Анна Макарова представила свою работу “Decoding handwriting from EMG signals using transformer architectures” на конференции AI Journey.

Работа была встречена с огромным интересом, поскольку интеграция нейроинтерфейса и ИИ — сейчас бурно развивающаяся тема, а также потому, что работа имеет прямое отношение к управлению протезами рук.

Анна блестяще ответила на многочисленные вопросы посетителей конференции.

Но стать в рецензируемых журналах, ведь, тоже на языке написаны.

https://t.iss.one/khokhlovAR/1126

Уже скоро

https://t.iss.one/itakblet/993

Энергетика мозга

Новый мягкий 3D-датчик для точного тактильного восприятия у роботов

Ученые из Шанхайского университета Цзяо Тун разработали инновационный 3D-решетчатый ионтронный датчик, который позволяет роботам лучше ощущать прикосновения, имитируя человеческие пальцы. Этот мягкий сенсор, сделанный из гидрогелевой решетки в оригами-подобной рамке, линейно реагирует на давление от 0 до 220 кПа, избегая жесткости и обеспечивая точную обратную связь даже при сильных нагрузках. Он преобразует сжатие в расширение контактной поверхности, что упрощает калибровку и обработку данных. Датчик уже применили для телеробототехники, где он точно передает сложные сигналы от давления, и для роботизированных пальцев, способных определять эластичность мягких тканей. В будущем такая технология может помочь в носимых устройствах для ранней диагностики таких болезней, как паркинсонизм или склеродермия, делая роботов более чувствительными и безопасными в взаимодействии с людьми.

https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/smb2.70002

Спойлер моего сегодняшнего выступления на AIJ

26 ноября в 15:10 в ауд. 221 факультета биоинженерии и биоинформатики МГУ (Ленинские горы, д. 1, стр. 73) состоится 54-й семинар Программы развития Московского университета. С докладом «Конфокальная лазерная микроскопия в биологии и медицине, возможности сверхвысокого разрешения» выступит Егор Юрьевич Плотников, доктор биологических наук, профессор РАН, заведующий лабораторией структуры и функции митохондрий НИИ ФХБ имени А.Н. Белозерского МГУ.
Онлайн трансляция https://my.mts-link.ru/j/118422045/7956321682
Как рассмотреть то, что меньше длины волны света? Этот вопрос десятилетиями казался риторическим, ведь дифракционный предел оптической микроскопии (~250 нм по XY) считался непреодолимым. Тем не менее, именно от способности видеть мельчайшие детали зависит прогресс современной клеточной биологии: тонкая организация цитоскелета, динамика мембран, архитектура ядра — всё это лежит на границе возможностей классических методов.
В этой лекции вы узнаете, как Zeiss LSM 900 с Airyscan превращает классический конфокал в систему суперразрешения — без сложной подготовки образцов, специальных красителей или высокой фототоксичности. Будут рассмотрены принципы работы методов STED, SIM, PALM и STORM — и почему Airyscan стал выбором для программы развития нашего университета.
Лекция предназначена для студентов, аспирантов и исследователей — всем, кто хочет понять, как сегодня видят то, что раньше было невидимым — и как использовать эту технологию в своих проектах.

На конференции AIJ

Выступает Сергей Марков

Выступает Антон Колонин

Выступает Артём Никоноров

Ура, выкладываем запись и слайды прошедшего семинара #3: "Коллективные феномены в нейронных системах и где они обитают"!

Напоминаем, что все материалы семинаров можно посмотреть по ссылке.

Увидимся в декабре!

Выступает Максим Никитин

Physical Максим Никитин

Эпизод

AIJ 2025 — Михаил Лебедев
Нейронауки и нейроинтерфейсы: задачи для искусственного интеллекта

Нейронаук тут, пожалуй, больше, чем ИИ, цели соединения мозга Пифии с ИИ не были раскрыты, так что о них пока приходится гадать лишь по высказыванию Александра Панова (который Нейри) биороботы не падают.

But the immediate thing was the sign painted on the office wall, the same sign he had read earlier today on first entering. Somehow, the sign had changed.

Впервые представлена полностью неинвазивная система реального времени для распознавания воображаемого письма по сигналам ЭЭГ, работающая на портативном устройстве NVIDIA Jetson TX2 с задержкой всего 202–914 мс на символ и высокой точностью. Благодаря продуманному отбору признаков и гибридной нейронной сети EEdGeNet авторы показали, что ЭЭГ может приблизиться по качеству декодирования к инвазивным методам, делая практичные портативные нейроинтерфейсы для людей с тяжёлыми нарушениями речи и движения значительно ближе к реальности.

https://www.nature.com/articles/s41598-025-24972-y

Для любителей ютьюба

https://youtu.be/6SkgZDRFWn8?si=znr2lLkBQFVxy8_B

Если вы еще не сошли с ума, в этом вам поможет «Московское долголетие»

https://t.iss.one/mosdolgoletie/4744