В НИУ "МЭИ" побывал автор технологии передачи информации от компьютера в мозг

Для управления сложной техникой, повышения эффективности взаимодействий "человек-машина", "человек-робот", ключевой вопрос - как обеспечить "стыковку" живых и технических систем. Юрий Данилов, профессор из Университета Висконсина, автор системы транслингвальной коммуникации "Брэйнпорт" побывал в НИУ "МЭИ" на круглом столе, организованном кафедрой робототехники, мехатроники, динамики и прочности машин.

Круглый стол с международным участием "От фундаментальной науки к конкретной технологии" прошёл 22 мая 2025 года. Он был посвящен обсуждению идеи сенсорного замещения, которая от феноменов "кожного зрения" при участии Юрия Данилова развилась в систему неинвазивной передачи электрических сигналов напрямую в мозг человека с помощью наязычной матрицы. Слепой человек может различать и захватывать предметы, ориентироваться в пространстве с помощью такого устройства. В России тема активно развивается группой молодых энтузиастов под руководством Максима Каменского, который представил отечественные разработки транслигвального коммуникатора. Русские устройства могут передавать с мозг человека растровое видео, информацию от лидара и другие сигналы, расширяя спектр доступных человеку чувств за счёт интеграции с техническими датчиками. В обсуждении приняли участие аспиранты кафедры РМДиПМ и студенты группы Сэ-12-22. Телеканал "Культура" готовит сюжет по итогам прошедшего круглого стола.

Благодарим ИДДО НИУ "МЭИ" и лично Т.А. Шиндину за помощь в организации круглого стола.

Видео ~ 2 минуты: vk.com/video1228554_456240056

а также будет доступно на зарубежном видеохостинге YouTube* и отечественном RuTube - недавно продублировал там (автоматический перенос) мои прежние записи: https://rutube.ru/channel/58783008/

*Зарубежный видеохостинг - см. требования отечественных регуляторов и условия в отношении его работы на территории России.

Компания Брейни обещает с помощью с помощью обруча от Нейри с сухими электродами (кстати, обе компании обитают в одном здании) и глубокого анализа на базе нейрофизиологии ни много ни мало как определить биологические склонности учащегося на базе анализа волн головного мозга.

Что тут можно сказать ... некоторый смысл в использовании ЭМГ и даже, возможно, ЭЭГ в профориентации есть, но хотелось бы, чтобы в отечественной нейротехнологической отрасли было принято больше опираться на доказательный подход. Но, наверное, пока это совсем несбыточные хотелки - ведь уже и врачам вот-вот (с 1 сентября этого года) будет разрешено официально назначать пациентам БАДы - вещества, для которых заявляются разные вроде бы полезные эффекты без нормальных клинических испытаний.

В цикле, посвященном открытию новой магистерской программы МЭГ-центра МГППУ и НГУ "Когнитивные нейронауки и нейротехнологии", прошли уже четыре научно-популярные лекции преподавателей магистратуры:

Артем Яшин "Нужна ли философия наукам о мозге и разуме?" https://www.youtube.com/live/smVSyFYhEN8

Галина Козунова "Современный взгляд на психическое здоровье человека с позиции когнитивной нейронауки" https://www.youtube.com/live/ldeDg8SF7JM

Борис Чернышев "Как человек принимает решения в условиях неопределенности в вероятностной среде" https://www.youtube.com/live/jzPKsavO6Wk

Сергей Шишкин "Нейроинтерфейсы — самый провальный проект Илона Маска?" https://www.youtube.com/live/zQ22OlVCY_w

Но уже 19 июня состоится новая лекция!

Анна Павлова "Изучение языка: что нейробиология может рассказать о том, как учить языки" https://arhe.msk.ru/?p=149587

А в ближайшее воскресенье, 15 июня, с 10:00 в главном здании университета (Москва, Сретенка, 29, у м. Сухаревская) пройдет еще один день открытых дверей МГППУ. На нем можно будет встретиться и с представителями нашей новой магистратуры, совместной с Новосибирским государственным университетом — "Когнитивные нейронауки и нейротехнологии", в том числе с ее руководителем Борисом Владимировичем Чернышевым.

Регистрация: https://mgppu.ru/news/16071

Статья в Trends in Cognitive Sciences добавляет к счастью и осмысленности новое измерение жизни: психологическое богатство

Программа Галапагосской конференции по биологии и эволюции сознания (Natural consciousness: its emergence, comparative, behavioral and neural biology). Почему-то среди выступающих исключительно профессора. Константин Анохин там тоже плывет.

Ни в одном названии доклада не упоминается эпизодическая (и вообще какая-либо) память, так что, имхо, это будет не очень близко к сути. Хотя эволюционный подход к сознанию, на мой взгляд, по-любому очень полезен.

Семинар МЭГ-центра

16 июня (понедельник), в зуме

Начало в 18:00 МСК

Распознавание реальных и воображаемых движений правой руки по МЭГ-активности методами глубинного обучения

Иван Зубарев, Department of Neuroscience and Biomedical Engineering, Aalto University, Finland

На семинаре будет рассмотрено применение глубоких нейронных сетей к многоканальным данным ЭЭГ и МЭГ в пакете MNEflow на примере декодирования паттернов реальных и воображаемых движений, с акцентом на проблему извлечения информативных признаков: пространственно-временных паттернов, полученных в процессе декодирования и отражающих активность нейронных процессов.

Zubarev, I., Vranou, G., Parkkonen, L. (2022) MNEflow: Neural networks for EEG/MEG decoding and interpretation. SoftwareX, 17, 100951. https://doi.org/10.1016/j.softx.2021.100951

Zubarev I, Nurminen M, Parkkonen L. (2024) Robust discrimination of multiple naturalistic same-hand movements from MEG signals with convolutional neural networks. Imaging Neuroscience ; 2 1–15. https://doi.org/10.1162/imag_a_00178

https://us02web.zoom.us/j/89497482842?pwd=JEYIWe6ZYM5LTphnvnfzaYThEua7P0.1

Идентификатор конференции: 894 9748 2842
Код доступа: 633592

Иван - автор пакета MNEflow, о применении которого он и будет рассказывать. Он учился и сейчас работает в Aalto University, сотрудничал с Алексеем Осадчим, а нам помог в классификации МЭГ при "глазоуправлении" разработанными им нейросетями LF-CNN и VAR-CNN (Ovchinnikova et al. (2021) MEG-based detection of voluntary eye fixations used to control a computer. Frontiers in Neuroscience. 15:619591. https://doi.org/10.3389/fnins.2021.619591 ).

Apple возвращает физическое взаимодействие в виртуальный мир

В Apple Vision Pro физическое взаимодействие пользователя со внешним миром было минимизировано -- команды отдавались сочетанием взгляда и движениями пальцев рук, причем пальцы касались только друг друга. Виртуальность в visionOS 26, обновлении операционной системы для очков Apple, будет более телесной:

Поддержка контроллеров Sense от PlayStation VR2 приносит в систему физическую обратную связь, которой очень не хватало в интерфейсе на основе отслеживания рук и глаз. Теперь очки Apple не только отследят прикосновения пальцев к виртуальным объектам, но и дадут виброотдачу, открывая путь к полноценному игровому опыту в Vision Pro.

Зато для прокрутки будет достаточно взгляда, что выглядит вполне логичным.

- https://www.group-telegram.com/holographica/5785 и след. пост

Сверхнеобходимость холодца как источника телепатических контактов человека с дельфином и развития ноосферы

Тем временем Российскую академию наук хотят использовать для легитимизации журналов из списка ВАК.

Напомню, что изначально обсуждался так называемый "Белый список", куда должны были войти действительно качественные научные издания (как минимум, не публикующие за деньги любой мусор). Однако в итоге "Белый список" решили трансформировать в некий новый Единый перечень, куда хотят включить и весь старый список ВАК — такое предложение поступило на рассмотрение в отделения РАН.

По большому счёту, нормально работающие учёные и так знают цену журналам в своей области и вряд ли побегут посылать рукописи в мусорный вестник РАЕН, если он войдёт в какой-то там список. Но сама проблема девальвации статуса научной публикации заслуживает внимания: размытие этого статуса неизбежно влечёт за собой и размытие авторитета учёного, и размазывание бюджета на разного рода тоже науку.

Очень надеюсь, что отделения РАН найдут в себе достаточно решимости, чтобы отфильтровать полученные списки.

Ну а тем, кто стоит горой за суверенный список ВАК, рекомендую посмотреть отличный обзор ваковских публикаций от коллег из КРИНЖа. Вот несколько избранных статей в журналах, рекомендуемых для опубликования основных научных результатов диссертации на соискание учёной степени кандидата и доктора наук:

- "О перспективах телепатических контактов человека с дельфином"

- "Холодец как источник тепла, здоровья и семейного благополучия"

- "Геокиборг - новая фаза развития ноосферы"

- "Информация об ауре человека как объект правового регулирования федерального закона «О персональных данных»"

...и, наконец, признанный шедевр, изданный Вестником Пятигорского государственного университета:

- "Сверхнеобходимость скорейшего сверхперехода к сверхвсеинтегрированности (сверхвсесущностности, сверхвсесоциальностности) в способе мышления, мировоззрения - и тем самым к сверхвседисциплинарности и сверхвсеметодологичности, к сверхвсеконвергентности в науке и в подготовке кадров".


P. S. И это — лишь несколько примеров откровенного мусора. А ведь есть ещё просто неграмотные и вторичные работы, которые бы сходу отклонил любой редактор или рецензент. Об их количестве страшно даже подумать.

P. P. S. Статья про правовое регулирование информации об ауре вышла в Вестнике РУДН, где, судя по сайту, статьи проходят двойное слепое рецензирование. Видимо, редакция журнала слишком прямолинейно трактует это понятие: рукопись не смотрят ни редакторы, ни рецензенты.

Впервые в мире мозговой имплантат позволил человеку говорить с выражением и петь

Учёные разработали нейроинтерфейс, который позволяет человеку с тяжёлым нарушением речи - 45-летнему мужчине с боковым амиотрофическим склерозом (БАС) - вновь говорить, интонировать и даже петь, используя исключительно свои мысли. Это устройство реальном времени считывает нейронную активность и преобразует её в синтетическую речь, максимально близкую к естественной.

В моторную кору мозга - область, управляющую движением, включая артикуляцию - пациенту хирургически имплантировали решётку из 256 кремниевых электродов, каждый длиной 1,5 мм. Эти электроды регистрируют активность нейронов с частотой раз в 10 миллисекунд. На основе этих данных система с помощью алгоритмов глубокого обучения (deep learning) в реальном времени распознаёт звуки, которые человек пытается произнести, даже если они физически не артикулируются.

В отличие от предыдущих BCI, которые требовали завершения фразы перед озвучиванием (задержка в 2–3 секунды), эта система воспроизводит речь почти мгновенно - с задержкой всего 10 мс после появления соответствующей нейронной активности. Ещё одна ключевая особенность: система не ограничена фиксированным словарём. Вместо того чтобы распознавать слова или фонемы, она декодирует звуки - включая междометия, вокализации, выдуманные слова и даже простое пение с различными нотами (в исследовании — три высоты тона).

Особое внимание было уделено тому, чтобы синтетический голос звучал как голос самого пациента до болезни. Для этого исследователи использовали записи интервью, сделанных до начала симптомов БАС, и обучили модель на этих данных.

В рамках тестирования мужчина с помощью BCI отвечал на открытые вопросы, сам формулировал фразы, подчёркивал разные слова в предложении, а система подстраивала интонацию под вопросительную или утвердительную форму. Он также мог "произносить" слова, которые не входили в обучающую выборку модели. Это обеспечило ощущение подлинного голосового выражения - по словам самого пациента, использование синтетического голоса, звучащего как его собственный, "сделало его счастливым".

Исследователи подчёркивают, что это первая система, способная воспроизводить непрерывную, спонтанную, выразительную речь с реальной эмоциональной окраской, а не просто текст в роботизированном звучании. По словам специалистов, это технологический прорыв, который приближает нейроинтерфейсы к реальному, повседневному использованию для восстановления коммуникации у людей с тяжёлыми нейродегенеративными заболеваниями.

сегодня, меньше чем через пять часов:

Семинар МЭГ-центра

16 июня (понедельник), в зуме

Начало в 18:00 МСК

Распознавание реальных и воображаемых движений правой руки по МЭГ-активности методами глубинного обучения

Иван Зубарев, Department of Neuroscience and Biomedical Engineering, Aalto University, Finland

На семинаре будет рассмотрено применение глубоких нейронных сетей к многоканальным данным ЭЭГ и МЭГ в пакете MNEflow на примере декодирования паттернов реальных и воображаемых движений, с акцентом на проблему извлечения информативных признаков: пространственно-временных паттернов, полученных в процессе декодирования и отражающих активность нейронных процессов.

Zubarev, I., Vranou, G., Parkkonen, L. (2022) MNEflow: Neural networks for EEG/MEG decoding and interpretation. SoftwareX, 17, 100951. https://doi.org/10.1016/j.softx.2021.100951

Zubarev I, Nurminen M, Parkkonen L. (2024) Robust discrimination of multiple naturalistic same-hand movements from MEG signals with convolutional neural networks. Imaging Neuroscience ; 2 1–15. https://doi.org/10.1162/imag_a_00178

https://us02web.zoom.us/j/89497482842?pwd=JEYIWe6ZYM5LTphnvnfzaYThEua7P0.1

Идентификатор конференции: 894 9748 2842
Код доступа: 633592

Запись семинара Ивана Зубарева 16.6.2025:

https://youtu.be/WKmgi7nzwz4

Рассмотрено применение глубоких нейронных сетей к многоканальным данным МЭГ и ЭЭГ в пакете MNEflow на примере декодирования естественных реальных и воображаемых движений, с акцентом на проблему извлечения информативных признаков: пространственно-временных паттернов, полученных в процессе декодирования и отражающих активность нейронных процессов.

Статьи по теме семинара:

Zubarev I, Vranou G, Parkkonen L (2022) MNEflow: Neural networks for EEG/MEG decoding and interpretation. SoftwareX, 17, 100951. https://doi.org/10.1016/j.softx.2021.100951

Zubarev I, Nurminen M, Parkkonen L (2024) Robust discrimination of multiple naturalistic same-hand movements from MEG signals with convolutional neural networks. Imaging Neuroscience, 2, 1–15. https://doi.org/10.1162/imag_a_00178

EEG Foundation Challenge: From Cross-Task to Cross-Subject EEG Decoding

Делюсь с вами классным соревнование по EEG decoding. Главная цель построить универсальную модель которая сможет обобщаться на новые задачи и новых участников. В общем строим GPT для EEG.

Коротко про соревнование:
Данные: 3000+ участников, 128-канальная ЭЭГ
Дедлайн: 31 октября 2025
Призы: $2,500 + соревнование на NeurIPS 25

Что решаем?
Challenge 1: Cross-Task Transfer Learning
Вход: ЭЭГ из пассивной задачи (просмотр стимулов) + демографические данные
Выход: Время реакции (регрессия) + успешность ответа (классификация)
Суть: Предсказать как человек будет выполнять активную задачу по пассивной ЭЭГ

Challenge 2: Subject Invariant Representation
Вход: ЭЭГ записи из разных когнитивных задач
Выход: 4 психопатологических фактора (непрерывные скоры)
Тип: Регрессия
Суть: Предсказать ментальное здоровье по мозговой активности

Итог
Если вы занимаетесь обработкой ЭЭГ или МЭГ, то советую попробовать свои силы в этом соревновании. Много данных, прикольные задачи. Ну и возможность попасть в лидерборд neurips competition - это круто!

Китайские товарищи презентуют инвазивный нейроинтерфейс “лучше чем у Neuralink”: электроды в пять раз тоньше и в сто раз мягче, размер устройства 26 мм х 6 мм. Пациент с имплантированным ИМК играет в компьютерные игры. Пока на уровне пресс-релиза, без публикации, так что детали не известны. — Также совсем недавно о первой имплантации пациенту объявили Paradromics.

#tech | #prosthesis | #brain

Сверхмягкие электроды - это действительно круто и очень важно для предотвращения травмирования ткани и воспаления, которое приводит к потере электрического контакта. Но, с другой стороны, чем мягче, тем менее долговечным может оказаться электрод...

Поскольку число электродов не упомянуто, можно предположить, что их намного меньше, чем у систем Маска, с которыми эти коллеги как бы конкурируют. А это должно существенно ограничивать возможности управления. Причем увеличение их числа совсем не тривиальная задача. Во-первых, установка многих электродов без специальных систем вроде реально уникального робота ("швейной машинки") Нейралинка потребует слишком много времени. Во-вторых, чтобы имплантированный "чип", оцифровывающий и транслирующий данные от большого числа электродов сразу, не повреждал окружающие ткани, чрезмерно нагреваясь, нужны решить весьма непростые инженерные задачи.