AI
-
Модель мозга ИИ показывает, как обучаются нейроны и где они дают сбой
Биологически обоснованная вычислительная модель, созданная для имитации реальных нейронных цепей и не обучавшаяся на данных животных, справилась с задачей визуальной категоризации так же, как это делают настоящие лабораторные животные, продемонстрировав такую же точность, вариативность и базовые нейронные ритмы. Благодаря интеграции мелкомасштабных синаптических правил с крупномасштабной архитектурой коры головного мозга, полосатого тела, ствола мозга и систем, модулируемых ацетилхолином, модель воспроизвела характерные паттерны обучения, в том числе усиление бета-диапазона синхронизации между областями во время принятия правильных решений.
-
ИИ создал самую подробную 3D-карту человеческого мозга из когда-либо созданных
Новый атлас NextBrain, созданный на основе искусственного интеллекта, позволяет исследователям визуализировать человеческий мозг с беспрецедентной детализацией, вплоть до сотен крошечных субрегионов, которые ранее были невидимы при МРТ-сканировании. Атлас, созданный на основе 10 000 микроскопических срезов посмертно забальзамированных мозгов и обработанный искусственным интеллектом, точно отображает 333 области мозга в трёхмерном пространстве.
При тестировании на тысячах МРТ-снимков он быстро и безошибочно определял сложные структуры мозга, превосходя по эффективности предыдущие инструменты. Атлас с открытым доступомускорит глобальные исследования в области старения, нейродегенеративных заболеваний и развития мозга, проложив путь к ранней диагностике и новым методам лечения.
-
Система Brain-AI преобразует мысли в движения
Создан неинвазивный интерфейс «мозг — компьютер», дополненный искусственным интеллектом, который позволяет пользователям управлять роботизированной рукой или курсором с большей точностью и скоростью. Система преобразует сигналы мозга, полученные с помощью ЭЭГ, в команды для управления движением, а камера с искусственным интеллектом интерпретирует намерения пользователя в режиме реального времени.
https://neurosciencenews.com/ai-bci-movement-neurotech-29649/
-
Модели возраста мозга дают представление о траекториях раннего развития
Новое исследование подчеркивает, как модели возраста мозга могут отслеживать здоровое развитие младенца и выявлять влияние окружающей среды. Используя данные МРТ более 600 доношенных и недоношенных младенцев, исследователи обучили модели машинного обучения предсказывать возраст мозга и выявлять разрывы между прогнозируемым и фактическим возрастом. -
ИИ превосходит экспертов в прогнозировании результатов исследований
Новое исследование показывает, что большие языковые модели (LLM) могут предсказывать результаты исследований нейронауки точнее, чем эксперты-люди, достигая точности 81% по сравнению с 63% у нейробиологов. Используя инструмент под названием BrainBench, исследователи протестировали LLM и экспертов-людей на предмет идентификации реальных и сфабрикованных тезисов исследований, обнаружив, что модели ИИ преуспели даже в тех случаях, когда нейробиологи обладали экспертными знаниями в конкретной области.