Solid State Humanity
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Обнаружена потенциально обитаемая планета HD 20794 d, всего в 20 световых годах от Солнечной системы - довольно близко по космическим меркам. Планета имеет массу примерно в шесть раз больше Земли и вращается вокруг звезды, похожей на наше Солнце, в т.н. обитаемой зоне - области, где возможно существование жидкой воды, необходимой для жизни.
Однако есть нюансы. Орбита этой планеты не круглая, а эллиптическая, что означает, что лишь часть времени она находится в зоне, где вода могла бы оставаться жидкой. Когда планета отдаляется от звезды, вода могла бы замерзать. Также астрономы пока не знают точный размер планеты, что не позволяет определить её плотность и, соответственно, состав - это может быть как каменистая "супер-Земля", так и газообразный "мини-Нептун", что значительно снижает шансы на обитаемость.
Так или иначе важно именно то, что HD 20794 d находится достаточно близко, чтобы в будущем можно было попытаться получить её изображение при помощи космических миссий, что даст ещё больше информации. Сейчас учёные продолжают исследовать эту планету, чтобы понять, может ли она действительно поддерживать жизнь.
Однако есть нюансы. Орбита этой планеты не круглая, а эллиптическая, что означает, что лишь часть времени она находится в зоне, где вода могла бы оставаться жидкой. Когда планета отдаляется от звезды, вода могла бы замерзать. Также астрономы пока не знают точный размер планеты, что не позволяет определить её плотность и, соответственно, состав - это может быть как каменистая "супер-Земля", так и газообразный "мини-Нептун", что значительно снижает шансы на обитаемость.
Так или иначе важно именно то, что HD 20794 d находится достаточно близко, чтобы в будущем можно было попытаться получить её изображение при помощи космических миссий, что даст ещё больше информации. Сейчас учёные продолжают исследовать эту планету, чтобы понять, может ли она действительно поддерживать жизнь.
www.aanda.org
Revisiting the multi-planetary system of the nearby star HD 20794 - Confirmation of a low-mass planet in the habitable zone of…
Astronomy & Astrophysics (A&A) is an international journal which publishes papers on all aspects of astronomy and astrophysics
Очередной новый метод по борьбе с раком (при помощи рыбы-фубу, это не шутка ).
Учёные обнаружили, что некоторые раковые клетки в этих опухолях создают и поддерживают собственную "электрическую сеть", которая помогает им расти и распространяться. В частности, нейроэндокринные клетки (NE), похожие на нервные клетки, получают "энергетическую подпитку" от других клеток (non-NE) в опухоли, которые снабжают их лактатом - веществом, используемым клетками для производства энергии. Чем активнее эта электрическая сеть, тем агрессивнее становится рак.
Интересно, что для подавления этой "электрической активности" исследователи использовали тетродотоксин - токсин, содержащийся в рыбе-фугу. Хотя он не убил сами раковые клетки, он значительно снизил их способность образовывать опухоли, что указывает на новый перспективный метод лечения.
Теперь учёные изучают, проявляют ли другие виды рака такую же электрическую активность, чтобы понять, можно ли бороться с ними подобным способом. Хотя до реальных лекарств ещё далеко, этот прорыв может открыть новые уязвимости в раковых клетках, которые будут использованы для будущих методов лечения.
Учёные обнаружили, что некоторые раковые клетки в этих опухолях создают и поддерживают собственную "электрическую сеть", которая помогает им расти и распространяться. В частности, нейроэндокринные клетки (NE), похожие на нервные клетки, получают "энергетическую подпитку" от других клеток (non-NE) в опухоли, которые снабжают их лактатом - веществом, используемым клетками для производства энергии. Чем активнее эта электрическая сеть, тем агрессивнее становится рак.
Интересно, что для подавления этой "электрической активности" исследователи использовали тетродотоксин - токсин, содержащийся в рыбе-фугу. Хотя он не убил сами раковые клетки, он значительно снизил их способность образовывать опухоли, что указывает на новый перспективный метод лечения.
Теперь учёные изучают, проявляют ли другие виды рака такую же электрическую активность, чтобы понять, можно ли бороться с ними подобным способом. Хотя до реальных лекарств ещё далеко, этот прорыв может открыть новые уязвимости в раковых клетках, которые будут использованы для будущих методов лечения.
Nature
Intrinsic electrical activity drives small-cell lung cancer progression
Nature - Electrical excitability in neuroendocrine SCLC cells promotes tumour progression through action potential firing, increasing ATP demand and oxidative phosphorylation dependency, whereas...
Немногие знают, но существует парочка ресурсов, посвященных трансгуманизму, на движке Википедии. Эдакие трансгуманизм-вики. Более того, один из них ведется на русском языке подписчиком этого канала, но об этом читайте в конце.
• Например, h+pedia. По моим наблюдениям это самый объемный и напичканный информацией ресурс. Там даже есть ветка со статьями, касающимися критике трансгуманизма. Пользователь Deku-shrub начал работать над H+Pedia 17 октября 2015 года после анонса проекта Дэвидом Вудом в июле того же года. Вуд создал сайт после обсуждений в Humanity+ и с рекомендацией Бена Гёртцеля по выбору хостинга. Deku-shrub активно наполнял сайт контентом, начиная со статьи "Трансгуманистские политические организации", и продолжил работу без остановки.
С h+pedia совсем недавно произошла кое-какая ситуация, но об этом читайте в следующем пункте.
• th-pedia.org. Как вы могли заметить, портал практически никак не отличается содержимым от предыдущего. Все дело в том, что Геннадий Столяров (председатель трансгуманистической партии США) передал управление энциклопедией H+Pedia организации Humanity+ под руководством Наташи Вита-Мор. Точные причины не ясны, но вероятнее всего, передача связана с авторскими правами. Взамен он создал новую энциклопедию TH-Pedia с открытым исходным кодом и обновлённым программным обеспечением. Таким образом теперь существуют две отдельные вики: H+Pedia, управляемая Humanity+, и TH-Pedia, управляемая Столяровым.
• Transhumanism Wiki. Этот ресурс выполнен в стилистике фандомов. Его администратор - основатель Международного сообщества биохакеров Джош Хабка. Как мне показалось, этот портал в отличие от остальных делает акцент на биохакинг, налаживая таким образом связь между трансгуманистами и биохакерами.
• transhumanist.ru. Это единственный на данный момент русскоязычный вики-проект, посвященный трансгуманизму. Наполнение содержимого пока в прогрессе, всегда можно написать собственную статью, дополнить уже существующую, а то и вовсе перевести на русский язык что-нибудь из написанных выше ресурсов. На этой Вики даже ведется список тематических ТГ-каналов.
• Например, h+pedia. По моим наблюдениям это самый объемный и напичканный информацией ресурс. Там даже есть ветка со статьями, касающимися критике трансгуманизма. Пользователь Deku-shrub начал работать над H+Pedia 17 октября 2015 года после анонса проекта Дэвидом Вудом в июле того же года. Вуд создал сайт после обсуждений в Humanity+ и с рекомендацией Бена Гёртцеля по выбору хостинга. Deku-shrub активно наполнял сайт контентом, начиная со статьи "Трансгуманистские политические организации", и продолжил работу без остановки.
С h+pedia совсем недавно произошла кое-какая ситуация, но об этом читайте в следующем пункте.
• th-pedia.org. Как вы могли заметить, портал практически никак не отличается содержимым от предыдущего. Все дело в том, что Геннадий Столяров (председатель трансгуманистической партии США) передал управление энциклопедией H+Pedia организации Humanity+ под руководством Наташи Вита-Мор. Точные причины не ясны, но вероятнее всего, передача связана с авторскими правами. Взамен он создал новую энциклопедию TH-Pedia с открытым исходным кодом и обновлённым программным обеспечением. Таким образом теперь существуют две отдельные вики: H+Pedia, управляемая Humanity+, и TH-Pedia, управляемая Столяровым.
• Transhumanism Wiki. Этот ресурс выполнен в стилистике фандомов. Его администратор - основатель Международного сообщества биохакеров Джош Хабка. Как мне показалось, этот портал в отличие от остальных делает акцент на биохакинг, налаживая таким образом связь между трансгуманистами и биохакерами.
• transhumanist.ru. Это единственный на данный момент русскоязычный вики-проект, посвященный трансгуманизму. Наполнение содержимого пока в прогрессе, всегда можно написать собственную статью, дополнить уже существующую, а то и вовсе перевести на русский язык что-нибудь из написанных выше ресурсов. На этой Вики даже ведется список тематических ТГ-каналов.
th-pedia.org
THPedia
Solid State Humanity pinned «Немногие знают, но существует парочка ресурсов, посвященных трансгуманизму, на движке Википедии. Эдакие трансгуманизм-вики. Более того, один из них ведется на русском языке подписчиком этого канала, но об этом читайте в конце. • Например, h+pedia. По моим…»
Ученые из Университета Эрланген-Нюрнберг под руководством Александра Германова смогли заморозить срезы мозга мышей до температуры -150°C на срок до недели и после этого восстановить их. При этом срезы показали почти нормальную электрическую активность.
Одной из самых сложных проблем при замораживании живых тканей является образование кристаллов льда, которые могут повредить клетки и их структуры, включая капилляры. Для того чтобы избежать этого, ученые применяют так называемые криопротекторы - вещества, которые предотвращают образование кристаллов льда и позволяют ткани сохранить свою структуру в "аморфном" состоянии. Это значительно улучшает выживаемость клеток при низких температурах.
Исследователи использовали оптимизированные методы введения криопротекторов в мозговые ткани. Это помогло минимизировать токсичность криопротекторов и предотвратить повреждения клеток, такие как их набухание или сокращение. Срезы гиппокампа (часть мозга, отвечающая за память) были заморожены при температуре -196°C с использованием жидкого азота, а затем хранились в морозильной камере при -150°C на протяжении до недели.
После размораживания ученые проводили серию тестов, чтобы измерить электрическую активность мозговых клеток. Результаты показали, что активность была на уровне нормальных незамороженных срезов мозга, что указывает на успешное сохранение функциональности тканей. Особенно важно, что синапсы (соединения между нервными клетками) остались неповрежденными, что подразумевает, что потенциально можно будет сохранить и память, если такие методы будут применяться к целым мозгам.
В перспективе это может привести к разработке методов для более эффективного хранения и восстановления мозговых тканей, что откроет новые возможности для изучения заболеваний мозга, тестирования лекарств и создания новых методов лечения. Кроме того, в перспективе может быть разработана технология криоконсервации целых организмов, что может сыграть ключевую роль в межзвездных путешествиях или в медицине, например, при трансплантации органов.
Одной из самых сложных проблем при замораживании живых тканей является образование кристаллов льда, которые могут повредить клетки и их структуры, включая капилляры. Для того чтобы избежать этого, ученые применяют так называемые криопротекторы - вещества, которые предотвращают образование кристаллов льда и позволяют ткани сохранить свою структуру в "аморфном" состоянии. Это значительно улучшает выживаемость клеток при низких температурах.
Исследователи использовали оптимизированные методы введения криопротекторов в мозговые ткани. Это помогло минимизировать токсичность криопротекторов и предотвратить повреждения клеток, такие как их набухание или сокращение. Срезы гиппокампа (часть мозга, отвечающая за память) были заморожены при температуре -196°C с использованием жидкого азота, а затем хранились в морозильной камере при -150°C на протяжении до недели.
После размораживания ученые проводили серию тестов, чтобы измерить электрическую активность мозговых клеток. Результаты показали, что активность была на уровне нормальных незамороженных срезов мозга, что указывает на успешное сохранение функциональности тканей. Особенно важно, что синапсы (соединения между нервными клетками) остались неповрежденными, что подразумевает, что потенциально можно будет сохранить и память, если такие методы будут применяться к целым мозгам.
В перспективе это может привести к разработке методов для более эффективного хранения и восстановления мозговых тканей, что откроет новые возможности для изучения заболеваний мозга, тестирования лекарств и создания новых методов лечения. Кроме того, в перспективе может быть разработана технология криоконсервации целых организмов, что может сыграть ключевую роль в межзвездных путешествиях или в медицине, например, при трансплантации органов.
New Scientist
Mouse brain slices brought back to life after being frozen for a week
In a step towards suspended animation of people, slices of mouse brains have shown near-normal activity after being stored at -150°C for up to a week
Интересная разработка в области биогибридных технологий (кстати, советую почитать статью Макса Ходака об этом, там, конечно, речь идет не о мышцах, а о BCI, но тоже интересно)
Учёные из Токийского университета и университета Васэда создали искусственную руку, способную сжимать предметы и делать различные жесты. Для этого они вырастили в лаборатории мышечные волокна, которые затем объединили в пучки, получившие название MuMuTAs (Multiple Muscle Tissue Actuators). Эти пучки прикрепили к 3D-печатной пластиковой руке длиной 18 сантиметров с подвижными суставами.
Рука приводится в движение с помощью электрических импульсов, которые заставляют мышцы сокращаться. В ходе экспериментов исследователи смогли добиться выполнения таких движений, как жест "ножницы" и захват кончика пипетки. Чтобы снизить трение и позволить суставам возвращаться в исходное положение, руку поместили в жидкость.
Интересной особенностью стало то, что мышцы этой искусственной руки, как и настоящие, уставали при продолжительной работе. Так, спустя 10 минут активной стимуляции сократительная сила значительно снизилась, однако спустя час отдыха полностью восстановилась.
Хотя этот прототип пока скорее демонстрация возможностей технологии, учёные видят в нём большой потенциал. В будущем подобные разработки могут найти применение в протезировании, создании более функциональных биогибридных роботов, а также в медицинских исследованиях, например, при изучении работы мышц, тестировании хирургических методик и новых лекарств.
Учёные из Токийского университета и университета Васэда создали искусственную руку, способную сжимать предметы и делать различные жесты. Для этого они вырастили в лаборатории мышечные волокна, которые затем объединили в пучки, получившие название MuMuTAs (Multiple Muscle Tissue Actuators). Эти пучки прикрепили к 3D-печатной пластиковой руке длиной 18 сантиметров с подвижными суставами.
Рука приводится в движение с помощью электрических импульсов, которые заставляют мышцы сокращаться. В ходе экспериментов исследователи смогли добиться выполнения таких движений, как жест "ножницы" и захват кончика пипетки. Чтобы снизить трение и позволить суставам возвращаться в исходное положение, руку поместили в жидкость.
Интересной особенностью стало то, что мышцы этой искусственной руки, как и настоящие, уставали при продолжительной работе. Так, спустя 10 минут активной стимуляции сократительная сила значительно снизилась, однако спустя час отдыха полностью восстановилась.
Хотя этот прототип пока скорее демонстрация возможностей технологии, учёные видят в нём большой потенциал. В будущем подобные разработки могут найти применение в протезировании, создании более функциональных биогибридных роботов, а также в медицинских исследованиях, например, при изучении работы мышц, тестировании хирургических методик и новых лекарств.
The University of Tokyo
Biohybrid hand gestures with human muscles | The University of Tokyo
Я даже не знаю, как преподнести вам эту киберпанковую новость.
Учёные из Университета Констанца в Германии сделали шаг к тому, чтобы буквально заглянуть в наш мозг, пока мы смотрим видео. Они выяснили, что, когда люди вместе смотрят ролики с важными социальными посланиями, например, о вреде алкоголя, их мозговая активность начинает синхронизироваться. То есть мозги зрителей буквально начинают работать в одном ритме, что указывает на то, что информация не просто услышана, а действительно зацепила.
Для этого эксперимента исследователи использовали портативные ЭЭГ-устройства, которые фиксируют электрическую активность мозга через специальные датчики на голове. Группе участников показывали видеоролики о рисках, связанных с алкоголем, и оказалось, что у тех, кто смотрел их в компании, мозговые сигналы синхронизировались сильнее, чем у тех, кто смотрел их в одиночку.
Что особенно интересно, так это то, что сильные, эмоционально насыщенные послания вызывали более выраженную синхронизацию. Исследователи объясняют это тем, что такие видео задействуют участки мозга, отвечающие за внимание, эмоции и личную значимость информации.
По сути, мы говорим о том, что теперь можно создавать не просто фокус-группы, а "нейрофокус-группы", которые позволяют понять, какие видео действительно способны достучаться до аудитории. Правда, технология пока остаётся дорогой и требует доработки, но перспективы огромны - от эффективных кампаний в сфере здравоохранения до более точного маркетинга. А другая сторона медали - использование технологии для т.н. нейропропаганды. Помимо маркетинговых компаний, этим могут заинтересоваться, к примеру, абсолютистские режимы, они не побрезгуют столь искусной промывкой мозгов у населения. Если можно измерить, какие ролики лучше "входят" в наш мозг, то почему бы не использовать это для навязывания идей? Навязчивая реклама может оказаться не самым худшим последствием этой технологии
Учёные из Университета Констанца в Германии сделали шаг к тому, чтобы буквально заглянуть в наш мозг, пока мы смотрим видео. Они выяснили, что, когда люди вместе смотрят ролики с важными социальными посланиями, например, о вреде алкоголя, их мозговая активность начинает синхронизироваться. То есть мозги зрителей буквально начинают работать в одном ритме, что указывает на то, что информация не просто услышана, а действительно зацепила.
Для этого эксперимента исследователи использовали портативные ЭЭГ-устройства, которые фиксируют электрическую активность мозга через специальные датчики на голове. Группе участников показывали видеоролики о рисках, связанных с алкоголем, и оказалось, что у тех, кто смотрел их в компании, мозговые сигналы синхронизировались сильнее, чем у тех, кто смотрел их в одиночку.
Что особенно интересно, так это то, что сильные, эмоционально насыщенные послания вызывали более выраженную синхронизацию. Исследователи объясняют это тем, что такие видео задействуют участки мозга, отвечающие за внимание, эмоции и личную значимость информации.
По сути, мы говорим о том, что теперь можно создавать не просто фокус-группы, а "нейрофокус-группы", которые позволяют понять, какие видео действительно способны достучаться до аудитории. Правда, технология пока остаётся дорогой и требует доработки, но перспективы огромны - от эффективных кампаний в сфере здравоохранения до более точного маркетинга. А другая сторона медали - использование технологии для т.н. нейропропаганды. Помимо маркетинговых компаний, этим могут заинтересоваться, к примеру, абсолютистские режимы, они не побрезгуют столь искусной промывкой мозгов у населения. Если можно измерить, какие ролики лучше "входят" в наш мозг, то почему бы не использовать это для навязывания идей? Навязчивая реклама может оказаться не самым худшим последствием этой технологии
OUP Academic
Portable EEG in groups shows increased brain coupling to strong health messages
Abstract. Health messages are core building blocks of public health efforts. Neuroscientific measures offer insights into how target audiences receive heal
Новая разработка в биологии открывает скрытые правила внутренней организации клетки.
Исследователи из Массачусетского технологического института и Института Уайтхеда создали глубокую нейросеть ProtGPS, способную предсказывать, где именно в клетке будет находиться тот или иной белок. Эта технология дополняет уже известные достижения, такие как AlphaFold, который умеет предсказывать структуру белков, но не их местоположение.
ProtGPS анализирует аминокислотные последовательности, словно язык белков, и находит скрытые закономерности, которые определяют, в какой части клетки окажется молекула. Клетка не является хаотичным пространством - её внутренняя организация подчиняется сложным правилам, напоминающим расстановку мебели в доме. Протеиновые молекулы, например, могут формировать особые кластеры - конденсаты, которые регулируют генетическую активность, помогают справляться со стрессом и даже участвуют в развитии некоторых заболеваний.
Разработчики обучили ProtGPS на данных о почти 5000 белков и протестировали её на независимых наборах. Результаты показали, что модель с высокой точностью предсказывает, где окажется белок, а также помогает понять, как мутации могут изменить его поведение. Например, при некоторых видах рака или нейродегенеративных заболеваниях белки оказываются не на своём месте, что нарушает работу клетки.
Эта технология не только расширяет понимание клеточной организации, но и открывает новые горизонты в биомедицине. С её помощью можно будет проектировать белки с заданными свойствами, создавать новые методы лечения и разрабатывать препараты, способные корректировать неправильное распределение молекул внутри клетки.
ProtGPS показывает, что структура белка - это лишь часть истории. Его функция во многом зависит от того, где он находится. И, похоже, мы только начинаем понимать, как работает этот молекулярный "дизайн интерьера" клетки.
Исследователи из Массачусетского технологического института и Института Уайтхеда создали глубокую нейросеть ProtGPS, способную предсказывать, где именно в клетке будет находиться тот или иной белок. Эта технология дополняет уже известные достижения, такие как AlphaFold, который умеет предсказывать структуру белков, но не их местоположение.
ProtGPS анализирует аминокислотные последовательности, словно язык белков, и находит скрытые закономерности, которые определяют, в какой части клетки окажется молекула. Клетка не является хаотичным пространством - её внутренняя организация подчиняется сложным правилам, напоминающим расстановку мебели в доме. Протеиновые молекулы, например, могут формировать особые кластеры - конденсаты, которые регулируют генетическую активность, помогают справляться со стрессом и даже участвуют в развитии некоторых заболеваний.
Разработчики обучили ProtGPS на данных о почти 5000 белков и протестировали её на независимых наборах. Результаты показали, что модель с высокой точностью предсказывает, где окажется белок, а также помогает понять, как мутации могут изменить его поведение. Например, при некоторых видах рака или нейродегенеративных заболеваниях белки оказываются не на своём месте, что нарушает работу клетки.
Эта технология не только расширяет понимание клеточной организации, но и открывает новые горизонты в биомедицине. С её помощью можно будет проектировать белки с заданными свойствами, создавать новые методы лечения и разрабатывать препараты, способные корректировать неправильное распределение молекул внутри клетки.
ProtGPS показывает, что структура белка - это лишь часть истории. Его функция во многом зависит от того, где он находится. И, похоже, мы только начинаем понимать, как работает этот молекулярный "дизайн интерьера" клетки.
IEEE Spectrum
AI Reveals Hidden Interior Design Rules of the Cell
A new tool predicts where proteins fit, opening new frontiers in drug discovery
Solid State Humanity
Я даже не знаю, как преподнести вам эту киберпанковую новость. Учёные из Университета Констанца в Германии сделали шаг к тому, чтобы буквально заглянуть в наш мозг, пока мы смотрим видео. Они выяснили, что, когда люди вместе смотрят ролики с важными социальными…
Еще одна волшебная технология, позволяющая условно прочитать мысли.
Речь об ИИ-декодере для мозга, разработанном в Техасском Университете. Его алгоритм может переводить мысли человека в текст, используя минимальное количество данных для обучения. Раньше для работы подобных систем требовалось, чтобы человек провёл в МРТ-сканере 10 и более часов, слушая рассказы, чтобы алгоритм смог понять, как именно работает его мозг. Теперь достаточно всего 70 минут, причём необязательно слушать истории - достаточно просто смотреть немые короткометражные фильмы.
Сначала учёные обучили базовый декодер на данных нескольких "референсных" участников, которые долго слушали аудиоматериалы во время МРТ-сканирования. Эти данные помогли ИИ выявить закономерности работы мозга при восприятии смыслов. Затем исследователи разработали специальный алгоритм-конвертер, который сопоставляет нейронные реакции нового участника с уже известными паттернами, наблюдая за активностью мозга во время просмотра видео. Такой подход использует метод функционального выравнивания: алгоритм ищет схожие принципы восприятия информации у разных людей, несмотря на индивидуальные различия.
Результаты впечатляют. Например, когда участник говорил: "Я официантка в кафе-мороженом. Это не то, чем я хочу заниматься, но пока так", декодер выдал: "Я работал на скучной работе, мне приходилось принимать заказы, и мне это не нравилось". Формулировки различаются, но общий смысл мысли передан. Это возможно благодаря тому, что система работает не с конкретными словами, а с их значением.
Основная цель разработки - помочь людям с афазией, которые утратили способность говорить после инсульта или травмы. Поскольку классические методы предполагают восприятие речи, которое у пациентов может быть нарушено, новый подход позволяет обойти это ограничение. Система учится на реакции мозга при просмотре видео, что делает её доступной даже для тех, кто не может воспринимать речь.
Кроме медицинских задач, исследование даёт новое понимание работы мозга. Учёные обнаружили, что смысловая информация обрабатывается схожим образом, независимо от того, поступает она через язык или через визуальные образы. Это открытие подтверждает гипотезу о наличии универсальных семантических сетей, которые отвечают за понимание смысла, независимо от формы подачи информации.
Приятно удивило также то, что следующим шагом исследовали выбрали тестирование технологии на пациентах с афазией и создать удобный интерфейс, который позволит таким людям общаться, используя свои мысли. В перспективе подобные разработки могут стать основой интерфейсов мозг-компьютер, где для общения не потребуется ни речь, ни движения.
Речь об ИИ-декодере для мозга, разработанном в Техасском Университете. Его алгоритм может переводить мысли человека в текст, используя минимальное количество данных для обучения. Раньше для работы подобных систем требовалось, чтобы человек провёл в МРТ-сканере 10 и более часов, слушая рассказы, чтобы алгоритм смог понять, как именно работает его мозг. Теперь достаточно всего 70 минут, причём необязательно слушать истории - достаточно просто смотреть немые короткометражные фильмы.
Сначала учёные обучили базовый декодер на данных нескольких "референсных" участников, которые долго слушали аудиоматериалы во время МРТ-сканирования. Эти данные помогли ИИ выявить закономерности работы мозга при восприятии смыслов. Затем исследователи разработали специальный алгоритм-конвертер, который сопоставляет нейронные реакции нового участника с уже известными паттернами, наблюдая за активностью мозга во время просмотра видео. Такой подход использует метод функционального выравнивания: алгоритм ищет схожие принципы восприятия информации у разных людей, несмотря на индивидуальные различия.
Результаты впечатляют. Например, когда участник говорил: "Я официантка в кафе-мороженом. Это не то, чем я хочу заниматься, но пока так", декодер выдал: "Я работал на скучной работе, мне приходилось принимать заказы, и мне это не нравилось". Формулировки различаются, но общий смысл мысли передан. Это возможно благодаря тому, что система работает не с конкретными словами, а с их значением.
Основная цель разработки - помочь людям с афазией, которые утратили способность говорить после инсульта или травмы. Поскольку классические методы предполагают восприятие речи, которое у пациентов может быть нарушено, новый подход позволяет обойти это ограничение. Система учится на реакции мозга при просмотре видео, что делает её доступной даже для тех, кто не может воспринимать речь.
Кроме медицинских задач, исследование даёт новое понимание работы мозга. Учёные обнаружили, что смысловая информация обрабатывается схожим образом, независимо от того, поступает она через язык или через визуальные образы. Это открытие подтверждает гипотезу о наличии универсальных семантических сетей, которые отвечают за понимание смысла, независимо от формы подачи информации.
Приятно удивило также то, что следующим шагом исследовали выбрали тестирование технологии на пациентах с афазией и создать удобный интерфейс, который позволит таким людям общаться, используя свои мысли. В перспективе подобные разработки могут стать основой интерфейсов мозг-компьютер, где для общения не потребуется ни речь, ни движения.
Current Biology
Semantic language decoding across participants and stimulus modalities
Tang and Huth demonstrate that semantic decoders can be transferred across participants
using functional alignment, and that this alignment can be performed using responses
to either stories or movies. Their findings indicate the potential for decoding semantic…
using functional alignment, and that this alignment can be performed using responses
to either stories or movies. Their findings indicate the potential for decoding semantic…
Все ближе и ближе к тонкой грани между человеческой рукой и протезами. Учёные из Университета науки и технологий Китая (USTC) представили биомиметический протез руки с 19 степенями свободы.
Напоминание: степень свободы (DOF) — это количество независимых направлений, в которых объект может двигаться. В контексте руки это число независимых движений суставов, например, сгибание пальцев или поворот запястья. Чем больше степеней свободы, тем выше подвижность и естественность движений.
Человеческая рука, для сравнения, имеет 23 степени свободы и выполняет более половины всех движений тела, несмотря на малый вес. Однако традиционные протезы часто ограничены в функциональности, так как современные моторизированные системы делают их либо громоздкими, либо недостаточно подвижными. Именно поэтому команда USTC сосредоточилась на разработке более лёгкого и эффективного протеза. В качестве основы для искусственных мышц они использовали сплавы с эффектом памяти формы (SMA), которые изменяют свою форму при изменении температуры. Эти материалы обладают высокой мощностью при малом весе, что позволяет обеспечить отличное соотношение силы и подвижности без утяжеления конструкции.
Ключевым элементом дизайна стала биомиметическая система передачи усилия, имитирующая работу сухожилий. Такая система минимизирует сопротивление при движении, что делает управление протезом более естественным. Встроенные датчики (всего 23 единицы) обеспечивают точный контроль движений, помогая пользователю плавно переключаться между различными захватами и жестами. Вес устройства составляет всего 0,37 кг, что делает его удобным для повседневного использования.
Кроме механических решений, разработчики внедрили голосовое управление, что значительно упрощает взаимодействие с протезом. Система поддерживает 60 языков и 20 диалектов, обеспечивая точность распознавания на уровне 95% и быструю реакцию на команды. Это позволяет пользователям управлять устройством без необходимости сложных манипуляций.
Разработанный протез способен выполнять не только базовые функции, но и сложные задачи, такие как работа с ножницами или управление смартфоном. Он поддерживает 33 классических типа захватов и 6 специализированных хватов для определённых задач, что расширяет его функциональные возможности. Таким образом, протез полезен не только для повседневного пользования, но и для профессионального. В перспективе уже обсуждается использование устройства гуманоидными роботами, ведь в робототехнике требуется высокая степень подвижности и точность движений.
Человеческая рука, для сравнения, имеет 23 степени свободы и выполняет более половины всех движений тела, несмотря на малый вес. Однако традиционные протезы часто ограничены в функциональности, так как современные моторизированные системы делают их либо громоздкими, либо недостаточно подвижными. Именно поэтому команда USTC сосредоточилась на разработке более лёгкого и эффективного протеза. В качестве основы для искусственных мышц они использовали сплавы с эффектом памяти формы (SMA), которые изменяют свою форму при изменении температуры. Эти материалы обладают высокой мощностью при малом весе, что позволяет обеспечить отличное соотношение силы и подвижности без утяжеления конструкции.
Ключевым элементом дизайна стала биомиметическая система передачи усилия, имитирующая работу сухожилий. Такая система минимизирует сопротивление при движении, что делает управление протезом более естественным. Встроенные датчики (всего 23 единицы) обеспечивают точный контроль движений, помогая пользователю плавно переключаться между различными захватами и жестами. Вес устройства составляет всего 0,37 кг, что делает его удобным для повседневного использования.
Кроме механических решений, разработчики внедрили голосовое управление, что значительно упрощает взаимодействие с протезом. Система поддерживает 60 языков и 20 диалектов, обеспечивая точность распознавания на уровне 95% и быструю реакцию на команды. Это позволяет пользователям управлять устройством без необходимости сложных манипуляций.
Разработанный протез способен выполнять не только базовые функции, но и сложные задачи, такие как работа с ножницами или управление смартфоном. Он поддерживает 33 классических типа захватов и 6 специализированных хватов для определённых задач, что расширяет его функциональные возможности. Таким образом, протез полезен не только для повседневного пользования, но и для профессионального. В перспективе уже обсуждается использование устройства гуманоидными роботами, ведь в робототехнике требуется высокая степень подвижности и точность движений.
Nature
A lightweight prosthetic hand with 19-DOF dexterity and human-level functions
Nature Communications - Traditional prosthetic hands have limited degrees of freedom (DOFs) and restricted grasping modes. Here, the authors develop a lightweight (370 g) biomimetic...
Китай продемонстрировал первый в мире двусторонний нейроинтерфейс (BCI) с 100-кратной эффективностью.
Китайские ученые из Университета Тяньцзинь и Университета Цинхуа разработали первую в мире неинвазивную систему "мозг-компьютер" (BCI) с двусторонней связью, которая позволяет не только считывать сигналы мозга, но и адаптироваться к изменениям в мозговой активности. Это стало значительным прорывом в области BCI, так как раньше такие интерфейсы работали только в одном направлении, что ограничивало их точность и стабильность. Система получила название "двойной контур" (dual-loop), так как включает два уровня обучения: обучение машины, где компьютерная система анализирует сигналы мозга и подстраивает алгоритм декодирования, чтобы точнее распознавать команды пользователя, и обучение мозга, при котором человек получает обратную связь, что помогает ему лучше контролировать свои сигналы и эффективнее управлять системой. Этот механизм позволил системе повысить точность на 20% и сделать управление более стабильным.
Прорыв заключается в том, что теперь BCI не просто считывает мысли, но и подстраивается под человека, улучшая точность взаимодействия. Система использует мемристорный чип, который позволяет в 100 раз быстрее обрабатывать сигналы мозга, а энергопотребление снижено в 1000 раз по сравнению с традиционными цифровыми BCI. Кроме того, теперь можно управлять движением в четырех направлениях (вперед-назад, влево-вправо, вверх-вниз и поворот), а не только в двух, как в старых BCI. В ходе экспериментов система не теряла точность даже после 6 часов использования.
Ранее считалось, что колебания мозговых сигналов вызваны шумами или эмоциями, но китайские исследователи обнаружили, что они также связаны с процессом обучения мозга. Это позволило создать новую архитектуру BCI, которая помогает пользователю и машине адаптироваться друг к другу. Основной компонент системы – мемристорный чип с 128 000 ячеек.
Мемристоры - это элементы, которые работают аналогично нейронам мозга, могут "запоминать" информацию и изменять свое состояние в зависимости от поступающих сигналов.
Благодаря этому система анализирует изменения мозговых сигналов и самостоятельно улучшает алгоритмы декодирования, пользователь получает обратную связь, что помогает ему лучше контролировать устройство, а в отличие от традиционных цифровых решений, которые требуют постоянных вычислений, мемристорный чип работает аппаратно-эффективно, снижая нагрузку на процессор и расход энергии.
Исследователи протестировали систему на 10 добровольцах, которые управляли дроном силой мысли. В ходе 6-часового эксперимента система сохраняла стабильную работу, не теряя точности, повысила точность команд на 20% по сравнению с обычными BCI и обеспечила более плавное управление, при котором участники могли двигать дроном в четырех направлениях.
Исследователи считают, что их технология станет основой для новых поколений BCI-устройств. В будущем возможны портативные и носимые BCI, например, умные нейроинтерфейсы в виде гарнитур, которые можно будет использовать в повседневной жизни, применение в медицине, такое как восстановление моторных функций у пациентов после инсульта, управление протезами, лечение неврологических заболеваний, а также управление техникой, когда можно будет контролировать дроны, роботов и даже умные системы умного дома без необходимости использовать руки или голос. Этот прорыв делает шаг к симбиозу человека и машины, позволяя взаимодействовать с технологиями на новом уровне.
Китайские ученые из Университета Тяньцзинь и Университета Цинхуа разработали первую в мире неинвазивную систему "мозг-компьютер" (BCI) с двусторонней связью, которая позволяет не только считывать сигналы мозга, но и адаптироваться к изменениям в мозговой активности. Это стало значительным прорывом в области BCI, так как раньше такие интерфейсы работали только в одном направлении, что ограничивало их точность и стабильность. Система получила название "двойной контур" (dual-loop), так как включает два уровня обучения: обучение машины, где компьютерная система анализирует сигналы мозга и подстраивает алгоритм декодирования, чтобы точнее распознавать команды пользователя, и обучение мозга, при котором человек получает обратную связь, что помогает ему лучше контролировать свои сигналы и эффективнее управлять системой. Этот механизм позволил системе повысить точность на 20% и сделать управление более стабильным.
Прорыв заключается в том, что теперь BCI не просто считывает мысли, но и подстраивается под человека, улучшая точность взаимодействия. Система использует мемристорный чип, который позволяет в 100 раз быстрее обрабатывать сигналы мозга, а энергопотребление снижено в 1000 раз по сравнению с традиционными цифровыми BCI. Кроме того, теперь можно управлять движением в четырех направлениях (вперед-назад, влево-вправо, вверх-вниз и поворот), а не только в двух, как в старых BCI. В ходе экспериментов система не теряла точность даже после 6 часов использования.
Ранее считалось, что колебания мозговых сигналов вызваны шумами или эмоциями, но китайские исследователи обнаружили, что они также связаны с процессом обучения мозга. Это позволило создать новую архитектуру BCI, которая помогает пользователю и машине адаптироваться друг к другу. Основной компонент системы – мемристорный чип с 128 000 ячеек.
Благодаря этому система анализирует изменения мозговых сигналов и самостоятельно улучшает алгоритмы декодирования, пользователь получает обратную связь, что помогает ему лучше контролировать устройство, а в отличие от традиционных цифровых решений, которые требуют постоянных вычислений, мемристорный чип работает аппаратно-эффективно, снижая нагрузку на процессор и расход энергии.
Исследователи протестировали систему на 10 добровольцах, которые управляли дроном силой мысли. В ходе 6-часового эксперимента система сохраняла стабильную работу, не теряя точности, повысила точность команд на 20% по сравнению с обычными BCI и обеспечила более плавное управление, при котором участники могли двигать дроном в четырех направлениях.
Исследователи считают, что их технология станет основой для новых поколений BCI-устройств. В будущем возможны портативные и носимые BCI, например, умные нейроинтерфейсы в виде гарнитур, которые можно будет использовать в повседневной жизни, применение в медицине, такое как восстановление моторных функций у пациентов после инсульта, управление протезами, лечение неврологических заболеваний, а также управление техникой, когда можно будет контролировать дроны, роботов и даже умные системы умного дома без необходимости использовать руки или голос. Этот прорыв делает шаг к симбиозу человека и машины, позволяя взаимодействовать с технологиями на новом уровне.
Nature
A memristor-based adaptive neuromorphic decoder for brain–computer interfaces
Nature Electronics - A neuromorphic decoder for brain–computer interfaces that is based on a 128k-cell memristor chip can offer software-equivalent decoding performance and can adapt to...
Solid State Humanity
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Апдейт по роботам от компании Clone Robotics.
На своем аккаунте в X компания опубликовала видео с движениями своего робота Протоклона. Сам робот представляет собой анатомически точную синтетическую копию человека, оснащенную более 200 степенями свободы, более 1,000 миофибров и 500 сенсорами. Протоклон имеет ряд функций, включая запоминание планировки вашего дома и инвентаря на кухне, способность вести остроумные диалоги, пожимать руки, подавать напитки, готовить сэндвичи, стирать, сушить и складывать одежду, пылесосить, включать и выключать свет, накрывать на стол, загружать и разгружать посудомоечную машину, следовать за вами, держать и доставать вещи, а также заряжать себя. Он оснащен платформой для обучения, которая позволяет вам обучать Протоклона новым навыкам, делая его еще более полезным в повседневной жизни.
На своем аккаунте в X компания опубликовала видео с движениями своего робота Протоклона. Сам робот представляет собой анатомически точную синтетическую копию человека, оснащенную более 200 степенями свободы, более 1,000 миофибров и 500 сенсорами. Протоклон имеет ряд функций, включая запоминание планировки вашего дома и инвентаря на кухне, способность вести остроумные диалоги, пожимать руки, подавать напитки, готовить сэндвичи, стирать, сушить и складывать одежду, пылесосить, включать и выключать свет, накрывать на стол, загружать и разгружать посудомоечную машину, следовать за вами, держать и доставать вещи, а также заряжать себя. Он оснащен платформой для обучения, которая позволяет вам обучать Протоклона новым навыкам, делая его еще более полезным в повседневной жизни.
Огромный шаг вперед в генетическом редактировании и создании искусственной жизни.
Новый ИИ Evo 2 способен анализировать и проектировать генетический код для всех доменов жизни, включая бактерии, археи и эукариот (включая человека). Он обучен на 9,3 трлн нуклеотидов, полученных из более чем 128 000 геномов, что делает его сопоставимым по масштабу с крупнейшими языковыми моделями, такими как GPT-4. Evo 2 способен предсказывать влияние мутаций на функционирование генов, с более чем 90% точностью определяя, какие изменения в ДНК могут привести к болезням, например, в гене BRCA1, связанном с раком груди.
Помимо анализа, модель способна проектировать новые геномы, сравнимые по размеру с бактериальными. Evo 2 интегрирована в платформу NVIDIA BioNeMo и доступна в открытом доступе, что делает её инструментом для широкого круга исследователей. Важным достижением стало создание механистической интерпретируемости модели - визуализатора, который позволяет учёным понимать, какие биологические закономерности распознаёт ИИ. Это открывает новые возможности для биоинформатики, ускоряет разработку лекарств и технологий генной терапии, а также создаёт предпосылки для проектирования искусственных биологических систем.
При этом разработчики осознают риски технологии и намеренно исключили патогены из базы данных, чтобы избежать потенциальных угроз. Evo 2 является значительным шагом к более глубокому пониманию человеческого генома и созданию передовых технологий в области генетики, также она открывает перспективы для увеличения продолжительности жизни, генной модификации и разработки новых терапевтических методов.
Новый ИИ Evo 2 способен анализировать и проектировать генетический код для всех доменов жизни, включая бактерии, археи и эукариот (включая человека). Он обучен на 9,3 трлн нуклеотидов, полученных из более чем 128 000 геномов, что делает его сопоставимым по масштабу с крупнейшими языковыми моделями, такими как GPT-4. Evo 2 способен предсказывать влияние мутаций на функционирование генов, с более чем 90% точностью определяя, какие изменения в ДНК могут привести к болезням, например, в гене BRCA1, связанном с раком груди.
Помимо анализа, модель способна проектировать новые геномы, сравнимые по размеру с бактериальными. Evo 2 интегрирована в платформу NVIDIA BioNeMo и доступна в открытом доступе, что делает её инструментом для широкого круга исследователей. Важным достижением стало создание механистической интерпретируемости модели - визуализатора, который позволяет учёным понимать, какие биологические закономерности распознаёт ИИ. Это открывает новые возможности для биоинформатики, ускоряет разработку лекарств и технологий генной терапии, а также создаёт предпосылки для проектирования искусственных биологических систем.
При этом разработчики осознают риски технологии и намеренно исключили патогены из базы данных, чтобы избежать потенциальных угроз. Evo 2 является значительным шагом к более глубокому пониманию человеческого генома и созданию передовых технологий в области генетики, также она открывает перспективы для увеличения продолжительности жизни, генной модификации и разработки новых терапевтических методов.
arcinstitute.org
Manuscript | Arc Institute
Arc Institute is a independent nonprofit research organization headquartered in Palo Alto, California.
Интересно. Пишут, что впервые удалось вылечить редкое генетическое заболевание ещё в утробе матери. Девочка, которой сейчас 2,5 года, родилась с тяжёлой формой спинальной мышечной атрофии (СМА), при которой организм не вырабатывает достаточное количество белка для поддержания мотонейронов. Обычно такие дети не доживают до трёх лет. Но её мать на поздних сроках беременности принимала препарат Risdiplam, который увеличивает выработку этого белка, и в итоге ребёнок развивается без признаков болезни. Это первый случай успешного внутриутробного лечения СМА, и он открывает перспективы для борьбы с генетическими заболеваниями ещё до рождения.
Ну, знаете, дородовой биохакинг.
Ну, знаете, дородовой биохакинг.
Nature
Rare genetic disorder treated in womb for the first time
Nature - The child, who is now almost three years old, shows no signs of the often fatal motor neuron disease.
Стартап Subsense объявил о разработке неинвазивного интерфейса мозг-компьютер (BCI), основанного на использовании наночастиц, и получил $17 млн инвестиций. В отличие от инвазивных решений, таких как Neuralink Илона Маска и других компаний, использующих хирургически имплантируемые устройства, технология Subsense (да и любые другие неинвазивные нейроинтерфейсы) позволяет передавать и принимать сигналы мозга без необходимости операции.
Компания утверждает, что её наночастицы могут проникать через гематоэнцефалический барьер и взаимодействовать с нейронами, действуя как своеобразные антенны для обмена информацией между мозгом и цифровыми системами. Это открывает возможности для мониторинга нейронной активности, лечения неврологических заболеваний, восстановления утраченных функций и создания новых способов взаимодействия человека с машинами.
Технология может найти применение в лечении болезни Паркинсона, Альцгеймера, эпилепсии, инсультов, депрессии и хронической боли, а также помочь в восстановлении двигательных функций и реабилитации после повреждений мозга. Кроме того, Subsense рассматривает перспективы использования своей системы в улучшении сенсорного восприятия, распознавании внутренней речи, управлении искусственным интеллектом, расширении когнитивных способностей, внешнем хранении памяти и даже регулировании эмоционального состояния и аппетита.
Стартап основан нейротехнологическим предпринимателем Тетяной Александровой и инвестором Артёмом Соколовым. Он уже сотрудничает с научными учреждениями, такими как Университет Калифорнии в Санта-Крузе и ETH Zurich, что подтверждает научную обоснованность их подхода. Один из инвесторов, чья компания Golden Falcon Capital возглавила раунд финансирования, отметил, что неинвазивный метод Subsense может стать более безопасной и доступной альтернативой хирургическим имплантам, что особенно важно для миллионов пациентов с неврологическими заболеваниями.
Эксперты, такие как профессор Али А. Яник из UC Santa Cruz, подчеркивают, что интеграция наночастиц в интерфейсы мозг-компьютер может значительно повысить точность передачи нейронных сигналов, открывая новые возможности как для лечения заболеваний, так и для расширения когнитивных возможностей человека.
Компания утверждает, что её наночастицы могут проникать через гематоэнцефалический барьер и взаимодействовать с нейронами, действуя как своеобразные антенны для обмена информацией между мозгом и цифровыми системами. Это открывает возможности для мониторинга нейронной активности, лечения неврологических заболеваний, восстановления утраченных функций и создания новых способов взаимодействия человека с машинами.
Технология может найти применение в лечении болезни Паркинсона, Альцгеймера, эпилепсии, инсультов, депрессии и хронической боли, а также помочь в восстановлении двигательных функций и реабилитации после повреждений мозга. Кроме того, Subsense рассматривает перспективы использования своей системы в улучшении сенсорного восприятия, распознавании внутренней речи, управлении искусственным интеллектом, расширении когнитивных способностей, внешнем хранении памяти и даже регулировании эмоционального состояния и аппетита.
Стартап основан нейротехнологическим предпринимателем Тетяной Александровой и инвестором Артёмом Соколовым. Он уже сотрудничает с научными учреждениями, такими как Университет Калифорнии в Санта-Крузе и ETH Zurich, что подтверждает научную обоснованность их подхода. Один из инвесторов, чья компания Golden Falcon Capital возглавила раунд финансирования, отметил, что неинвазивный метод Subsense может стать более безопасной и доступной альтернативой хирургическим имплантам, что особенно важно для миллионов пациентов с неврологическими заболеваниями.
Эксперты, такие как профессор Али А. Яник из UC Santa Cruz, подчеркивают, что интеграция наночастиц в интерфейсы мозг-компьютер может значительно повысить точность передачи нейронных сигналов, открывая новые возможности как для лечения заболеваний, так и для расширения когнитивных возможностей человека.
BusinessWire
Subsense Emerges from Stealth with $17M in Seed Funding for a Non-Surgical Brain-Computer Interface
Subsense, Inc., a neurotechnology company developing the first non-surgical, nanoparticle-based Brain-Computer Interface (BCI), emerged from stealth t
Скоро должны пойти небольшие изменения в формате канала.
Во-первых, тут ничего кроме кратких ревью научных публикаций не выходит. От этого канал наверняка кажется скучноватым. Поэтому помимо таких постов я собираюсь постить тематические арты и... Мемы.
Во-вторых перед тем, как выйти в YouTube (да, такая цель стоит давно и активно прорабатывается), нужен испытательный полигон. Формат сторисов на канале для этого хорошо подходит. Но для этого нужен 10-ый уровень бустов, сейчас на канале - 4-ый. Поэтому я призываю всех, кто в этом заинтересован, бустить канал до 10-го уровня (большего не требуется). Дайте мне возможность развлекать вас визуально, и я это сделаю.
В-третьих хорошо бы было завлечь людей в чат канала, который пока что выполняет роль комментариев для постов. Вы также можете помочь с помощью обычных инвайтов своих знакомых, если хотите и если они сами не против.
И, последнее, я хотел бы услышать ваше мнение под этим постом касательно того, как работает канал за 4 месяца своего существования, удовлетворено или нет. Любая критика принимается, любые предложения учитываются. Можете написать, согласны ли вы с внедрением вышеописанных нововведений.
Я не перестану вести канал, если эти планы не сбудутся, однако с ними будет гораздо интереснее
Во-первых, тут ничего кроме кратких ревью научных публикаций не выходит. От этого канал наверняка кажется скучноватым. Поэтому помимо таких постов я собираюсь постить тематические арты и... Мемы.
Во-вторых перед тем, как выйти в YouTube (да, такая цель стоит давно и активно прорабатывается), нужен испытательный полигон. Формат сторисов на канале для этого хорошо подходит. Но для этого нужен 10-ый уровень бустов, сейчас на канале - 4-ый. Поэтому я призываю всех, кто в этом заинтересован, бустить канал до 10-го уровня (большего не требуется). Дайте мне возможность развлекать вас визуально, и я это сделаю.
В-третьих хорошо бы было завлечь людей в чат канала, который пока что выполняет роль комментариев для постов. Вы также можете помочь с помощью обычных инвайтов своих знакомых, если хотите и если они сами не против.
И, последнее, я хотел бы услышать ваше мнение под этим постом касательно того, как работает канал за 4 месяца своего существования, удовлетворено или нет. Любая критика принимается, любые предложения учитываются. Можете написать, согласны ли вы с внедрением вышеописанных нововведений.
Я не перестану вести канал, если эти планы не сбудутся, однако с ними будет гораздо интереснее
👆10 бустов не требуется, ваш покорный слуга немного слепой и не умеет читать. У канала уже есть возможность записывать по 5 сторис в день. Поэтому ждите контент такого формата через буквально пару дней.
Тем, кто дал бусты и звёзды - огромная благодарность
Тем, кто дал бусты и звёзды - огромная благодарность