Notice: file_put_contents(): Write of 10973 bytes failed with errno=28 No space left on device in /var/www/group-telegram/post.php on line 50
Нейроинтерфейсы | Telegram Webview: bci_ru/4233 -
Telegram Group & Telegram Channel
Нейралинк тоже решил заняться генерацией искусственных мозговых данных

Neuralink сообщает об использовании им "мозгового симулятора" (brain simulator) для улучшения качества декодирования мозговых данных. Мол, интерфейсы мозг-компьютер подобны автономным автомобилям, поэтому "высококачественная симуляция моторной коры может ускорить проверку декодеров и дать возможность использовать методы оптимизации вроде обучения с подкреплением".

Некоторым ИИ-блогерам это показалось большим прогрессом, в духе успехов робототехники, "где sim2real позволил наконец-то научить роботов нормально ходить". Но об улучшении декодирования в сравнении с бейзлайном не сообщалось, так что очень похоже, что его (пока?) нет, и в реальном времени удается лишь приблизиться к точности декодера, обученного на реальных данных. (Видео есть в твите, причем там упоминается обезьяна Pager, хотя и не говорится, точно ли этот тот самый Пейджер, которого они когда-то показывали на известном видео, где он явно занимался читтерством). Собственно, они сами говорят, что находятся "in the early stages of generative brain modeling".

Обучение декодеров/классификаторов на синтетических данных -- тема, очень давно обсуждаемая в ИМК-сообществе, поскольку реальных данных всегда катастрофически не хватает. В нашей научной группе тоже кое-что в этом направлении делается (генерация ЭЭГ диффузионными моделями). Но пока что по-настоящему работающих решений никем предложено не было.

Стоит обратить внимание, что "симуляция моторной коры" тут пока что не более чем метафора -- на самом деле просто генерируется многоканальный сигнал, похожий на реальные сигналы, записываемые с неё. Но, конечно, при решении таких задач в принципе не исключено использование некоторых знаний об устройстве и функционировании коры.



group-telegram.com/bci_ru/4233
Create:
Last Update:

Нейралинк тоже решил заняться генерацией искусственных мозговых данных

Neuralink сообщает об использовании им "мозгового симулятора" (brain simulator) для улучшения качества декодирования мозговых данных. Мол, интерфейсы мозг-компьютер подобны автономным автомобилям, поэтому "высококачественная симуляция моторной коры может ускорить проверку декодеров и дать возможность использовать методы оптимизации вроде обучения с подкреплением".

Некоторым ИИ-блогерам это показалось большим прогрессом, в духе успехов робототехники, "где sim2real позволил наконец-то научить роботов нормально ходить". Но об улучшении декодирования в сравнении с бейзлайном не сообщалось, так что очень похоже, что его (пока?) нет, и в реальном времени удается лишь приблизиться к точности декодера, обученного на реальных данных. (Видео есть в твите, причем там упоминается обезьяна Pager, хотя и не говорится, точно ли этот тот самый Пейджер, которого они когда-то показывали на известном видео, где он явно занимался читтерством). Собственно, они сами говорят, что находятся "in the early stages of generative brain modeling".

Обучение декодеров/классификаторов на синтетических данных -- тема, очень давно обсуждаемая в ИМК-сообществе, поскольку реальных данных всегда катастрофически не хватает. В нашей научной группе тоже кое-что в этом направлении делается (генерация ЭЭГ диффузионными моделями). Но пока что по-настоящему работающих решений никем предложено не было.

Стоит обратить внимание, что "симуляция моторной коры" тут пока что не более чем метафора -- на самом деле просто генерируется многоканальный сигнал, похожий на реальные сигналы, записываемые с неё. Но, конечно, при решении таких задач в принципе не исключено использование некоторых знаний об устройстве и функционировании коры.

BY Нейроинтерфейсы




Share with your friend now:
group-telegram.com/bci_ru/4233

View MORE
Open in Telegram


Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

The War on Fakes channel has repeatedly attempted to push conspiracies that footage from Ukraine is somehow being falsified. One post on the channel from February 24 claimed without evidence that a widely viewed photo of a Ukrainian woman injured in an airstrike in the city of Chuhuiv was doctored and that the woman was seen in a different photo days later without injuries. The post, which has over 600,000 views, also baselessly claimed that the woman's blood was actually makeup or grape juice. Recently, Durav wrote on his Telegram channel that users' right to privacy, in light of the war in Ukraine, is "sacred, now more than ever." Friday’s performance was part of a larger shift. For the week, the Dow, S&P 500 and Nasdaq fell 2%, 2.9%, and 3.5%, respectively. And while money initially moved into stocks in the morning, capital moved out of safe-haven assets. The price of the 10-year Treasury note fell Friday, sending its yield up to 2% from a March closing low of 1.73%. At the start of 2018, the company attempted to launch an Initial Coin Offering (ICO) which would enable it to enable payments (and earn the cash that comes from doing so). The initial signals were promising, especially given Telegram’s user base is already fairly crypto-savvy. It raised an initial tranche of cash – worth more than a billion dollars – to help develop the coin before opening sales to the public. Unfortunately, third-party sales of coins bought in those initial fundraising rounds raised the ire of the SEC, which brought the hammer down on the whole operation. In 2020, officials ordered Telegram to pay a fine of $18.5 million and hand back much of the cash that it had raised.
from ca


Telegram Нейроинтерфейсы
FROM American