Подключение мозга напрямую к компьютеру становится ближе с каждым днём. Ещё недавно я обозревал мозговые киберимпланты и сбытие мечты лентяев — мысли в текст а с тех пор уже новые открытия и достижения стелят нам гладкую дорожку в киберпанковское будущее.
Создана МРТ-модель, реконструирующая наблюдаемые человеком движущиеся изображения
Исследователи из Калифорнийского университета в Беркли (США) разработали алгоритм, который может быть применён к функциональной магнитно-резонансной томографии (МРТ) для отображения наблюдаемых нами движущихся картинок.
Несколько лет назад специалисты взялись за разработку компьютерной модели активности нейронов. Новый метод оказался успешным и удивительно точным. Впервые в истории удалось с помощью сканирования мозга хотя бы приблизительно определить, какие движущиеся изображения видит человек.
Исследователи часами просматривали видео, лёжа в томографе. Затем они тщательно проанализировали данные в поисках специфических паттернов для каждой секунды видеоматериалов. Информацию пропустили через несколько различных фильтров, дабы понять, что происходило на нейронном уровне.
Далее для проверки модели была составлена видеотека из выбранных наугад 18 млн секунд YouTube-роликов. Специалисты смоделировали то, что должна показать МРТ при просмотре того или иного видео. Результаты моделирования и сканирования оказались почти идентичными. По тому, что показывала МРТ, исследователи могли определить направление движения и форму объектов на экране.
Работа далека от совершенства. Учёные использовали данные только одной области зрительной системы мозга — первичной зрительной коры. Кроме того, модель всякий раз настраивалась на особенности восприятия каждого субъекта.
Это уже настоящий прорыв. Считывать картинки в мозгу — это перевернёт весь кинематограф .
Возможно если активность нейронов отслеживать не с помощью громоздкого МРТ, а с помощью имплантированных датчиков, а ещё лучше внешних но компактных сенсоров, то прогресс пойдёт быстрее. А для перехвата нервных импульсов пригодятся новые биопротонные транзисторы.
Американцы создали биопротонный транзистор
Разрабатывая новый транзистор, учёные вдохновлялись живыми клетками, обладающими переключаемыми ионными каналами в своих мембранах. Ионный и протонный транспорт играет ключевую роль в передаче нервных сигналов и обмене энергией между клетками.
Потому прибор, способный контролировать протонный ток, мог бы напрямую влиять на такие важные процессы либо считывать естественные сигналы организма для контроля.новое устройство использует модифицированную форму хитозана. Этот биосовместимый материал можно получать в больших количествах из крабов и кальмаров.
Хитозан хорошо поглощает воду, образуя много водородных связей, которые создают мостики для перемещения протонов. Американцы открыли, что такое волокно проводит протоны на удивление хорошо.
a) — Биопротонный транзистор. Раскрашенный снимок с атомного микроскопа, наложенный на графическое изображение нижнего контакта (затвора). Зелёным показаны верхние контакты (исток и сток), их ширина 10 мкм, зазор между ними 8,6 мкм. Коричневый цвет — пластина из SiO2 толщиной 100 нм. b) — Волокна хитозана. Масштабная полоска — 200 нм c) — Молекулярная структура волокон (иллюстрация Chao Zhong, Marco Rolandi et al.).
А чтобы превратить полоску биоматериала в полевой протонный транзистор, учёным потребовалось оснастить концы хитозанового микроволокна контактами, пропускающими протоны, а ещё добавить управляющий электрический контакт, отделённый от протонного канала диоксидом кремния.
Вот так будет решена одна из главных проблем несовместимости электроники и живых тканей. От кремния в дальнейшем можно будет отказаться в пользу органических углеродных соединений, всякого там графена и нанотрубок.
Следует ещё добавить, что учёные уже и так неплохо умеют совмещать живые ткани с электроникой. В экспериментах удалось даже заменить на электронику целый отдел мозга.
Вы не можете начинать темы Вы не можете отвечать на сообщения Вы не можете редактировать свои сообщения Вы не можете удалять свои сообщения Вы не можете голосовать в опросах
.
