Исследования мозга и личности, перспективы эмуляции сознания. Май 2019

“Контакт” между зрительной корой и ее компьютерной моделью

Ученые из Центра исследования мозга и искусственного интеллекта MIT разработали компьютерную модель зрительной коры и обучили ее распознаванию образов на картинке. Далее они сравнили динамику активности модели и живого мозга приматов при обучении на тех же картинках. Паттерны оказались похожи, и ученые предложили гипотезу – возможно ли с помощью визуального образа управлять активностью определенных нейронов? Для этого в исследование был добавлен алгоритм, который менял изображение на неявные образы, которые предъявляли обезьянам, с целью локализовать ответ определенных нейронов. В результате, были сгенерированы изображения которые давали ответ от ожидаемого учеными слоя нейронов визуальной коры ообезьяны, под названием V4, по терминологии исследования.
Этот удивительный результат открывает ряд перспектив для нейробиологов, прежде всего возможность неинвазивной “коммуникации” с живым мозгом, правда это пока актуально только для зрительной коры. Ученые также надеются, что смогут лечить различные психические расстройства, депрессию.

Neurosciencenews: https://neurosciencenews.com/ai-brain-activity-13022/

Визуальный суперстимул для мозга

В продолжение темы реакции/коммуникации мозга и изображения расскажем об исследовании, в котором ученые, наоборот, добились активации максимального числа нейронов при предъявлении изображения обезьяне. Изображение, так же как и в предыдущем исследовании, было сгенерировано компьютерным алгоритмом. Сначала обезьянам показывали несколько однозначных изображений и замеряли интенсивность(fire rate) реакции в нижней височной извилине мозга. На основе этих данных изображение преобразовывалось алгоритмом так, чтобы получить от него больший отклик живого мозга обезьяны. Изображение, которое исследователи называют “супер стимулом” представлено ниже. Важной частью теории Загрузки является создание виртуальных миров, поведение в которых служит источником психологических и нейрофизиологических данных.

Cell: https://www.cell.com/cell/fulltext/S0092-8674(19)30391-5?_returnURL=https%3A%2%2Flinkinghub.elsevier.com%2Fretrieve%2Fpii%2FS0092867419303915%3Fshowall%3Dtrue

Сравнение паттернов активности живого мозга и его компьютерной модели

Группа исследователей из Лондонского университета сравнили результаты активности области мозга обезьян и компьютерной модели этой области, и установили, что обе системы решают задачу схожим образом. Задачей было сравнить какие данные(направление или цвет) влияют на принятие решения. Оказалось, что для обезьян распределение зависит от контекста задачи. Большой интерес в данном случае, представляет тот факт, что компьютерная модель на основе рекуррентной нейронной сети продемонстрировала схожий результат.

Biorxiv.org: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/647222v1?fbclid=IwAR1GrUoJOVG0dquNAYtC2RHN69D0CeTlupDQFj9wPrSckrcV5wv_TbmCQuc

Способность к счету – функция зрительной системы мозга

Исследователи предполагают, что обработка числовой информации не является функциональной системой, локализованной в какой-либо области мозга, а является свойством нейронной сети зрительной коры. Для нас большой интерес представляет метод исследования – ученые использовали компьютерную сверточную нейронную сеть, структура которой создана на основе сетчатки глаза млекопитающих. Сеть обучали распознавать простые изображения. В результате, она “научилась” считать, выделять свойство количества – каждое изображение с несколькими одинаковыми образами, распознавала как похожие, но выделяла в отдельный объект. Ученые считают, что по такому же принципу работает живой мозг, что позволяет объяснить феномен способности новорожденных детей, животных к счету.

Sciencemag: https://advances.sciencemag.org/content/5/5/eaav7903

Портативный “томограф”Изображение легких пациента с помощью портативного МРТ сканера

В прошлом обзоре мы писали о томографе размером с кресло,
сегодня расскажем о компании Mindseye Biomedical, которая успешно завершилакраудфандингг устройства под названием SPECTRA, на основе технологии электроимпедансной томографии(ЭИТ), которое позволяет визуализировать тело, помещенное в “томограф”. Устройство создано для работы с органическими телами, прежде всего простых биомедицинских исследований, обучения. Однако, ничто не мешает начинающим биохакерам протестировать устройство на … фруктах и овощах(ведь у них тоже бывают опухоли). Безусловно, 16 битное разрешение изображения, которое дает SPECTRA на выходе не может сравниться со стационарным медицинским томографом, однако миссия компании в демократизации медицинских технологий. Демократизация означает не только цену устройства в 500$, но и открытый код, сообщество исследователей. Кроме того, используемые в ЭИТ слабые токи безопасней рентгеновских лучей, что позволяет проводить исследование пациента чаще.
Электроимпедансная томография применяется в медицинских исследованиях мозга, однако, мы не нашли работ/описаний по применению SPECTRA с той же целью. Надеемся, что это вопрос времени или новых версий устройства. Данной новостью, мы хотим, прежде всего, подчеркнуть позитивный тренд в мире доступной медицинской и экпериментальной диагностики.

Crowdsupply: https://www.crowdsupply.com/mindseye-biomedical/spectra?fbclid=IwAR0gSP3aBFFfphhPoC30Fj4vsVYD_ebgv1mKxrm7UmPPzf67WzJ3EA4lPc8

Визуализация глиальных клеток

Исследователи из Сингапура и Южной Кореи разработали новый метод маркировки глиальных клеток. Маркируют клетки с помощью флуоресцентных молекул, в живом мозге. Далее клетки исследуются с помощью электронного микроскопа. Молекула, названная Cdr20, может маркировать также микроглию приматов и человека.
Глиальные клетки играют большое значение в развитии и обеспечении жизнедеятельности мозга(опорную, трофическую, секреторную, разграничительную и защитную функции), а так же в передаче электрической активности между нейронами. При этом, ряд исследователей считает что эти клетки могут участвовать в биохимических процессах поддерживающих хранение и реконсолидацию памяти в живом мозге.

Neurosciencenews: https://neurosciencenews.com/microglia-imaging-13030/

Нейроморфные чипы

The Scientist публикует вводную статью о нейроморфных чипах. Рассмотрены проекты TrueNorth, SpiNNaker, BrainScaleS, Loihi, их цели и экосистема. Так же немного рассказано о работе профессора Томас Клеаленд, который моделирует работу системы обоняния in silico на нейроморфных чипах. Ученый говорит о том, что приблизился к точности распознавания запахов, сравнимой с человеческой.

The Scientist: https://www.the-scientist.com/features/building-a-silicon-brain-65738?fbclid=IwAR3UCTOnggJFCg8-PD-ci243vgIwV0yczaX3pEN7kPJIfKDpaxiWp3NC3hM#reference5

Элементы сознания

Исследователи из Колумбийского университета выдвинули предположение о том, что сознание формируется в результате синхронизации локальных паттерн активности нейронов на “микро” уровне, по терминологии ученых, в противовес точке зрения о том, что сознание локализовано в определенных областях мозга. Для этого они “выключали” локальные участки мозга мышей с помощью анестезии и фиксировали нарушение в работе сознания животного. По словам ученых, это позволяет говорить о том, что небольшие изменения в локальных областях мозга могут приводить к изменениям на макро уровне, в сознании. “Это исследование важно тем, что оно переносит сложный вопрос о природе сознания на уровень доступных нам для изучения паттернов активности в мозге, – сказал Рафаэль Юсте, заведующий лабораторией, где проводилось исследование, – это позволит нам объяснить, как изменения в работе небольших групп нейронов, могут привести к измененениям в сознании”

Cell: https://www.cell.com/cell-systems/fulltext/S2405-4712(19)30077-8

Автор обзора Екатерина Шахбазян

Перепечатка разрешается при сохранении ссылок на источник публикации: https://rlegroup.net/2019/06/14/issledovanija-mozga-i-lichnosti-perspektivy-jemuljacii-soznanija-maj-2019/

Источник: m.vk.com

Комментарии: