Оценка научных результатов: маятник между экспертизой и наукометрией - часть 1
(часть 1, часть 2, часть 3)

Фундаментальная наука во всем мире в основном финансируется государствами. А где государственные деньги — там и система контроля и учета. Прикладную науку, а также индустриальное финансирование это тоже касается, но там свои особенности и разговор отдельный.
Пока никто во всем мире не придумал способов оценки лучше «наукометрии» и «экспертной». Социолог науки Михаил Соколов в том числе отмечал, что есть страны победивших бюрократов от науки и страны победившей профессуры. И обе системы относительно устойчивы, но имеют как плюсы, так и минусы.
В России же, по моим наблюдениям, до сих пор качается маятник, который заносит то в бюрократическую крайность, то в экспертную. Поскольку у меня есть внутренняя убежденность, что шатание из крайности в крайность непродуктивно, хотелось бы высказать пару мыслей, а также свое мнение, что с этим делать.

Все сказанное далее, очевидно, является личными взглядами, базирующимися на личном опыте довольно молодого ученого. Личный опыт — это опыт биолога, выросшего в МГУ, который в основном контактирует с учеными объективно высокого уровня. То есть, скорее всего, сказанное будет более применимо к сильной естественной науке, находящейся в конкурентной среде. Во-вторых, помимо опыта «оцениваемого», у меня есть опыт «оценивающего» и даже организатора экспертиз, в том числе в ученом совете своего института. Плюс рассказы старших коллег из различных экспертных органов.

Не лишним будет еще раз проговорить важную мысль. Наукометрия не является антиподом экспертизы. Наукометрия — это в широком смысле децентрализованная и разнесенная во времени экспертиза результатов научной деятельности рецензентами, читателями статей и процитировавшими тебя коллегами. Этот вроде как очевидный тезис полезно периодически проговаривать, поскольку ярые противники наукометрии любят подменять ее выраженные проблемы тем, что это бюрократия, не имеющая отношения к научной экспертизе. Нет, отношение к научной экспертизе наукометрия имеет очень сильное.

Пинать минусы наукометрии — занятие довольно скучное, они очевидны всем, кто с ней сталкивается. Лучше всего это суммировано в законе Гудхарта: «Когда мера становится целью, она перестает быть хорошей мерой». Об этом написано и сказано много, причем не только про оценки в науке. Поэтому просто еще раз озвучу очевидную проблему: как только метрика оценки какой-либо деятельности становится известной, она подменяет цель этой деятельности для «оцениваемых» (=если ученых оценивают по числу статей, они стараются писать больше статей). Это порождает проблемы и с «хакингом» метрик, и с подменой настоящей работы (в нашем случае — производства научного знания) ее имитацией и накруткой метрик. Кстати, есть у меня гипотеза, что частая смена правил подсчета метрик в нашей системе науки отчасти призвана бороться именно с этим: люди, которые «заняты делом» обычно при любой разумной метрике выглядят прилично. А вот те, кто накрутил одну метрику, по другой — могут выглядеть довольно жалко. И на этом хватит пинать наукометрию.

Экспертизу мне хочется пинать гораздо больше, поскольку это делают реже. Обычно ученые ругают «бездумные» наукометрические подходы и ратуют за экспертную оценку.
При экспертизе, если она действительно экспертная, эксперт почти со стопроцентной вероятностью знает или самого оцениваемого, или его «научную семью». Что порождает конфликты интересов и человеческий фактор. При этом я за свою жизнь ни разу не сталкивался с чем-то, что можно было прямо и без оговорок квалифицировать как «коррупцию» и «договорняк» при экспертизе. Возможно, повезло, и скорее всего, это привилегия нахождения в сильном научном центре. Однако. В «настоящей науке» (в противовес имитационной) «нечистоплотность» не представляется мне критичной проблемой. А вот человеческий фактор — да, влечет огромные сложности.

Оценка научных результатов: маятник между экспертизой и наукометрией - часть 2
(часть 1, часть 2, часть 3)

Первая ключевая человеческая проблема — это «доброта» и «сочувствие». Причем именно в кавычках. Если раскрыть её одной фразой: никто не хочет быть плохим. Абстрактно все за чистоту науки. Абстрактно все за то, чтобы все ученые чисто делали свою науку, все статьи были аккуратны, а все диссертации и дипломы осмысленны. Но в реальном мире это значит, что во время экспертизы лично тебе надо проголосовать против кого-то и лишить этого человека работы, гранта, стипендии, диссертации или диплома. Я знаю случаи, когда очень сильные ученые переаттестовывали кого-то со словами «да, это слабый ученый и всегда им был, да человек 20 лет почти на работу не ходит, но не выбрасывать же его на улицу». Я видел, как люди со статьями в топовых журналах писали положительные рецензии на очень слабые работы не потому, что как-то боялись автора или ждали, что им вернут этот должок, а потому, что «ну он человек хороший и ученый тоже, ну слабая работа, но ему же по грантам отчитываться, да и жалко обижать». Про оценки на студенческих дипломах даже вспоминать не буду. Понятно, что есть разумный компромисс между «бездушной эффективностью» и «милосердием». Но я часто видел, как этот баланс отсутствует напрочь. Моя позиция по этому вопросу довольно жесткая. Описанное — не проявление доброты, а желание сохранить свой личный психологический комфорт. Во-первых, это откровенное пренебрежение долгом перед наукой и научным сообществом, который люди на себя взяли, войдя в любой экспертный совет. Не готовы выносить честную экспертную оценку — не соглашайтесь быть экспертом. Во-вторых, это еще и развращающая практика для объектов такой «доброты». Я думаю, что довольно много талантливых ученых были загублены тем, что их в свое время несколько раз не «щелкнули по носу» объективной оценкой их работы.

Вторая человеческая проблема - это банальный перекос оценки в сторону «знакомых», зачастую неосознанный. Когда надо из 100 заявок выбрать 10 победителей, то обычно это значит, что где-то 30 фаворитов плюс-минус сопоставимы. И зачастую у 10 экспертов есть среди этих 30 фаворитов 10 знакомых. Которые точно молодцы. Объективно молодцы. И как-то так получается, что их они и выбирают. Но точно ли выбранные были более молодцы, чем оставшиеся фавориты? Я подчеркну, это естественный для человека перекос в пользу знакомых, сюда не надо подмешивать откровенный лоббизм и кумовство, чтобы это так работало. Опять же, я много раз был свидетелем того, как очень принципиальные люди совершали такую ошибку. И если обратить внимание на это и спросить «а как же кандидат 11», то они честно признавали, что «ну да, пожалуй, этот посильнее». Ключевое тут — обратить внимание. Что подсказывает «что с этим делать».

Третья проблема — совсем уж банальная — лень, усталость и недостаток времени. В реальном мире эксперты не станут досконально и скрупулезно рассматривать всех кандидатов. В лучшем случае сделают это лишь для нескольких. Эксперты на то и эксперты, что всем нужна их экспертиза. И запросы их учеников, лаборатории, института и друзей ученых обычно имеют приоритет выше, чем любая внешняя экспертиза. Исключения бывают, но собрать экспертный совет из одних исключений — утопия. Что опять же упирается в то, как обратить внимание экспертов на ключевые вещи.

Что с этим делать

Мой опыт организации экспертиз и наблюдения за поведением экспертов привел меня к следующему выводу: любая система обязана учитывать человеческий фактор и быть устойчива к его проявлениям. Никогда, ни в каком из миров система, которую может принципиально вывести из строя рядовой (а не злонамеренный и сильный) человеческий фактор, не будет работать нормально.
В случае научной экспертизы нам надо побороть описанное выше:
1) Осознанные и неосознанные перекосы в пользу друзей и знакомых.
2) Малодушное желание быть хорошеньким.
3) Отсутствие у экспертов сил и времени супер детально все изучить.

Оценка научных результатов: маятник между экспертизой и наукометрией - часть 3
(часть 1, часть 2, часть 3)

Неплохим рабочим решением для этого является гибрид наукометрии и экспертизы. Подчеркиваю, речь идет о решении, которое можно относительно просто реализовать в реальном мире и оно будет приемлемо работать. А не об идеалистических рассуждениях, «как надо бы».

Как может выглядеть этот гибрид:
1) На первом этапе делается предварительное наукометрическое ранжирование претендентов.
2) Бывает еще этап массовой экспертизы с оценками нескольких экспертов, например, как это устроено в РНФ. Но, по своей сути, это все равно промежуточный этап, который на выходе дает баллы оценки, то есть наукометрию. Еще раз вспоминаем, что классическая наукометрия — это тоже где-то до этого проведенная оценка экспертами. Ключевое здесь то, что решение принимается не на этом этапе.
3) На последнем этапе экспертный совет обсуждает ранжированный список и утверждает финальное решение. И, что важно, имеет полномочия своим решением изменить результаты ранжирования.
Да, это похоже на механизм экспертизы РНФ, но в общем-то велосипед изобретать и не надо, у фонда очень разумная система. Я сам использовал этот подход при оценке и НЕгрантовых заявок в ряде других конкурсов. Его преимуществом является то, что наличие предварительного ранжированного списка - проекта решения - страхует экспертный совет от многих перекосов.

Почему это работает.
Во-первых, самые яркие особенности оцениваемых заявок хоть как-то уже подсвечены: или чистой наукометрией, или экспертами первого уровня. Это резко снижает вероятность того, что никто не заметит объективные параметры. Например, очень высокий хирш претендента, которого никто в экспертном совете не знает.
Во-вторых, и главное - проект решения создает барьеры для искажений в оценке. Из личного опыта, без такого проекта процесс оценивания выглядит примерно так: кто-то первый должен предложить решение, обычно оно какое-то такое — «ну вот претендент Х молодец» или «ну претендент Х сейчас сплоховал, но человек-то в целом хороший, а мы звери что ли». И фактически проектом финального решения становится предложение первых высказавшихся. В этом сценарии искажения естественным образом просачиваются в решения. А чтобы их исправить, другим членам совета надо пойти на некоторый конфликт и сказать (по сути, форма при этом может быть сколько угодно вежливая): «вы необъективны и ваше решение неверно, на самом деле надо вот так…», что дискомфортно для многих людей. В результате, если предлагаемое решение совсем уж не противоречит здравому смыслу и совести, есть огромный соблазн промолчать.

Когда же ранжированный список есть — он и становится проектом финального решения. И теперь, чтобы внести в него изменения, надо привести веские основания, то есть по сути встать и сказать: «коллеги, я считаю, что по такой и такой причине ранжирование выполнено некорректно; чтобы исправить это, предлагаю исключить из числа победителей претендента 10 и передать это место претенденту 15». Это, во-первых, заставляет хорошо аргументировать свою позицию, что исключает совсем уж неосознанные искажения. Во-вторых, заставляет эксперта не «быть хорошим» и предложить в победители человека А, а быть объективным и «отобрать место у человека Б в пользу человека А», причем сделать это публично на весь совет, где, может быть, сидят друзья человека Б.
По моему опыту, такая структура дискуссии и принятия экспертных решений ОЧЕНЬ способствует принятию более взвешенных и объективных решений.

В завершение хотелось бы высказать мысль. Чтобы привести систему научной экспертизы в более оптимальное состояние, научному сообществу нужно не только бодаться с бюрократами, продолжая качать маятник между бюрократическим маразмом и произволом «уважаемых ученых». А научиться по мере возможности качественно, объективно и быстро проводить научную экспертизу, выработав надежные и рабочие механизмы. И может статься, что когда это произойдет, бюрократическая машина без сильного сопротивления сдаст лишнюю и непонятную для себя работу по оценке такой сложной и непонятной науки.

Аспирантура — зачем туда идти, что там делать и надо ли оно вам — часть 1
(часть 1, часть 2, часть 3, часть 4)

Что такое аспирантура?

Аспирантура — это место, где из нормальных людей делают ученых. По крайней мере должна таковым местом быть.

Для начала определимся, что делает человека ученым. Вопрос многогранный, в том числе философский, но в рамках разговора об аспирантуре и профессии достаточным, на мой взгляд, будет определение: «ученый — это профессионал, обладающий определенными навыками, в том числе навыком мышления, позволяющими ему производить новое знание».
Подчеркну, ученым делают НЕ знания в конкретной области, которые безусловно обязательны, но являются лишь инструментом. Ученым делают НАВЫКИ производить новое знание. Возьмем, допустим, хирурга и энтузиаста, который прочел несколько учебников по анатомии, посмотрел курсы лекций от лучших медицинских вузов и видео с операциями. Оба могут обладать близким набором знаний, но при этом навыком хирурга энтузиаст обладать не будет — к пациентам его никто не подпустит. С ученым аналогично, но в силу того, что один из ключевых для него — навык мышления — это менее очевидно. Таким образом, ученым молекулярного биолога делает НЕ знание множества фактов из молекулярной биологии, а умение произвести знание в этой области. Причем произвести его в реальных условиях в реальном мире с использованием научных методов (не путать со знанием фактов об этих методах в бонус к набору научных фактов в конкретной области).
Помимо навыков производства знания, применения научных методов и широкого кругозора в области, ученому нужны навыки функционирования в профессии: умения писать научные статьи, вести лабораторные журналы, готовить заявки на гранты и отчитываться по ним, а также заказывать оборудование, коммуницировать с коллегами и бухгалтерией, заводить научные коллаборации и так далее. Совокупность всех этих компонентов делает человека ученым, способным производить научное знание, и отличает его от энтузиаста, педагога, популяризатора науки или человека, которому родитель-ученый помог получить степень и авторство в научных публикациях, каждый из которых вполне способен читать научные статьи и понимать их на уровне ученого.

Итак, университет или самообразование дают знания и умение с ними работать. Аспирантура — навыки производства нового знания.

Определившись с тем, что делает человека ученым и какое место в этом процессе занимает аспирантура, можно ответить на вопрос, а надо ли лично вам туда.

Первая разумная причина идти в аспирантуру — планы стать ученым. Очевидно.

Вторая разумная причина — стремление приобрести навык производства нового знания. В мире бурно развивающегося ИИ, который быстро осваивает рутинные интеллектуальные задачи, этот навык может стать очень востребованным. Первыми это начали чувствовать айтишники: еще вчера лишь наличие навыка писать код и понимание, как работают пакеты, то есть обладание знаниями, делало тебя супервостребованным и редким специалистом. Сейчас же многие позиции начального уровня начинают схлопываться и делегироваться искусственному интеллекту, и огромную ценность приобретают специалисты, способные произвести новое знание, например, написать новый математический алгоритм или придумать новую архитектуру нейронной сети. То же будет и в других областях.
НО. Возводить эту ситуацию в абсолют не нужно. Профессионалы, которые грамотно пользуются готовыми знаниями, всегда будут востребованы.

Третья рациональная причина — желание получить общежитие, стипендию или откосить от армии. Оставим ее на совести конкретных людей, которые считают допустимым украсть у государства немного ресурсов, занять место того, кто действительно собирался стать ученым, а также потратить время и силы научного руководителя. Но сугубо цинично причина понятна, особенно в части общежития, что избавляет от необходимости снимать квартиру на старте карьеры (не научной, а какой-то другой).

Аспирантура — зачем туда идти, что там делать и надо ли оно вам — часть 2
(часть 1, часть 2, часть 3, часть 4)

В аспирантуру идти НЕ надо, если

1) Вы хотите набраться знаний в какой-то области, чтобы потом в ней работать. Знания можно получить проще и быстрее в других местах и другими способами, которые нацелены именно на приобретение знаний.

2) Вы не определились, чего хотите в жизни, и намерены растянуть период инфантилизма и «студенческие годы».

Ответ на то, почему в этих случаях не стоит идти в аспирантуру, связан с тем, что в ней НУЖНО делать и на что обращать внимание, чтобы эти несколько лет имели смысл, а также результат в виде научной степени.



Что делать в аспирантуре, чтобы она имела смысл

С моей точки зрения, аспирантуру стоит воспринимать через концепцию ученичества, наставничества, мастерства и инициации.

Приобретение любого навыка — это вопрос практики. А в случае сложного навыка мышления — перенимания этого навыка у его обладателя. Таким образом, если вы для себя решили, что хотите получить навыки ученого, то это потребует много тысяч часов практики «работы ученого» под руководством ученого.

Поэтому, во-первых, в аспирантуре надо много работать. В очередной раз повторю, аспирантура — НЕ про освоение новых знаний, которые можно получить на выходных или в свободное от любой другой работы время, изучая конспекты и научные статьи. Чтобы аспирантура имела смысл, вам необходимо освоить навык ученого, а это значит, что вы должны вложить условные 10 000 часов практики в этот навык. Иначе это просто трата времени, своих и чужих ресурсов. Если вы надеетесь пройти аспирантуру как увлекательное хобби, то разочарую, — вам не избежать траты своих и чужих ресурсов, а, главное, времени на подготовку формальных бумаг и прочую необходимую, но довольно нудную активность, вместо которой вы ожидаете, что будете читать учебники, смотреть видеолекции и вообще саморазвиваться. И да, навыки ученого вы, конечно же, тоже не получите. В лучшем случае — формальную степень кандидата наук, но, вероятнее всего, бросите аспирантуру, даже не дойдя до защиты.

Кроме того, становление ученым — это своего рода «инициация», которая меняет мышление. И как любая инициация — она довольно болезненна. По статистике аспирантура часто во всем мире сопровождается различными депрессивными расстройствами. В том числе поэтому идти в нее «просто так», потому что вы не решили, чего хотите, плохая и даже вредная идея.

Во-вторых, на первом этапе освоения мастерства вы перенимаете навык мышления у вашего научного руководителя. Поэтому его выбор критически важен для становления ученым. Смотрите на это так: вы доверяете научному руководителю часть своего уже сформированного каким-либо образом мышления, чтобы изменить его парадигмально. Да, позже вы выработаете собственный стиль и подход в научной работе, но это лишь подчеркивает важность фундамента. И даже если отвлечься от метафизических размышлений, зачем вам учиться и перенимать практики у человека, который плохо владеет ремеслом: не умеет ставить научные задачи, писать статьи, готовить гранты и добывать ресурсы на занятие наукой?

Аспирантура — зачем туда идти, что там делать и надо ли оно вам — часть 3
(часть 1, часть 2, часть 3, часть 4)

Наконец, третье: по мере становления ученым вы должны приобрести устойчивость к работе в условиях неопределенности. Вам придется постоянно работать без четких задач и инструкций от научного руководителя, то есть вы будете слышать не «исследуй Х методом У, прочитав вот это руководство и методичку», а «придумай какую-нибудь идею на стыке сферы А и Б, а, может быть, и В». Для этого в аспирантуре вам необходимо получить и отточить навыки постановки научных задач, выдвижения гипотез и синтеза нового знания.

Работать в условиях, когда все время приходится идти наощупь, а нередко в процессе обнаруживать, что вы выбрали не тот подход к решению научной задачи, — психологически некомфортно, местами разочаровывающе, но с этим придется смириться, если вы хотите быть ученым.

И последнее. Многие люди, получившие высшее образование, понимают, что при минимальной вовлеченности свой диплом они получат. Даже если ты учишься в топовом сложном университете, вроде МГУ или Физтеха, если ты худо-бедно бываешь на парах, готовишься к сессии и делаешь что-то к диплому, то в конечном итоге ты выпустишься. С аспирантурой и защитой диссертации это не так — при пассивном следовании по течению никто не гарантирует получение степени кандидата наук. Степень не надо идеализировать — это в первую очередь квалификационная работа, показывающая, что минимальные навыки ученого вы освоили (что, кстати, включает написание «кирпича» диссертации и прохождение бюрократии). И степень сама по себе не является чудом, которую достойны получить только настоящие искатели истины и нового знания. Но у подавляющего большинства людей в диссертациях случается момент, когда им надо взять ворох наработанного за несколько лет и из чего не складывается никакой внятной истории, совершить сначала интеллектуальный рывок и постараться сложить это в хоть сколько-нибудь законченную картину у себя в голове. Затем совершить рабочий рывок и доделать исследования, чтобы эту картину сложить. А потом совершить последний рывок, написав текст и пройдя бюрократические процедуры защиты. И вот эти моральные рывки за тебя никто делать не будет, какие бы чудесные отношения у тебя с научным руководителем или отделом аспирантуры ни были. В отличии от дипломов о высшем образовании, где через любые стадии тебя тащат разве что не насильно. В общем-то умение «дожимать» ворох работы в законченный научный продукт (диссертацию) и является финальным тестом на навык ученого — ученый в конце концов свою работу должен опубликовать в виде статьи, и если ты не можешь собраться с силами и раз в 3-5 лет написать текст, суммирующий твою работу, то какой из тебя ученый.

Аспирантура — зачем туда идти, что там делать и надо ли оно вам — часть 4
(часть 1, часть 2, часть 3, часть 4)

Напоследок отмечу: если вас привлекает работа в науке, но психологическая нагрузка от постоянной неопределенности вам не подходит, то это не значит, что путь в науку вам закрыт. Вы можете стать технишеном, то есть специалистом, который работает в науке, но не производит новое научное знание. Я намеренно использую это слово, поскольку в России часто возникают споры об употреблении терминов, и примерно по этой причине Ландау предпочитал термин «научный сотрудник», а не «ученый». Формально в России не очень развит институт технишенов, что не отменяет их существования. Это создает некоторую путаницу, когда дело доходит до ролей в науке. По непонятным для меня причинам в российской науке пока есть психологический барьер, который мешает формализации этой роли, хотя многие научные сотрудники с научными степенями работают именно технишенами. Да, технишена от «ученого» отличает то, что он не ставит научные задачи, не выдвигает научных гипотез и не синтезирует из полученных данных новое научное знание. При этом это крайне важная роль, которая подразумевает знания в определенной области, навыки работы со сложными приборами, умения в части применения методов и многое другое. Этот специалист может быть лучшим в стране или даже в мире в своей области и зарабатывать хорошие деньги. И подавляющее число сильных ученых, с кем я общался, согласны со мной в том, что хороший технишен для науки гораздо важнее посредственного ученого.

Заключение.
Ученый, как врач или педагог — это призвание. Которое требует частичного переформатирования личности и типа мышления. В аспирантуру имеет смысл идти, только если вы хотите научиться производить новое знание. Это интересно, вдохновляет, наполняет жизнь дополнительными смыслами и может быть востребовано и за пределами науки. Но это не для всех. А процесс становления требует вложения душевных сил и времени. Если вы не готовы вложить их — не мучайте себя и других, поищите другое применение вашим силам и времени. Попытка воспринимать аспирантуру как загон для неопределившихся инфантилов ведет только к боли и разочарованиям всех сторон.

Ссылки на мои мысли / советы для студентов и молодых ученых. Все они по сути являются рефлексией на тему того, что мне самому было бы полезно услышать, когда я только начинал жизнь в науке. Репосты в места дислокации целевой аудитории приветствуются :)

1) Руководство для студента: как выбрать научную лабораторию и как себя там вести
2) Лекция (видео) про карьерные треки в науке
3) Риски при выборе карьеры: откуда они берутся и зачем их оценивать
4) Аспирантура — зачем туда идти, что там делать и надо ли оно вам
5) Work-life balance

Новый выпуск "Медицины в контексте" мне этот разговор с Василием Попковым был интересен:

https://youtu.be/jhJXYSgGHHI?si=MMBVksqK9FFT7tG8

Продолжается государственное шебуршение на тему нейротехнологий.

Интересно, выйдет ли что-то хорошее. Но хотя бы состав экспертов приличный - есть надежда.


https://www.oprf.ru/news/drayver-razvitiya-primenenie-neyrotekhnologiy-imeet-bolshoe-znachenie-dlya-samykh-raznykh-oblastey

Инициатива по "нейроэтике" здорового человека в России.
Свое мнение я уже высказывал, и по сути оно сводится к тому, что обсуждать надо сухие вопросы регуляторики, страхования рисков, ответственности сторон и так далее. А не абстрактное "право ли имеем" и "туда ли мы идем".

Вот тут предлагается такой же подход. Который со стороны, конечно, выглядит как очень общие и размытые формулировки. Но они и должны быть такими для стратегических "манифестов". Конкретика должна появляться только после конкретных кейсов.

Иначе рынок нейротеха России рискует попасть в ситуацию как с ГМО, когда "на всякий случай" "пока мы разберемся" убили целое направление технологий и попали в зависимость от зарубежных поставщиков.

Коллеги провели отличную работу и блестяще сформулировали принципы нейроэтики:

https://xn--80ajjdgojpt3i.xn--p1ai/

Я целиком и полностью поддерживаю эту важную инициативу, которая поможет развитию нейротехнологий.

(Особенно отрадно видеть, что нет никакой «клятвы нейротехнолога» — против этого изображения бурной деятельности я как раз возражал.)

Учёные изобрели вязанные кошачьи шапочки с электродами — внутри спрятаны электроды, которые позволяют делать ЭЭГ

Проблема в том, что пожилые котики с хроническими болезнями не очень охотно идут на процедуру — кусаются, жуют провода и всячески мешают ветеринарам работать. Учёные нашли гениально милый выход — шапочки с прорезями для ушек.

В сочетании с приятными запахами и успокаивающим светом, котики спокойно сидят в шапочках до конца процедуры.

Дайте им какую-то премию за самое милое изобретение

👉Boom! Science

❗️Доклад Morgan Stanley: объем рынка BCI только в США- $400 млрд.

Согласно последнему отчету Morgan Stanley(скачать его можно тут), технология интерфейсов мозг-компьютер (BCI) стоит на пороге огромного прорыва с потенциальным рынком в $400 млрд только в США. BCI обещают стать следующим большим прорывом в медицинских технологиях.

Рыночные прогнозы:

1. Ожидаемая коммерциализация: через 5 лет.

2. Ранний целевой рынок - $80,8 млрд.

3. Прогноз на 2035 год: $1,5 млрд годового дохода
К 2045 году: 268 000 пациентов с BCI (2,8% от потенциала).

Медицинское применение:
БАС, инсульт, травмы спинного мозга, рассеянный склероз, церебральный паралич, ампутации, эпилепсия, депрессия.

Ключевые игроки рынка: Neuralink, Synchron, Paradromics, Precision Neuroscience.

Технологические инновации:
Neuralink - робот R1 для имплантации чипа N1
Synchron: Stentrode, вводимый через кровеносные сосуды

Регуляторный прогресс:

FDA США приняло программу прорывных устройств.

Будущие направления:

а) Военное применение:

- Расширение сенсорного восприятия
- Управление экзоскелетами
- Оптимизация состояний сна/бодрствования.

б) Нейрогейминг:

- Управление играми силой мысли
- Глубокое погружение в виртуальную реальность.

в) Производство:

- Управление сложными системами
- Повышение производительности труда.

Вызовы:
1. мало квалифицированных нейрохирургов

2. Вопросы страхового покрытия

3. Этические проблемы немедицинского использования.

Наконец-то у меня вышла статья в настоящем журнале, а не каком-то научном :)

https://www.forbes.ru/mneniya/523262-kto-imeet-pravo-na-cip-v-golove-i-ctenie-myslej-zacem-v-rossii-zakon-o-nejroetike

Русские учёные впервые в мире подключили крысу к «матрице»!11111

Если говорить серьёзно, то ответы на вопросы — не самое важное для меня, хотя это и весело. Для меня этот довольно хулиганский проект был, в первую очередь, тест-драйвом нашего «железа» и возможностей команды. В рамках нашей основной деятельности мы меньше чем за два года с нуля разработали электроды, коннекторы, беспроводной стимулятор. Нам удалось хронически имплантировать их животным и даже научить их взаимодействовать с этим оборудованием. И где-то за полгода нам удалось это адаптировать под такой проект и реализовать его. Со своей стороны, команда «Нейри» менее чем за полгода создала для нас великолепную клетку с программным обеспечением и искусственным интеллектом, совместимым с нашим стимулятором. Это тоже впечатляет — всем бы таких партнёров! Я восхищён скоростью, с которой мы движемся вперёд.

У нас потрясающая команда. Спасибо большое всем, кто причастен! Надеюсь, что следующие планы по глубокой интеграции ИИ и мозга будут реализовываться также быстро и успешно.

Лайк, шер, репост — следите за нашим прогрессом! :)


https://www.forbes.ru/tekhnologii/524702-ucenye-mgu-i-laboratorii-neiry-podklucili-mozg-krysy-k-iskusstvennomu-intellektu

Экспериментальная рубрика #научное. Узкоспециальные тексты про нейроинтерфейсы. Я постараюсь писать их понятно, но они будут достаточно специфичными. Нормальные тексты тоже будут, не пугайтесь. Посмотрим, как зайдёт рубрика – оценивать буду по количеству репостов.

Отторжение нейроимплантов и механические свойства мозга
#научное

Впервые электроды были имплантированы в головной мозг человека более 20 лет назад. На текущий момент для людей уже разрабатываются протезы конечностей, зрения и даже начались попытки работать с памятью. Однако до сих пор нейроимпланты не получили массового распространения, за исключением нескольких узких применений. Одна из ключевых причин – неспособность создать одновременно долговечное, надежное и безопасное устройство. Собственно этот аспект для меня является одним из ключевых в наших разработках.

Один из аспектов этой проблемы читайте в длиннопосте:
https://telegra.ph/Ottorzhenie-nejroimplantov-i-mehanicheskie-svojstva-mozga-11-23

Выводы статьи:
- В мозге животных в норме могут происходить довольно значительные сдвиги, которые по амплитуде сопоставимы с размерами имплантируемых электродов.
- Из-за разницы механических свойств нейроимпланта и мозга на границе «имплант-мозг» создается постоянное механическое напряжение, которое вызывает реакцию организма на инородное тело. 
- Ответ на инородное тело – ключевой механизм, который приводит к исчезновению качественного сигнала от нейроимпланта со временем из-за гибели нейронов и образования изолирующего рубца.
- Механические свойства мозга зависят от отдела, физиологического состояния организма, а также от вида. Амплитуда микро- и макродвижений также зависит от вида. Особенно от размеров мозга. Амплитуда взаимных движений импланта и мозга зависит от соотношения их размеров.
- Приближение механических свойств импланта к свойствам мозга уменьшает ответ на инородное тело, но часто делает устройство менее надежным и долговечным.
- Поиск способов сделать имплантируемые электроды миниатюрными и совпадающими по механическим свойствам с тканью мозга и одновременно надежными и долговечными — одна из ключевых проблем всей технологии интерфейсов «мозг-компьютер».