нейронные сети

Исследователи хотят научить нейросеть преобразовывать мысли в текст используя неинвазивные данные активности мозга, привлекая тысячи разных людей. Как утверждает компания, это крупнейший на сегодня нейроязыковой датасет такого рода. Цель исследований - уловить смысл того, что человек собирается сказать или напечатать, за секунды до того, как он это сделает. Участники приходят в студийное помещение и проводят там двухчасовые сессии. Каждый сидит в небольшой кабинке и общается с языковой моделью, либо голосом, либо через упрощённую клавиатуру без некоторых клавиш. Изначально Conduit пробовали строгие задания, но быстро заметили закономерность, что чем живее диалог, тем лучше данные. В итоге компания перешла к персонализированным разговорам в формате вопрос-ответ. Компания пытается выжать максимум естественной речи и текста, при этом точно синхронизировав нейросигналы, звук и ввод символов. Без этого модель просто не сможет понять, какой кусок мозговой активности относится к какому смыслу. Готовых устройств под такие задачи на рынке не нашлось, поэтому Conduit сделала всё сама. Команда собрала кастомные гарнитуры, объединив ЭЭГ, оптические датчики и другие сенсоры в корпусах, напечатанных на 3D-принтере. Сначала в Conduit были уверены, что главная проблема неудачных записей - помехи и грязный сигнал. Чтобы данные были максимально чистыми, они изолировали оборудование, возились с питанием и в итоге даже полностью отказались от розеток, переведя студию на аккумуляторы. Всё ради того, чтобы убрать фоновый электрический шум, который мешает считывать сигналы мозга. Но в итоге сессии стали срываться, техника работала нестабильно, а тяжёлые батареи приходилось постоянно менять и обслуживать. Но когда данных стало действительно много, оказалось, что стерильность сигнала уже не так важна. Модели начали нормально работать даже с небольшими помехами и лучше понимать людей в целом, а не конкретные условия записи. Сейчас Conduit почти полностью сосредоточена на обучении моделей и не спешит раскрывать детали того, как именно устроено декодирование мыслей в текст. Эти подробности обещают опубликовать позже.

Новое исследование показывает, что кора головного мозга может быстро реорганизоваться после потери нейронов, позволяя другим нервным клеткам взять на себя утраченные функции. Ученые изучили нейронные сети в слуховой коре и обнаружили, что, хотя паттерны обработки звука были ненадолго нарушены, мозг сформировал почти идентичные паттерны в течение нескольких дней. Нейроны, которые ранее не участвовали в обработке стимулов, включились в работу, чтобы компенсировать потерю. Этот адаптивный механизм может помочь объяснить, как мозг сохраняет свою функцию при старении или таких заболеваниях, как болезнь Альцгеймера и Паркинсона.