали, что ячейка ДНК огромна и обладает симметрией С2, что указывало на четное число цепей, идущих в противоположных направлениях. Франклин также независимо поняла, что структура ДНК позволяет кодировать белки благодаря произвольной последовательности оснований.
Популярная история о том, что Джеймс Уотсон и Фрэнсис Крик украли её данные, в частности снимок «Фотография 51», преувеличена. Этот снимок лишь подтвердил, что форма В — спираль, что уже не вызывало сомнений. Решающими были другие данные Франклин, включая отчёт, который Уотсон и Крик получили без её разрешения. Они использовали эти данные для проверки своей модели, созданной за шесть недель проб и ошибок. Франклин не дошла до окончательной модели, так как работала в одиночку и была исключена из неформального обмена идеями. Однако она не возражала против использования её данных, что было нормой в научной среде того времени. В 1954 году Уотсон и Крик признали, что без данных Франклин их открытие было бы маловероятным. Она должна быть признана равноправным участником, а не «обманутой героиней».

https://www.nature.com/articles/d41586-023-01313-5

Дмитрий Ватолин:

Прогресс видеокодеков и большое сравнение российских видеосервисов

Современные видеокодеки стремительно развиваются, особенно китайские, которые доминируют в отрасли. За последние годы лучшие кодеки, такие как Tencent TVC, сократили битрейт втрое по сравнению с x265 при том же качестве, что экономит миллионы долларов на доставке контента. Китайские компании активно инвестируют в R&D, создавая закрытые реализации, превосходящие открытые в два раза. Российские сервисы, напротив, часто используют устаревшие open-source кодеки, что приводит к отставанию.
Сравнение видеохостингов (YouTube, Vimeo, VK Видео, Rutube) показало, что YouTube экономит до двух раз больше трафика, чем Rutube, при одинаковом качестве. Задержки воспроизведения на Rutube в среднем в 8 раз выше, а нестабильные битрейты вызывают фризы, особенно на экшн-сценах. VK Видео быстрее, но качество ниже. Китайские сервисы, такие как Bilibili, превосходят российские в три раза по экономии битрейта.
Онлайн-кинотеатры еще более контрастны. Сравнение 15 сервисов, включая Netflix и HBO Max, выявило разницу до 14 раз в битрейте при том же качестве. Netflix на AV1 требует втрое меньше трафика, чем российские платформы, а на H.264 — на 35% меньше, чем Кинопоиск. Проблемы российских сервисов — устаревшие кодеки, слабые настройки и экономия на транскодировании.
Российская наука в области видеосжатия отстает: недавние публикации о «прорыве» касались устаревшего JPEG 2000. Проблема в недостаточном финансировании университетов и отсутствии связи с бизнесом, в отличие от Китая, где компании активно сотрудничают с академией. Российские менеджеры, ориентированные на краткосрочную прибыль, избегают инвестиций в современные технологии, что углубляет технологический разрыв.
Для улучшения видеосервисов нужны эффективные кодеки, адаптивное кодирование, предобработка контента и контроль качества. Без этого конкуренция с китайскими и западными платформами, особенно на фоне их экспансии, станет невозможной.

https://habr.com/ru/articles/965452/

Российский рынок ассистивных технологий в 2024 году

Российские производители AssistiveTech заработали 53,1 млрд руб., что на 31,4% больше, чем в 2023 г. Основной драйвер роста — сегмент мобильности (протезы, экзоскелеты, коляски), на который приходится 63% компаний и 290 млрд руб. емкости рынка. Лидер сегмента — «Моторика» с выручкой 4,2 млрд руб. (+110% к 2023 г.). Другие сегменты: «Забота и уход» (+21%), «Зрение» (+19%), «Адаптированная среда» (+15%), «Слух» (+27%), «Когнитивные нарушения» (+8%). К 2030 г. емкость сегмента мобильности может достичь 502 млрд руб. благодаря господдержке и цифровизации.

https://www.vedomosti.ru/business/articles/2025/11/10/1153410-proizvoditeli-assistivetech-za-god-zarabotali-53-mlrd