Учёные напечатали на 3D-принтере модель опухоли, используя раковые клетки пациентов
Израильские учёные из Тель-Авивского университета использовали клетки больных агрессивной формы опухоли мозга (глиобластомой) чтобы напечатать на 3D-принтере модель опухоли. Эту модель авторы планируют использовать для проверки эффективности различных лекарств и методов лечения.
Ученые из Швеции обнаружили клетки мозга, которые отвечают за тягу к алкоголю
Ученые из Линчепингского университета в Швеции выяснили, что за принятие решения об употреблении алкоголя отвечает небольшая группа нервных клеток в головном мозге. Результаты их работы опубликованы в журнале Science Advances.
Исследование: холестерин в головном мозге регулирует развитие болезни Альцгеймера
Группа нейрофизиологов Исследовательского института Скриппса (TSRI) представила новую точку зрения на природу возникновения болезни Альцгеймера. Исследования показали, что холестерин регулирует производство связанного с болезнью Альцгеймера белка бета-амилоида (Aβ).
Ученые смогли обратить вспять дегенеративные процессы в мозге при помощи кишечных бактерий
Научный фонд Ирландии при Ирландском национальном университете смог обратить вспять ухудшение состояния мозга при старении при помощи кишечных бактерий. Исследование опубликовано
Новый плавающий робот позволил лучше понять нейробиологию движения
Учёные из лаборатории биоробототехники Федеральной политехнической школы Лозанны разработали плавающего робота AgnathaX, имитирующего движения миноги. В лаборатории проектируют и изготавливают роботов для изучения механики движения животных и нейробиологии, управляющей движениями. Работа с описанием опубликована в журнале Science Robotics. По словам профессора Ауке Ийспеерт, главы лаборатории, целью создания робота было изучить процесс обработки нервной системой информации, поступающей с органов чувств, приводящий к генерации определённого движения. В живых организмах этот процесс изучать сложно, поскольку в спинном мозге переплетаются различные компоненты центральной и периферийной нервных систем. Из-за этого динамику и взаимное влияние друг на друга этих систем сложно разобрать.
Проект MICrONS опубликовал коннектом мозга мыши на полмиллиарда соединений
Команда австралийских и американских исследователей из Алленского института, Принстонского университета и Медицинского колледжа Бейлора опубликовали трёхмерный коннектом мозга мыши на полмиллиарда соединений и десятки тысяч нейронов. Работа над проектом заняла у учёных пять лет. Это вторая за этот год крупная визуализация участка мозга млекопитающего.
Исследователи из Китая скрыли вредонос внутри нейросети без нарушения ее работы
Китайские исследователи сообщили, что они смогли внедрить вредоносное ПО в половину узлов модели искусственного интеллекта. По их мнению, вредоносы можно успешно встраивать непосредственно в искусственные нейроны, составляющие модели машинного обучения, таким образом, чтобы их нельзя было обнаружить. При этом сама нейросеть сможет продолжить выполнение поставленных задач в обычном режиме.
Facebook отказалась от планов разработки устройства для чтения мозга
Facebook прекратила попытки создать устройство
Нейроны летучих собак умеют представлять будущее расположение животного
Нейробиологи из Калифорнийского университета в Беркли (США) изучили нейронную активность нильских крыланов, записанную во время полётов по лаборатории. Они выяснили, что нейроны места, обычно отвечающие за кодирование информации о текущем расположении, умеют представлять будущее расположение крылана. Благодаря этому мозг выстраивает траектории движения быстрее, чем наземные животные.
Обучение живых и «биологичная» нейронная сеть
Давайте разберемся, как же живой мозг обучается. Насколько его обучение похоже или не похоже на то, как это делают машины. Попытаемся смоделировать некоторые аспекты обучения. В машинном обучении укоренились термины обучение без учителя (англ. unsupervised — без контроля) и обучение с учителем (англ. supervised — под контролем). Обучение без учителя – это обучение по неразмеченным данным, или примерам. А обучение с учителем это обычно обучение по некоторым размеченным данным, обучение на примерах при котором результат регулируется и корректируется некоторым внешним механизмом с учётом этой самой разметки. Иногда термин «обучение без учителя» применяют в случае, когда у нас имеется некий агент, которого мы помещаем в некую среду, причём агент изначально не знает по каким правилам и законам действует среда, и без внешней помощи агент обучается взаимодействовать с этой средой. Если у агента имеется некий механизм оценки достижения цели, то это уже можно назвать термином — обучение с подкреплением. Насколько корректны и применимы эти термины к обучению живых организмов?
