Ученые выяснили, как максимально использовать ресурсы мозга |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2017-08-26 17:32 Нейроисследователи из Высшей школы экономики и университетской клиники Шарите в Берлине предложили метод, способный предсказать, в какие именно моменты обработка мозгом информации происходит быстрее. Этот метод позволяет прогнозировать поведенческую реакцию на стимул на основе фазы колебаний, регистрируемых при помощи электроэнцефалографии (ЭЭГ). Такой подход, связанный с возможным предъявлением стимула в наиболее чувствительные для его обработки мозгом временные интервалы, может в перспективе найти применение в различных областях, включая терапию, обучение и спорт. Результаты исследования опубликованы в престижном журнале Neuroimage. Даже в состоянии покоя в мозге человека происходит генерация сложных колебаний, которые можно зарегистрировать с помощью ЭЭГ. Ведущий научный сотрудник Центра нейроэкономики и когнитивных исследований НИУ ВШЭ Вадим Никулин Поясняет один из авторов статьи, ведущий научный сотрудник Центра нейроэкономики и когнитивных исследований НИУ ВШЭ Вадим Никулин: "Представьте, что человеку в качестве стимулов предъявляются слова, которые нужно запомнить. Интересным представляется тот факт, что то, насколько хорошо он запомнит слово, может зависеть от параметров сигнала, предшествующего предъявлению слова. Или другой пример: время старта на стометровке у олимпийцев — реакция на стартовый выстрел может колебаться в диапазоне десятков миллисекунд. Это довольно большой разброс во времени, учитывая то, насколько важны эти самые миллисекунды на финише. Даже у одного атлета время реакции на стартовый стимул может варьировать очень существенно. То, насколько быстро спортсмен реагирует, может зависеть от того, в каком состоянии находился его мозг. В оптимальном для переработки информации состоянии мы реагируем на стимул быстрее, в неблагоприятном нейрональном состоянии — медленнее. В свою очередь, оптимальное состояние, приводящее к формированию быстрых реакций, связано со специфическими параметрами колебаний". Факт, что реакция человека в ответ на стимул зависит от различных факторов, включая то, на какую фазу низкочастотных медленных колебаний пришелся стимул, был известен ученым ранее. Но сейчас исследователям удалось разработать новый многомерный метод, основанный на максимизации зависимости между фазой колебаний и последующей поведенческой реакцией. Ученые анализировали активность мозга людей, записанную с помощью 90 ЭЭГ-электродов, учитывая при этом, в отличие от предыдущих работ, многомерное распределение параметров колебаний для более точного предсказания времени реакции. Эксперимент по изучению влияния фазы нейрональных колебаний на скорость моторной реакции К указательному пальцу доминантной руки испытуемых крепили датчик, фиксирующий мышечную активность в ответ на подачу электрического стимула на указательный палец другой руки. С помощью электроэнцефалограммы в тот же момент регистрировались колебания, присутствующие в мозге постоянно, но при этом демонстрирующие большую вариативность. Авторы показали, что скорость реакции зависит от фазы престимульных низкочастотных (< 1 Гц) колебаний.По мнению ученых, новый метод важен в плане выявления нейрональных процессов, приводящих к оптимальному реагированию на стимулы. В прикладном аспекте это может быть актуально для профессиональных спортсменов, а также врачей: к примеру, для понимания патологических нейрональных процессов, связанных с болезнью Паркинсона, при которой больные испытывают сложности с запуском движения. "Используя более чувствительные методы экстракции нейрональных сигналов, мы можем найти те фазы нейрональных осцилляций, на фоне которых люди максимально используют ресурсы своего мозга, — считает Вадим Никулин. — А если пофантазировать и заглянуть в будущее, то можно представить и школу иностранного языка, где ученики сидят в удобных электродных шапочках и осваивают новые слова, которые предъявляются в периоды максимальной восприимчивости мозга к новой информации". Источник: ria.ru Комментарии: |
|