Forwarded from Все о блокчейн/мозге/space/WEB 3.0 в России и мире
❗️Пока Маск обещает восстановить зрение людям, его экс-сотрудник уже это сделал
Компания Science, принадлежащая Максу Ходаку, объявила о результатах клинических испытаний своего ретинального импланта PRIMA(по сути, это "протез" части сетчатки) на 38 пациентах, страдающих от возрастной макулярной дегенерации.
Впервые в истории медицины удалось восстановить способность к чтению у людей с полной потерей центрального зрения.
Продукт скорее всего выйдет на рынок в течение следующих нескольких лет!
Что удалось достичь Science:
1. Среднее улучшение зрения на 23 буквы (4.6 строки) по стандартной таблице
2. Максимальное улучшение у лучшего пациента - 59 букв (11.8 строк)
3. Стабильные результаты через 12 месяцев после имплантации
4. Доказанная безопасность: естественное зрение осталось без изменений.
Как работает технология:
PRIMA использует трехкомпонентную систему:
1. Фотоэлектрический имплант под сетчаткой
2. Умные очки с камерой и проектором
3. Карманный процессор для обработки изображений
В чем отличие от подхода Neuralink?
❗️Подход к решению проблемы. Science работает с сетчаткой глаза, сохраняя естественный путь передачи сигнала в мозг
❗️Neuralink: предлагает прямое подключение к зрительной коре мозга.
Текущий статус:
У Science уже есть подтвержденные клинические результаты на 38 пациентах
А Neuralink находится на стадии заявлений и планов.
Компания Science, принадлежащая Максу Ходаку, объявила о результатах клинических испытаний своего ретинального импланта PRIMA(по сути, это "протез" части сетчатки) на 38 пациентах, страдающих от возрастной макулярной дегенерации.
Впервые в истории медицины удалось восстановить способность к чтению у людей с полной потерей центрального зрения.
Продукт скорее всего выйдет на рынок в течение следующих нескольких лет!
Что удалось достичь Science:
1. Среднее улучшение зрения на 23 буквы (4.6 строки) по стандартной таблице
2. Максимальное улучшение у лучшего пациента - 59 букв (11.8 строк)
3. Стабильные результаты через 12 месяцев после имплантации
4. Доказанная безопасность: естественное зрение осталось без изменений.
Как работает технология:
PRIMA использует трехкомпонентную систему:
1. Фотоэлектрический имплант под сетчаткой
2. Умные очки с камерой и проектором
3. Карманный процессор для обработки изображений
В чем отличие от подхода Neuralink?
❗️Подход к решению проблемы. Science работает с сетчаткой глаза, сохраняя естественный путь передачи сигнала в мозг
❗️Neuralink: предлагает прямое подключение к зрительной коре мозга.
Текущий статус:
У Science уже есть подтвержденные клинические результаты на 38 пациентах
А Neuralink находится на стадии заявлений и планов.
Science Corporation
Science Announces Positive Preliminary Results For Vision Restoration In Pivotal Clinical Trial | Science Corporation
Science Corporation is a clinical-stage medical technology company.
Forwarded from лазер Оккама
Карта каналов по философии
Лучшая доступная философия
● Философское кафе — редакция журнала Финиковый компот и Евгений Логинов (МГУ)
● Insolarance cult — медиа легендарного подкаста
● Extended Surreality — Александра Танюшина (МГУ) о современной медиакультуре, цифровой философии и диджитал-арте
● здесь были драконы — Эпистемолог Алексей Кардаш (Беларусь)
● Моральная крыса — этика и либертарианство Константина Морозова (ИФ)
● неискусственный интеллект — новостной дублер одноименного подкаста (МЦИС)
● Renovatio — греческая и средневековая культура (МГУ)
Нишевые каналы
● Кафедра Истории Безуспешной философии — непревзойденный юмор Андрея Коченкова (РГГУ), совмещенный с эссе о философии восприятия
● YALDABOGOV — дублер одноименного стрима Васила
● UAnalytiCon — великое екатеринбургское сообщество исследователей и конференция
● Философия обиженного языка — великолепный историк философии Максим Евстигнеев (ВШЭ)
● Skepticfallacy — эпистемология, метафилософия и политическая философия Максима Воробьева (Тель-Авив)
● Травяной сбор трюизмов — математика, литература и мемы Арсена Вольского (Речесущество Страдающее, Новосибирск)
● Analytics — чат регулярных встреч по чтению статей (ВШЭ)
Логика
● Душный синтаксис — мемы и находки Максима Ростовцева (МГУ)
● Матклуб — канал чтений в дискорде
● S — логика и формальная философия Алексея Кренева
● Чат по логике
● Логика и метаматематика — общеобразовательное
Публичные философы сознания, тяжелая весовая категория
● Антон Кузнецов — звезда YouTube (МГУ, МЦИС)
● Беседин — а также Новое время (МГУ, МЦИС)
● PhiloStalkeR — легендарные схемы и доклады Матвея Сысоева (ИФ)
● Ленивый Философ — редкие, но качественные и откровенные эссе Богдана Фауля (СПб ВШЭ)
● Алексей Павлов — а также теология (ИФ)
● Эннеадов — пронзительные эссе и провокации Ивана Девятко (МГУ): дуализм, теология, метафилософия
● α-версия мудрости — Тарас Тарасенко (МГУ): а также стримы, метафизика, аниме и супергерои
История философии и лингвистика
● Antibarbari — греко-латинский клуб Вышки
● παραχαράττειν τὸ νόμισμα — античная философия и классическая филология
● Leucomustaceus — античная философия и филология
● RAntiquity — античная информатика Ольги Алиевой
● NUMINOSUM — Сергей Бородай (ИФ) обо всем
Новостные и институциональные каналы
● Блокнот философа — лучшее о конференциях и жизни ВШЭ
● Философская афиша
● Формальная философия (ВШЭ) — новости лаборатории
● Будущее грядет (МГУ) — когнитивные науки
● Философский факультет МГУ
● Казань философская
● Институт философии (РАН)
● Сектор современной западной философии (РАН)
● Сектор истории западной философии (РАН)
● ИФПР СО РАН, а также КМУЧ-2024 — новосибирская конференция
● Околофилософия в КФУ — архив материалов
● Академия кантиана (БФУ)
Лучшая доступная философия
● Философское кафе — редакция журнала Финиковый компот и Евгений Логинов (МГУ)
● Insolarance cult — медиа легендарного подкаста
● Extended Surreality — Александра Танюшина (МГУ) о современной медиакультуре, цифровой философии и диджитал-арте
● здесь были драконы — Эпистемолог Алексей Кардаш (Беларусь)
● Моральная крыса — этика и либертарианство Константина Морозова (ИФ)
● неискусственный интеллект — новостной дублер одноименного подкаста (МЦИС)
● Renovatio — греческая и средневековая культура (МГУ)
Нишевые каналы
● Кафедра Истории Безуспешной философии — непревзойденный юмор Андрея Коченкова (РГГУ), совмещенный с эссе о философии восприятия
● YALDABOGOV — дублер одноименного стрима Васила
● UAnalytiCon — великое екатеринбургское сообщество исследователей и конференция
● Философия обиженного языка — великолепный историк философии Максим Евстигнеев (ВШЭ)
● Skepticfallacy — эпистемология, метафилософия и политическая философия Максима Воробьева (Тель-Авив)
● Травяной сбор трюизмов — математика, литература и мемы Арсена Вольского (Речесущество Страдающее, Новосибирск)
● Analytics — чат регулярных встреч по чтению статей (ВШЭ)
Логика
● Душный синтаксис — мемы и находки Максима Ростовцева (МГУ)
● Матклуб — канал чтений в дискорде
● S — логика и формальная философия Алексея Кренева
● Чат по логике
● Логика и метаматематика — общеобразовательное
Публичные философы сознания, тяжелая весовая категория
● Антон Кузнецов — звезда YouTube (МГУ, МЦИС)
● Беседин — а также Новое время (МГУ, МЦИС)
● PhiloStalkeR — легендарные схемы и доклады Матвея Сысоева (ИФ)
● Ленивый Философ — редкие, но качественные и откровенные эссе Богдана Фауля (СПб ВШЭ)
● Алексей Павлов — а также теология (ИФ)
● Эннеадов — пронзительные эссе и провокации Ивана Девятко (МГУ): дуализм, теология, метафилософия
● α-версия мудрости — Тарас Тарасенко (МГУ): а также стримы, метафизика, аниме и супергерои
История философии и лингвистика
● Antibarbari — греко-латинский клуб Вышки
● παραχαράττειν τὸ νόμισμα — античная философия и классическая филология
● Leucomustaceus — античная философия и филология
● RAntiquity — античная информатика Ольги Алиевой
● NUMINOSUM — Сергей Бородай (ИФ) обо всем
Новостные и институциональные каналы
● Блокнот философа — лучшее о конференциях и жизни ВШЭ
● Философская афиша
● Формальная философия (ВШЭ) — новости лаборатории
● Будущее грядет (МГУ) — когнитивные науки
● Философский факультет МГУ
● Казань философская
● Институт философии (РАН)
● Сектор современной западной философии (РАН)
● Сектор истории западной философии (РАН)
● ИФПР СО РАН, а также КМУЧ-2024 — новосибирская конференция
● Околофилософия в КФУ — архив материалов
● Академия кантиана (БФУ)
Админ совсем обленился и снова пуляет честно стыренные #memes к Хеллоуин | Самайн | смешная третья опция.
via Quantum Peppermint
via Quantum Peppermint
Forwarded from Гомеостатическая Вселенная
Как я ищу научную информацию?
В целом, обычно это старый-добрый гугл и поиск по картинкам: вбиваешь ключевое слово, ищешь картинки, которые лучше всего подходят под то, что я ищу, а потом смотришь по связанным картинкам. Работает отлично, когда примерно представляешь, что искать!
Помимо этого у меня есть набор разных инструментов, которые пользую с разной степенью успешности:
- Google Scholar — основной инструмент для поиска по ключевым словам и связям между темами. Особенность расширения браузера позволяет автоматически захватывать информацию о читаемой статье и быстро экспортировать цитату в формате bibtex. Очень удобно!
- Unpaywall — находит открытый доступ к статьям, которые привязаны к странице журнала, на которой вы находитесь. Иногда это arXiv или другие открытые ресурсы, иногда — странные страницы универов. Даже вне института я всегда могу получить доступ к нужным статьям в один клик, очень рекомендую.
- @scihubot, @science_nexus3_bot, z-library и Anna's archive для поиска статей и книг с закрытым доступом.
- RefSeek — позволяет искать исключительно в академических источниках. Похож на Google, но без рекламы и лишнего контента. Использую, когда мой запрос слишком расплывчатый для Google Scholar.
- Semantic Scholar — поисковик на базе ИИ. Очень полезен для поиска в новых областях, где я сам пока не вижу связей между разными темами.
- Connected Papers — исследует связи между статьями. Иногда захожу сюда, чтобы найти неожиданные связи и вдохновение — иногда находятся совершенно неожиданные вещи.
- Research Rabbit — похож на Connected Papers, но с большим количеством функций. Протестировал несколько раз, выглядит клево. Хотя у меня своя система организации статей, я им не пользуюсь, но точно стоит внимания.
- Metaphor Systems aka Exa AI — ещё один интересный инструмент, которым я не пользовался, но храню в закладках. Вы описываете, что хотите найти, простыми словами, а ИИ ищет связанные статьи и материалы. Раньше искал в основном архив, сейчас — все подряд. Наверное, с приходом чатгпт и прочего они немного отстанут, но посмотрим!
- Lens.org — поиск по патентам и прочей технической литературе. Иногда в патентах кроятся настоящие жемчужины! (не буду говорить, среди чего приходится их искать)
- BASE — поиск по всем открытым публикациям. Я использую редко, т.к. чаще всего хватает остального, но иногда полезно, т.к. включает всякие технические отчеты и дипломы/диссертации.
- ResearchGate — "социальная сеть" для ученых. В целом, можно найти интересную информацию, удобно следить за публикациями каких-то конкретных людей или рабочих групп. Но очень много всяких фриков. Кажется, нужен университетский имейл, чтобы вступить.
В целом, обычно это старый-добрый гугл и поиск по картинкам: вбиваешь ключевое слово, ищешь картинки, которые лучше всего подходят под то, что я ищу, а потом смотришь по связанным картинкам. Работает отлично, когда примерно представляешь, что искать!
Помимо этого у меня есть набор разных инструментов, которые пользую с разной степенью успешности:
- Google Scholar — основной инструмент для поиска по ключевым словам и связям между темами. Особенность расширения браузера позволяет автоматически захватывать информацию о читаемой статье и быстро экспортировать цитату в формате bibtex. Очень удобно!
- Unpaywall — находит открытый доступ к статьям, которые привязаны к странице журнала, на которой вы находитесь. Иногда это arXiv или другие открытые ресурсы, иногда — странные страницы универов. Даже вне института я всегда могу получить доступ к нужным статьям в один клик, очень рекомендую.
- @scihubot, @science_nexus3_bot, z-library и Anna's archive для поиска статей и книг с закрытым доступом.
- RefSeek — позволяет искать исключительно в академических источниках. Похож на Google, но без рекламы и лишнего контента. Использую, когда мой запрос слишком расплывчатый для Google Scholar.
- Semantic Scholar — поисковик на базе ИИ. Очень полезен для поиска в новых областях, где я сам пока не вижу связей между разными темами.
- Connected Papers — исследует связи между статьями. Иногда захожу сюда, чтобы найти неожиданные связи и вдохновение — иногда находятся совершенно неожиданные вещи.
- Research Rabbit — похож на Connected Papers, но с большим количеством функций. Протестировал несколько раз, выглядит клево. Хотя у меня своя система организации статей, я им не пользуюсь, но точно стоит внимания.
- Metaphor Systems aka Exa AI — ещё один интересный инструмент, которым я не пользовался, но храню в закладках. Вы описываете, что хотите найти, простыми словами, а ИИ ищет связанные статьи и материалы. Раньше искал в основном архив, сейчас — все подряд. Наверное, с приходом чатгпт и прочего они немного отстанут, но посмотрим!
- Lens.org — поиск по патентам и прочей технической литературе. Иногда в патентах кроятся настоящие жемчужины! (не буду говорить, среди чего приходится их искать)
- BASE — поиск по всем открытым публикациям. Я использую редко, т.к. чаще всего хватает остального, но иногда полезно, т.к. включает всякие технические отчеты и дипломы/диссертации.
- ResearchGate — "социальная сеть" для ученых. В целом, можно найти интересную информацию, удобно следить за публикациями каких-то конкретных людей или рабочих групп. Но очень много всяких фриков. Кажется, нужен университетский имейл, чтобы вступить.
Forwarded from Denis Sexy IT 🤖
В блоге JetBrains вчера вышло прощание с создателем Флибусты – Стивером, но с малоизвестной стороны: в очень техническом посте подробно расписано как много Стивер сделал для языка программирования Java, если коротко – он был автором популярного инструмента для программистов на языке Java и сильно облегчил жизнь программистам, и я честно этого не знал
JetBrains теперь организует мемориал в память Стиверу, продолжит развитие этого инструмента (декомпилятора Fernflower) с открытой лицензией, и рассматривает гранты и стипендии людям в смежных сферах
JetBrains – молодцы
JetBrains теперь организует мемориал в память Стиверу, продолжит развитие этого инструмента (декомпилятора Fernflower) с открытой лицензией, и рассматривает гранты и стипендии людям в смежных сферах
JetBrains – молодцы
The JetBrains Blog
In Memory of Stiver | The IntelliJ IDEA Blog
On October 20, the original author of the Fernflower Java decompiler, Stiver, passed away after a long fight against glioblastoma. Stiver was a German programmer of Russian origin, primarily devel
Forwarded from Все о блокчейн/мозге/space/WEB 3.0 в России и мире
Российские ученые подключили мозг крысы к ИИ
Neiry и МГУ реализовали амбициозный проект по созданию нейроинтерфейса, объединяющего биологический мозг с ИИ.
За проектом стоит серьезная научная база - им руководит профессор Михаил Лебедев, один из пионеров нейроинтерфейсов, стоявший у истоков Neuralink.
Как говорит В. Попков, разработан полный комплект оборудования: электроды, коннекторы, беспроводной стимулятор. Создано ПО с ИИ-компонентом.
Проведена успешная имплантация. Реализовано взаимодействие между ИИ и биологическим мозгом.
Самое впечатляющее здесь - скорость разработки. Весь hardware создан с нуля за 2 года, а интеграция с ИИ заняла всего полгода. Это показывает, что в России есть команды, способные решать сложнейшие задачи в области нейротехнологий на мировом уровне.
Да, пока система работает в простом режиме "да/нет" - крыса может отвечать на вопросы, получая подсказки от ИИ через стимуляцию определенных зон мозга.
Но это пока не финальный продукт, а технологическая демонстрация, proof-of-concept.
Команда уже заявила о планах по глубокой интеграции ИИ и мозга.
Neiry и МГУ реализовали амбициозный проект по созданию нейроинтерфейса, объединяющего биологический мозг с ИИ.
За проектом стоит серьезная научная база - им руководит профессор Михаил Лебедев, один из пионеров нейроинтерфейсов, стоявший у истоков Neuralink.
Как говорит В. Попков, разработан полный комплект оборудования: электроды, коннекторы, беспроводной стимулятор. Создано ПО с ИИ-компонентом.
Проведена успешная имплантация. Реализовано взаимодействие между ИИ и биологическим мозгом.
Самое впечатляющее здесь - скорость разработки. Весь hardware создан с нуля за 2 года, а интеграция с ИИ заняла всего полгода. Это показывает, что в России есть команды, способные решать сложнейшие задачи в области нейротехнологий на мировом уровне.
Да, пока система работает в простом режиме "да/нет" - крыса может отвечать на вопросы, получая подсказки от ИИ через стимуляцию определенных зон мозга.
Но это пока не финальный продукт, а технологическая демонстрация, proof-of-concept.
Команда уже заявила о планах по глубокой интеграции ИИ и мозга.
Forbes.ru
Forbes.ru | Бизнес, миллиардеры, новости, финансы, инвестиции, компании
Материалы на сайте Forbes.ru | Бизнес, миллиардеры, новости, финансы, инвестиции, компании.
Forwarded from N + 1
Чтобы лучше понимать свою кошку, нужно всего лишь знать классическую механику! К такому выводу пришел физик, когда составил уравнение перемещений собственной кошки, представив ее в виде материальной точки в потенциальном поле человека. С помощью разработанной гипотезы ученый также объяснил кошачье мурлыканье и даже ночные тыгыдыки питомцев
#Физика | *3.9
#Физика | *3.9
N + 1 — главное издание о науке, технике и технологиях
Физик описал тыгыдыки кошки с помощью стохастических методов
Syncrets
Российские ученые подключили мозг крысы к ИИ Neiry и МГУ реализовали амбициозный проект по созданию нейроинтерфейса, объединяющего биологический мозг с ИИ. За проектом стоит серьезная научная база - им руководит профессор Михаил Лебедев, один из пионеров…
ТАСС
Мозг обезьяны планируют подключить к ИИ
В результате эксперимента примат сможет, в частности, водить мышью по экрану, считает профессор МГУ имени М. В. Ломоносова Михаил Лебедев
Forwarded from Liza Loves Biology
Очень необычная работа вышла недавно в Nature Communications за первым авторством Николая Кукушкина (да-да, это который "Хлопок одной ладонью" написал). Оказывается, память в ее узком смысле, в плане передачи сигнала между клетками, не является прерогативой нейронов. Авторы работы смогли продемонстрировать, что молекулярные задатки памяти есть и у культивируемых клеток! Ученые поливали их двумя разными химическими веществами и регистрировали ответ на них с помощью люциферазы, которая была помещена под промотор гена CREB — одного из ключевых факторов формирования нашей с вами памяти. Таким образом было показано, что клетки "запоминали" вещества, с которыми им довелось столкнуться, благодаря CREB и протеинкиназе ERK, которые необходимы для формирования памяти и у нас. Похоже, память в широком смысле опирается на определенные сигнальные пути, и нейроны в этом отношении неуникальны.
Nature
The massed-spaced learning effect in non-neural human cells
Nature Communications - When learning is spaced in time, memory is enhanced, but so far this was only observed in neural systems. Here, the authors show that non-neural cells, including kidney...
Осевая симметрия реликтового фона, Ось Зла, холодные пятна — все эти аномалии намекают на то, что так же, как ньютоновская физика на больших скоростях требует модификации в виде СТО, общая теория относительности неполна на порядках крупномасштабной структуры Вселенной.
И исследование швейцарцев, выложенное в Nature Communications буквально позавчера, добавляет саспенса к уже имеющимся проблемам.
Авторы представляют детальное исследование эволюции потенциала Вейля с использованием данных Dark Energy Survey (DES), охватывающего три первых года наблюдений. Потенциал Вейля, представляющий собой сумму пространственных и временных возмущений геометрии Вселенной, является ключевым инструментом для тестирования гравитационной теории и стандартной космологической модели ΛCDM, включающей темную материю и темную энергию.
Анализ проводился с разделением данных на четыре томографических диапазона красного смещения, охватывающих средние значения 0.295, 0.467, 0.626 и 0.771. Для получения данных использовались методы гравитационного линзирования и кластеризации галактик, что позволило исследователям моделировать эволюцию структуры Вселенной, а также определить величины космологических параметров и зависимости роста структуры материи от красного смещения.
Результаты показали отклонения потенциала Вейля в пределах 2–2.8σ ниже предсказаний модели ΛCDM для первых двух диапазонов красного смещения. Это говорит о недостаточной величине потенциала на малых красных смещениях, что связано с разрывом в параметре σ8, характеризующем кластеризацию материи. Интересно, что это расхождение сохраняется даже без учета данных о, собственно, реликтовом фоне.
Результаты исследования потенциально указывают на необходимость пересмотра некоторых аспектов модели ΛCDM, особенно в контексте модели темной материи и темной энергии, поскольку такие отклонения, наблюдаемые на малых красных смещениях, могут свидетельствовать о более сложных механизмах эволюции структуры Вселенной. Авторы также отмечают, что различия в величине потенциала Вейля на малых красных смещениях могут свидетельствовать о нарушении связи между плотностью материи и геометрическими свойствами Вселенной. Это может включать такие параметры, как μ и η, которые описывают анизотропное напряжение в пространстве и изменение уравнения Пуассона, определяющего гравитационное взаимодействие.
Авторы рассмотрели ряд возможных источников ошибок и их влияние на результаты. Они использовали несколько сценариев обработки данных с различными угловыми ограничениями, чтобы минимизировать нелинейные и систематические ошибки в моделировании. В одном из таких сценариев, названном «пессимистическим», анализ был ограничен большими масштабами, чтобы минимизировать влияние нелинейных эффектов на модель. Кроме того, учитывались отклонения, вызванные влиянием систематических эффектов, таких как положение галактик в рамках выборки и смещение источников.
По мнению исследователей, сохраняющаяся при любых сценариях обработки данных 2.8σ разница с предсказаниями ΛCDM указывает на внутреннюю проблему в текущих интерпретациях данных DES. Это может быть связано с тем, что нынешние модели слишком ограничены для объяснения особенностей роста структуры в рамках ΛCDM.
Альтернативные теории гравитации, где вы, когда так нужны?
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Nature
Measurement of the Weyl potential evolution from the first three years of dark energy survey data
Nature Communications - The Weyl potential provides a direct way of testing the theory of gravity and the validity of the ΛCDM model. Here, the authors show Weyl potential measured at four...
Forwarded from Блуждающий нерв
Константин Анохин на симпозиуме БРИКС упомянул странный феномен, когда незадолго до смерти к людям, давно пребывающим в глубокой деменции и беспамятстве, вдруг возвращается ясность сознания. Они начинают узнавать родных, беседуют с ними, прекрасно соображают, шутят, все помнят. Внезапно “пробуждается” когнитивно полноценная личность, которая, казалось, давно разрушена дегенерацией.
Словно разбитая ваза собирается вновь.
Феномен получил название ‘terminal/paradoxical lucidity’, и он длится недолго. Часто спустя часы или дни после эпизода человек умирает, иначе говоря, внезапная ясность сознания может служить признаком того, что конец близок. Никто не знает, как и почему это происходит.
Но это схоже с тем, как порой тяжелые паркинсоники на время “приходят в себя” после леводопы или услышав музыку. Или как те пациенты, кто годами едва двигались, в миг опасности встают, бегут, ловко хватают предметы, ловят (парадоксальная кинезия).
Вопрос здесь в том, как сохраняется [или возвращается] личность на фоне тяжелого нейродегенеративного расстройства. Как это соотносится с состояниями мозга, и как бы научиться управлять этим процессом. Пока не ясно, но первое клиническое исследование уже идет.
Словно разбитая ваза собирается вновь.
Феномен получил название ‘terminal/paradoxical lucidity’, и он длится недолго. Часто спустя часы или дни после эпизода человек умирает, иначе говоря, внезапная ясность сознания может служить признаком того, что конец близок. Никто не знает, как и почему это происходит.
Но это схоже с тем, как порой тяжелые паркинсоники на время “приходят в себя” после леводопы или услышав музыку. Или как те пациенты, кто годами едва двигались, в миг опасности встают, бегут, ловко хватают предметы, ловят (парадоксальная кинезия).
Вопрос здесь в том, как сохраняется [или возвращается] личность на фоне тяжелого нейродегенеративного расстройства. Как это соотносится с состояниями мозга, и как бы научиться управлять этим процессом. Пока не ясно, но первое клиническое исследование уже идет.
Alzheimer’s Association
Paradoxical lucidity: A potential paradigm shift for the neurobiology and treatment of severe dementias
Unexpected cognitive lucidity and communication in patients with severe dementias, especially around the time of death, have been observed and reported anecdotally. Here, we review what is known abou...
Forwarded from Ряды Фурье
Ура, у нас на планете появилась первая бессмертная муха!
Развитие AI когда-то шло по пути "а давайте возьмём и нарежем мозг Ленина тонкими-тонкими слоями, отсканируем каждый, потом определим, какая клетка с чем соединяется и получим работающий механизм". Мозг Ленина сохранили в Институте мозга, но он оказался слишком амбициозной целью, поэтому начали с мыши. Мышь оказалась на удивление здоровенным организмом на 70 миллионов нейронов. Для сравнения — у нас 86 миллиардов нейронов и примерно 2,3 тысячи связей у каждого.
Оказалось, даже мышь не так-то просто картографировать. Сложная.
Тогда расшифровали сначала круглого червя (302 нейрона, 7 тысяч синапсов, уровень школьных нейросеток), личинку Ciona intestinalis и ещё одного червя, а дальше частично замахнулись на простую рыбу и начали картографировать мышь. Прошли меньше десятой процента.
А вот недавно закончили собирать коннектом взрослой дрозофиллы. Там 139,5 тысяч нейронов, 54,5 миллионов связей и всё это покрыто полностью. В смысле, у нас прямо есть реверс-инжиниринг этой самой насекомой. Для этого понадобилось несколько команд учёных из разных стран, специализированное железо и дополнительно 33 человеко-года разметки. Работали с 2016 года.
Сайт, где можно скачать датасет и вообще полюбоваться на устройство этого мозга.
Интересно, что там есть отдельные нейроны для движения назад, для быстрого движения и для движения вперёд. То есть это три разных функции, по-разному управляющие конечностями, а не одна с модификаторами. И ещё одна для остановки всего насекомого, потому что основные не умеют. Ещё там море интересного с памятью, но это уже стоит ковыряться в отдельных работах. Их по коннектому уже штук 50, начали делать ещё когда он был наполовину готов.
Примерно половина нейронов обращается к зрению либо напрямую, либо через хабы в соответствующих областях. Там целый набор внутренних сетей: есть сеть передачи, есть сумматоры, которые строят агрегированные данные и так далее. Почти 14% нейронов передают сенсорные сигналы в мозг поглубже, то есть можно сказать, что дрозофила у нас — операционная система реального времени, реагирующая на обстановку. То есть прошивка у неё — что-то вроде современных АСУ ТП.
В общем, мы, земляне, оцифровали первый достаточно сложный организм. Так что это первая бессмертная дрозофилла на нашей планете — по крайней мере, её мозг теперь можно скачать и воспроизвести. Весит 14 Гб.
А этот пост мы делали для повышения среднего IQ школьников, оригинал вот тут.
Развитие AI когда-то шло по пути "а давайте возьмём и нарежем мозг Ленина тонкими-тонкими слоями, отсканируем каждый, потом определим, какая клетка с чем соединяется и получим работающий механизм". Мозг Ленина сохранили в Институте мозга, но он оказался слишком амбициозной целью, поэтому начали с мыши. Мышь оказалась на удивление здоровенным организмом на 70 миллионов нейронов. Для сравнения — у нас 86 миллиардов нейронов и примерно 2,3 тысячи связей у каждого.
Оказалось, даже мышь не так-то просто картографировать. Сложная.
Тогда расшифровали сначала круглого червя (302 нейрона, 7 тысяч синапсов, уровень школьных нейросеток), личинку Ciona intestinalis и ещё одного червя, а дальше частично замахнулись на простую рыбу и начали картографировать мышь. Прошли меньше десятой процента.
А вот недавно закончили собирать коннектом взрослой дрозофиллы. Там 139,5 тысяч нейронов, 54,5 миллионов связей и всё это покрыто полностью. В смысле, у нас прямо есть реверс-инжиниринг этой самой насекомой. Для этого понадобилось несколько команд учёных из разных стран, специализированное железо и дополнительно 33 человеко-года разметки. Работали с 2016 года.
Сайт, где можно скачать датасет и вообще полюбоваться на устройство этого мозга.
Интересно, что там есть отдельные нейроны для движения назад, для быстрого движения и для движения вперёд. То есть это три разных функции, по-разному управляющие конечностями, а не одна с модификаторами. И ещё одна для остановки всего насекомого, потому что основные не умеют. Ещё там море интересного с памятью, но это уже стоит ковыряться в отдельных работах. Их по коннектому уже штук 50, начали делать ещё когда он был наполовину готов.
Примерно половина нейронов обращается к зрению либо напрямую, либо через хабы в соответствующих областях. Там целый набор внутренних сетей: есть сеть передачи, есть сумматоры, которые строят агрегированные данные и так далее. Почти 14% нейронов передают сенсорные сигналы в мозг поглубже, то есть можно сказать, что дрозофила у нас — операционная система реального времени, реагирующая на обстановку. То есть прошивка у неё — что-то вроде современных АСУ ТП.
В общем, мы, земляне, оцифровали первый достаточно сложный организм. Так что это первая бессмертная дрозофилла на нашей планете — по крайней мере, её мозг теперь можно скачать и воспроизвести. Весит 14 Гб.
А этот пост мы делали для повышения среднего IQ школьников, оригинал вот тут.