Получи случайную криптовалюту за регистрацию!

Блуждающий нерв

Логотип телеграм канала @dtulinov — Блуждающий нерв Б
Логотип телеграм канала @dtulinov — Блуждающий нерв
Адрес канала: @dtulinov
Категории: Блоги
Язык: Русский
Страна: Россия
Количество подписчиков: 7.03K
Описание канала:

Публикации по нейронаукам, биоинженерии и вокруг, которые привлекли мое внимание. В основном это свежие исследования из научных журналов, но не обязательно.
Чат канала @vagus_chat

Рейтинги и Отзывы

4.50

2 отзыва

Оценить канал dtulinov и оставить отзыв — могут только зарегестрированные пользователи. Все отзывы проходят модерацию.

5 звезд

1

4 звезд

1

3 звезд

0

2 звезд

0

1 звезд

0


Последние сообщения 4

2022-05-15 11:21:00 Пара замечаний на тему выше. Научный поиск и создание атласов/карт — разные вещи, хотя и часто взаимозависимые. Атлас и карта, как трудоемкие проекты, позволят на годы загрузить тысячи ученых и отчитаться в конце понятным и осязаемым результатом. Задача технически сложная, но научно «простая», где цель заведомо видна.

За этим стоит вера в то, что деятельность мозга и психики — то, что делает нас людьми — зависит от мелких различий между клетками и распределения их связей. Если это не так, если функции не привязаны к клеткам однозначно, картирование за $5 млрд мало что даст.

В октябре 2021 торжественно представили атлас моторной коры мыши, на его создание ушло четыре года. Я тогда уже высказался, чуть добавлю. Пользу этого атласа еще предстоит оценить, и логично было бы сперва картировать мозг мыши целиком, выйти на новый уровень понимания и явным образом применить его — скажем, вылечить мышь от чего-нибудь нейродегенеративного.

И лишь затем браться за мозг человека, который на три порядка больше.

Уверен, в BRAIN Initiative эту логику знают, но есть и другая — бери, пока дают. Для развития инструментария нейронаук, поддержки лабораторий именно она верная. Так что не осуждаю.

Но и не могу забыть историю директора NIMH, который с грустью признал, что многолетние исследования в похожей логике (поиск генов и молекул) ничем не помогли в лечении психических расстройств.
1.2K views08:21
Открыть/Комментировать
2022-05-15 11:19:06 В понедельник 16 мая соберется рабочая группа BRAIN Initiative, обсудят, как идут исследования. Открытую часть будут транслировать здесь, позже выложат и запись.

Помню, как Обама сравнивал BRAIN с космической гонкой — а было это в апреле 2013-го, в позапрошлой жизни. Спустя 9 лет и $ 2.4 млрд программа вошла во вторую фазу, и она заметно отличается от первой. Начальный этап был посвящен разработке научных инструментов. Все внимание на технологиях: запись активности клеток в мозге и их стимуляция.

Теперь цели и задачи иные, главный акцент на картировании. В следующие пять лет должны быть построены: 1) полный атлас типов клеток человеческого мозга; 2) детальная карта связей этих клеток, с микронным разрешением. Оцените масштаб — весь коннектом мозга человека будет содержать 1 зеттабайт данных, что сравнимо с годовым интернет-трафиком в мире.

Разработка инструментов продолжится, но с уклоном в генетику и нанотех. Оно и понятно: если есть атлас, то целиться в клетки нужного типа удобнее с помощью генетических конструкций.

Не знаю, как они смогут все это реализовать, но до 2026 года им выделят еще $5 млрд*. Подробнее о целях и задачах смотрите, например, январскую статью директора BRAIN Initiative в журнале Cell, он поясняет, что будут делать, как и зачем. Он же выступит и на совещании рабочей группы.

*Сумма $5 млрд кому-то покажется огромной, но все познается в сравнении: Artemis, лунная программа NASA, стоит $93 млрд.
1.4K views08:19
Открыть/Комментировать
2022-05-13 19:59:33 Любопытная работа опубликована в Nature: спинномозговая жидкость молодых мышей омолаживает мозг старым, они начинают лучше запоминать. Исследователи даже нашли белок, который, как подозревают, играет главную роль в восстановлении.

Обычно в разговорах об омоложении упоминают переливание крови, и миллиардер Питер Тиль, желающий жить долго, увлечен этой гипотезой, инвестирует в нее. Теперь же оказалось, что и ликвор заслуживает внимания. Правда, проверено пока на мышах. Надеюсь, откачивать СМЖ у юношей не придется — если нужен только белок, его можно будет синтезировать.
1.7K views16:59
Открыть/Комментировать
2022-05-10 11:15:31 Агентство IARPA, подразделение разведки США, запустило в 2018 г. программу FELIX. Название, конечно же, аббревиатура: Finding Engineering-Linked Indicators, где Х символизирует хромосому. Цель программы — уметь распознавать следы инженерии в биообъектах, т.е. обнаруживать вмешательство в геном, если оно было.

Как показали баталии вокруг происхождения SARS-CoV-2, интерпретировать генетические данные можно по-разному. Это вообще нетривиальная научная задача — как различать природное и созданное людьми.

Герберт Саймон еще в 1968 году предложил выделить «Науки об искусственном», подразумевая различие, и был бы сильно удивлен сегодня. В XX веке поиск искусственности касался разве что программы SETI, но теперь инженерная биология уже размывает границы природы, а затем сотрет их полностью.

Будь Саймон жив, я бы показал ему статью Ten future challenges for synthetic biology. Она небольшая, но картину будущего дает. Живое будут модифицировать, комбинировать или создавать de novo, под функции. Две идеи отмечу особо: выращивание живых материалов и дизайн биосистем с учетом их последующей эволюции, это обещает переворот в проектировании.

Плюс не раз упомянутая мной статья Бонгарда/Левина, как еще более глубокое развитие темы.

По модификации ДНК с помощью машинного обучения уже могут отследить лабораторию, где эту модификацию провели. Но если сегодня ломают голову над куском генома, вставлен ли он, то в будущем любой геном окажется под подозрением: инженерные микробы, растения и животные будут так же распространены как домашний скот в наши дни, а «природную» ДНК легко смогут синтезировать.

Каждую весну я захожу на сайт iGEM, ежегодного международного состязания по инженерной биологии, и смотрю распределение команд по странам. Это хороший индикатор, кто и как готовится к будущему. На момент этой публикации подано 370 заявок. По понятным причинам в этот раз ни одной от России; от Британии их 9, от Франции — 10, от Германии — 14, от США — 59, внушительно.

Китай везет на iGEM 145 команд и наращивает их количество каждый год. Ранее, параллельно с FELIX, Пентагон запустил программу Safe Genes от DARPA для противодействия технологиям редактирования ДНК (поиск anti-CRISPR). Игра на этом поле предстоит долгая, упорная, ставки будут высоки.
2.8K viewsedited  08:15
Открыть/Комментировать
2022-04-22 11:29:55 Блез Агуэра-и-Аркас, руководитель группы Google AI в Сиэттле, ставит вопрос ребром: Do large language models understand us? Вопрос лишь на первый взгляд кажется абсурдным, с однозначным ответом, но по ходу чтения его эссе начинаешь все больше задумываться.

Большие языковые модели воплощают идею философского зомби: они работают на статистике и разговаривают [якобы] без понимания. Но этот вопрос не разрешим в каком-либо строгом смысле — Блез показывает, что LLM постоянно моделируют собеседника, ведя нечто вроде внутреннего диалога, генерируя разные ответы и выбирая лучший.

То есть у модели возникает подобие того, что психологи называют «теорией разума», и не ясно, как отличить «настоящее» понимание от «фальшивого».

Рассуждения Блеза заходят на фоне недавних прорывов в машинном обучении, явленных нам в виде DALL-E 2 от OpenAI, создающей картинки по текстовому описанию, и PaLM от Google, умеющей схватывать смысл и контекст беседы.

И на контрасте с недавним эссе Гари Маркуса, CEO компании Robust.AI, Deep Learning Is Hitting a Wall, где он громит любые прорывы, настаивая, что DL не имеет ни малейшего отношения к интеллекту и пониманию. Ян Лекун и другие усмехаются в ответ, приводят Маркусу впечатляющие примеры из DALL-E 2 и PaLM, а тот огрызается в твиттере, называя их сherry picking, и конца у этого сюжета нет.

При всей давней симпатии к Маркусу должен признать, его текст уступает по глубине тексту Агуэра-и-Аркаса.

И немного о трендах. PaLM вмещает 540 млрд параметров, что в три раза больше знаменитой GPT-3, за счет чего результаты в обработке языка резко улучшились. В Китае, используя экзафлопсный суперкомпьютер, создают систему BaGuaLu для обучения модели с 14,5 трлн параметров. Как пишут разработчики, BaGuaLu потенциально «имеет возможность обучать модели с 174 трлн параметров, что превосходит количество синапсов в человеческом мозге».
3.4K views08:29
Открыть/Комментировать
2022-04-21 20:51:33
Марсоход Perseverance снял, как Фобос, один из двух спутников Марса, проходит по орбите на фоне Солнца. (Image credit: NASA/JPL-Caltech/ASU/MSSS/SSI)
1.6K views17:51
Открыть/Комментировать
2022-04-21 13:08:55 В свежем Nature пишут про инвазивные интерфейсы мозг-компьютер, в одном тексте собраны основные достижения BCI последних лет. Общий тон воодушевляющий, автор подводит к мысли, что коммерческие компании — на примере Neuralink, Paradromics и Synchron — скоро доведут технологию до рыночных продуктов.

На мой взгляд, автор чрезмерно оптимистичен — для широкого распространения еще нужно сильно повысить биосовместимость имплантов и прояснить вопрос их многолетнего использования вне стен лаборатории (плюс их обслуживание). Кроме того, есть очень важный вопрос из сферы этики: кто принимает решение, мозг пациента или интерфейс. Это более глубокая проблема, связанная с темой свободы воли, и она не техническая.

Скорее, характеристики инвазивных BCI продолжат улучшаться, клинические исследования умножатся, вместо единичных пациентов станут подключать десятки, но до массового применения, скажем, на уровне кохлеарных имплантов, пока далеко.
1.1K viewsedited  10:08
Открыть/Комментировать
2022-04-19 12:16:20 Все это проходит в рамках Недели нейротехнологий и когнитивных наук, за онлайн трансляциями можно следить здесь. Программа по пятницу включительно, см. здесь.

Замечательная инициатива за исключением одной детали, о чем я сожалел еще в прошлом году: когнитивная наука с т.з. отечественных экспертов свелась к изучению психики и мозга человека. Такое сужение предмета отсекает многие интересные и важные направления научного поиска, и оно скажется в перспективе.

Но если год назад удивляться, сетовать и призывать еще имело смысл, то сейчас я его уже не нахожу. Российской науке хотя бы не потерять то, что есть.

Между тем, уже реальны вот такие исследования: Computational Psychiatry for Computers
131 viewsedited  09:16
Открыть/Комментировать
2022-04-19 12:15:03 Добрый день, расписание выступлений на сегодня:

12:00-13:00 - Лекция "Когнитивная психология в дизайне интерфейсов"
Лектор: Елена Сергеевна Горбунова - заведующая научно-учебной лабораторией когнитивной психологии пользователя цифровых интерфейсов факультета социальных наук НИУ ВШЭ

13:00-14:00 - Достижения нейронаук и нейротехнологий: 2021 - 2022
Лекторы: Александр Сергеевич Паевский - главный редактор портала "Нейроновости",
Анна Николаевна Хоружая - заместитель главного редактора портала "Нейроновости"

14:00-15:00 - Асинхронная экскурсия по лабораториям Института Когнитивных Нейронаук с демонстрацией оборудования
Спикер: Олег Игоревич Шевцов - ведущий инженер Института Когнитивных Нейронаук, заведующий лабораторным комплексом Института

15:00-16:00 - Презентация магистерских программ "Биология мозга и естественного интеллекта" и "Экспериментальная философия нейрокогнитивных наук" школы "Мозг, когнитивные системы и искусственный интеллект" МГУ им. М.В. Ломоносова
Докладчики: Александр Васильевич Латанов - заведующий кафедрой высшей нервной деятельности МГУ, профессор, д.б.н.
Дмитрий Владимирович Зайцев, профессор, заместитель декана по научной работе философского факультета МГУ, руководитель магистерской программы "Экспериментальная философия нейрокогнитивных наук", д. филос. н.

16:00-17:00 - Презентация Центра биоэлектрических интерфейсов ВШЭ
Докладчик: Алексей Евгеньевич Осадчий - директор Центра биоэлектрических интерфейсов, НИУ ВШЭ, ведущий научный сотрудник Института искусственного интеллекта (AIRI), Ph.D

18:00-19:00 - Лекция " Мозг и Свобода: принимает ли мозг решения за нас?"
Лектор: Василий Андреевич Ключарев - нейробиолог и популяризатор науки, специалист по нейроэкономике, к. б. н.
150 views09:15
Открыть/Комментировать
2022-04-19 10:13:47
Занятное видео из научной статьи. Пациенту подают слабый ток в мозг, и он тут же объясняет, как искажается его восприятие лиц — глаза, нос, губы доктора Парвизи (Josef Parvizi), который проводит эксперимент и стоит напротив, сползают в сторону, растягиваются, и все лицо превращается в карикатуру, так что пациент не может сдержать улыбку.

Заметьте, что эффект затрагивает лишь лица людей, но не их тело, одежду или предметы в комнате. Все, кроме лиц, пациент по-прежнему видит нормально.

Статья уже давнишняя, но известная. Тогда впервые удалось показать, что зона веретеновидной извилины связана с распознаванием лиц. Открытие было случайным — Парвизи искал очаг эпилептической активности, поместив электроды над правым ухом больного.
799 views07:13
Открыть/Комментировать