Advances in large-scale electrophysiology with high-density microelectrode arrays

Детальная функциональная характеристика электрогенных клеток, таких как нейроны и кардиомиоциты, с использованием массивов микроэлектродов высокой плотности стала мощным методом для определения клеточных фенотипов и изучения фундаментальных механизмов клеточной функции. Эти массивы применяются в изучении развития нервной системы, биологии стволовых клеток, фармакологии и междисциплинарных исследованиях на стыке биомедицинской инженерии, компьютерных наук и искусственного интеллекта. Инновации в дизайне чипов, их изготовлении, возможностях записи и обработки данных значительно расширили функциональность массивов. Современные чипы позволяют изучать клеточные функции на разных масштабах и с высокой пропускной способностью, анализировать многопараметрические фенотипы в течение длительного времени и отслеживать эффекты целенаправленных воздействий на поведение клеток. В данном обзоре сначала рассматриваются достижения в дизайне массивов, их возможностях считывания и стимуляции. Затем обобщаются исследования, где массивы сочетались с другими методами для изучения биологически значимых клеточных и субклеточных характеристик, с акцентом на их применение в экспериментах in vitro. Далее описываются аналитические методы, необходимые для анализа данных с массивов. Наконец, обсуждаются текущие ограничения технологии и возможные направления её развития.

https://pubs.rsc.org/en/content/articlehtml/2025/lc/d5lc00058k

Sleep‘s contribution to memory formation

Сон играет уникальную роль в формировании долговременной памяти. За последнее десятилетие исследования психологических и нейронных механизмов этого процесса значительно расширились, охватывая людей и грызунов на разных этапах жизни. Обзор показывает, что большинство данных поддерживает концепцию формирования долговременной памяти во сне как активного процесса системной консолидации, сопровождаемого масштабным снижением синаптической активности. Повторное нейронное воспроизведение закодированных представлений, особенно в гиппокампе, в сочетании с мозговыми осцилляциями, характерными для сна без быстрых движений глаз, регулирует информационные потоки в нейронных сетях. Это взаимодействие способствует переносу новых воспоминаний в неокортикальные хранилища, преобразуя их в более абстрактные формы. Однако остаются споры о том, какая информация закрепляется в неокортикальных сетях и как происходит её хранение на синаптическом уровне. Роль сна с быстрыми движениями глаз в консолидации эмоциональной памяти и формировании синаптических представлений также требует уточнения. Будущие исследования должны раскрыть различия между консолидацией во сне и бодрствовании, а также её изменения на протяжении жизни. Перспективным направлением является разработка методов стимуляции мозга для усиления консолидации памяти во время сна у людей.

https://journals.physiology.org/doi/abs/10.1152/physrev.00054.2024

Noradrenaline drives learning across scales of time and neurobiological organisation

Норадренергическая система выполняет разнообразные функции в обучении, от оптимизации обучающего поведения до модуляции пластичности. Исследования, объединяющие микро- и макроуровни, показывают, как норадреналин реализует эту многообразную роль. Благодаря сбалансированному сочетанию целевого и широкого воздействия на нейроны и ненейронные астроциты, нор адренергическая система действует на различных нейробиологических и временных масштабах, поддерживая адаптивное обучение. С её многоуровневой организацией, которая направляет поведение и динамику мозга на основе ценностной информации, и способностью связывать быстрые нейронные масштабы в миллисекунды с более медленными временными масштабами естественного поведения, нор адренергическая система выступает как «дирижёр оркестра», координируя обучение на разных уровнях.

https://www.cell.com/trends/cognitive-sciences/abstract/S1364-6613(25)00183-4

Optimizing Stroke Rehabilitation: Towards Closed-loop Phase-shifted Electrical Stimulation for Reduced Muscle Fatigue and Enhanced Arm/Hand Control

Движение — сложнейшая функция, возникающая из взаимодействия тела и разума, однако центральная нервная система сталкивается с проблемой координации сложных движений в многомерной опорно-двигательной системе, известной как проблема избыточности движений. Для её решения разработана нейронная сеть, решающая задачу обратной кинематики с использованием записей захвата движений. Другой подход — снижение размерности пространства нейронного управления через мышечные синергии, хотя их нейромышечные и биомеханические основы остаются неясными. Исследование связывает мышечные синергии с динамикой конечностей через два компонента: гравитационный, поддерживающий конечность против силы тяжести, и динамический, обеспечивающий движение и ориентацию руки. После инсульта, нарушающего связи между моторной корой и мотонейронами, наблюдаются уникальные для каждого пациента паттерны, но с общими аномалиями активации мышц. В субacute и хронических стадиях восстановления инсульта гравитационный и динамический компоненты по-разному изменяются, что может направлять персонализированную реабилитацию с помощью нейромышечной электростимуляции. Поверхностная электростимуляция с фазовым сдвигом, при котором импульсы чередуются между парами электродов, снижает мышечную усталость, улучшает нелинейную активацию мышечных волокон и уменьшает боль и парестезию. Эти подходы объединяются для создания замкнутой системы стимуляции, поддерживающей гемипаретическую руку и способствующей восстановлению движений захвата и достижения.

https://researchrepository.wvu.edu/etd/12962/

Reconstructing What the Brain Hears: Cross-Subject Music Decoding from fMRI via Prior-Guided Diffusion Model

Воссоздание музыки прямо из активности мозга открывает уникальную возможность изучить, как слуховая система обрабатывает звуки, и прокладывает путь к новым интерфейсам между мозгом и компьютером. Разработан полностью автоматический процесс, который объединяет сопоставление данных магнитно-резонансной томографии от разных людей с байесовским анализом в скрытом пространстве аудиогенератора, основанного на диффузии. Сопоставление переносит индивидуальные реакции мозга в общее пространство, повышая точность предсказаний по сравнению с обычными анатомическими методами. Байесовский поиск выбирает наиболее вероятную звуковую волну, уменьшая влияние нейронного шума. Важно, что мультимодальные данные модели CLAP связаны с музыкальными характеристиками через специальный инструмент, сохраняющий естественные особенности музыки без ручного описания. Метод протестирован на десяти музыкальных жанрах и показал среднюю точность 0,914 ± 0,019, а в 85,7% случаев неподготовленные слушатели узнавали восстановленное аудио. Анализ выявил ключевые сигналы в слуховой, нижнелобной и премоторной коре, что согласуется с теориями восприятия музыки. Этот подход соединяет генерацию аудио с нейронаукой, создавая возможности для создания музыки силой мысли, оценки музыкальной терапии, невербального общения и развития нейротехнологий.

https://www.researchsquare.com/article/rs-7301336/v1

Decoding the variable velocity of lower-limb stepping movements from EEG

Точное декодирование движений нижних конечностей с помощью электроэнцефалографии (ЭЭГ) необходимо для разработки экзоскелетов, управляемых интерфейсом мозг-компьютер (BCI), в нейрореабилитации. В данном исследовании изучалось декодирование трехмерной скорости на трех анатомических маркерах малоберцовой кости во время шагов по земле у здоровых участников (N=9) с использованием двух подходов: (1) линейной регрессии (LR) и (2) глубокого обучения (DL) с комбинацией сверточных нейронных сетей (CNN) и блоков долговременной краткосрочной памяти (LSTM). Участники были разделены на две группы: G1 (n=5) выполняла шаги вперед по сигналу и шаги назад в собственном темпе; G2 (n=4) выполняла шаги вперед и назад по сигналу. Модель DL значительно превзошла LR, показав наивысшую точность декодирования (DA) в направлении вперед-назад на головке малоберцовой кости (R = 0,63±0,06, M±SD). Топографический анализ выявил доминирующий вклад сенсомоторной коры (в сочетании с фронтальными областями у G2) в диапазоне 8–40 Гц. Анализ функциональной связности (FC) показал значительные различия: только у G2 наблюдалась статистически значимая FC (p<0,05), вероятно, из-за повышенных когнитивных и сенсомоторных требований в условиях двойного сигнала. У G2 FC наблюдалась в дельта- (0–4 Гц), тета- (4–8 Гц), альфа/му- (8–12 Гц) и низкочастотных бета- (12–18 Гц) диапазонах, связывая моторные области, отвечающие за контроль нижних и верхних конечностей, с другими корковыми регионами, включая среднюю височную извилину (MTG), верхнюю лобную извилину (SFG), заднюю поясную кору (PCC), верхнюю теменную дольку (SPL) и надкраевую извилину (SMG). Эти результаты демонстрируют, что трехмерное декодирование кинематики нижних конечностей на основе ЭЭГ возможно при выполнении реалистичных локомоторных задач и указывают на то, что паттерны корковой синхронизации варьируются в зависимости от контекста движения. Наша CNN-LSTM модель может способствовать разработке адаптивных экзоскелетов, управляемых намерениями, для персонализированной нейрореабилитации.

https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40875414/

Low-Latency Neural Inference on an Edge Device for Real-Time Handwriting Recognition from EEG Signals

Интерфейсы мозг-компьютер обладают значительным потенциалом для восстановления коммуникации у людей с тяжелыми нарушениями двигательных функций или речи. Воображаемое письмо, как форма моторного воображения, представляет собой интуитивный подход для декодирования на уровне отдельных символов. Хотя инвазивные методы, такие как электрокортикография, обеспечивают высокую точность декодирования, их хирургический характер связан с клиническими рисками и ограничениями масштабируемости. Неинвазивные альтернативы, такие как электроэнцефалография, являются более безопасными и доступными, но страдают от низкого отношения сигнал/шум и ограниченного пространственного разрешения, что снижает их эффективность для декодирования высокой точности. В данном исследовании мы изучаем, как передовые методы машинного обучения в сочетании с информативным извлечением признаков могут преодолеть эти ограничения, обеспечивая производительность декодирования на основе электроэнцефалографии, близкую к инвазивным методам, при поддержке вывода в реальном времени на периферийных устройствах. Мы представляем первую систему с низкой задержкой и высокой точностью для декодирования воображаемого письма из неинвазивных сигналов электроэнцефалографии на портативном периферийном устройстве. Данные электроэнцефалографии были собраны от семи участников с использованием 32-канальной шапочки и предварительно обработаны с применением полосовой фильтрации и реконструкции артефактного подпространства. Было извлечено 20 признаков во временной и частотной областях, затем применен отбор признаков на основе коэффициента корреляции Пирсона для снижения задержки при сохранении точности. Гибридная архитектура, сочетающая временную сверточную сеть и многослойный перцептрон, была обучена на извлеченных признаках и развернута на устройстве NVIDIA Jetson TX2. Система достигла точности 83,64% ± 0,50% с задержкой вывода 766,68 мс на символ. При выборе только четырех ключевых признаков модель потеряла менее 1% точности, но обеспечила сокращение задержки вывода в 4,93 раза (155,68 мс) по сравнению с полным набором из 20 признаков. Эти результаты показывают, что неинвазивная электроэнцефалография в сочетании с эффективным дизайном признаков и модели может обеспечить точное декодирование нейронных сигналов в реальном времени на периферийных устройствах с низким энергопотреблением, открывая путь для практичных и портативных интерфейсов мозг-компьютер.

https://www.researchsquare.com/article/rs-7330202/v1

Non-invasive electromyographic speech neuroprosthesis: a geometric perspective

В этой статье мы представляем интерфейс нейромышечной речи с высокой пропускной способностью, предназначенный для преобразования беззвучно артикулируемой речи в текст. В частности, мы собираем электромиографические (ЭМГ) сигналы с нескольких артикуляционных зон на лице и шее, когда участники выполняют беззвучную артикуляцию речи, чтобы осуществить перевод ЭМГ в текст. Такой интерфейс полезен для восстановления звуковой речи у людей, утративших способность четко говорить из-за ларингэктомии, нейромышечных заболеваний, инсульта или травматических повреждений (например, из-за токсичности радиотерапии) артикуляционных органов. Предыдущие исследования сосредотачивались на обучении моделей синтеза текста или речи путем сопоставления ЭМГ, собранных во время звуковой артикуляции, с соответствующими синхронизированными аудиозаписями или на переносе синхронизированных аудиоцелевых данных с ЭМГ, собранных во время звуковой артикуляции, на ЭМГ, собранные во время беззвучной артикуляции. Однако такие подходы не подходят для людей, которые уже утратили способность к звуковой артикуляции речи. Здесь мы представляем подход к преобразованию ЭМГ в текст без необходимости выравнивания, используя только ЭМГ, собранные во время беззвучной артикуляции речи. Наш метод обучен на большом корпусе английского языка общего назначения и распространяется с открытым исходным кодом.

The Experience of Adult-Onset Hearing Loss and Adaptation to a Cochlear Implant

В статье описывается опыт человека с прогрессирующей двусторонней потерей слуха, его поведенческие адаптации, ограниченные возможности компенсации с помощью слуховых аппаратов и постепенные улучшения после установки одностороннего кохлеарного импланта. Разговорная речь и звуки окружающей среды несут богатое и многослойное значение для слушателя, но зависят от точного восприятия звуковой картины, включая временные характеристики, громкость и контрасты составляющих тонов. Сенсоневральная потеря слуха, связанная с возрастом, ухудшает эти свойства, приводя к прогрессирующей инвалидности. Несмотря на использование всё более мощных слуховых аппаратов в течение 25 лет, фонемы и слова становились всё более приглушёнными, неправильно воспринимаемыми и часто растворялись в фоновом шуме. Когнитивные усилия, необходимые для извлечения смысла и сокрытия инвалидности, становились изнуряющими. Постепенно человек отказался от многих привычных ролей в семье, медицинской карьере и социальной жизни. Чтобы восстановить некоторые виды деятельности, зависящие от коммуникации, он решился на бионическое решение. Односторонний кохлеарный имплант на правом ухе изначально передавал неясный, шипящий сигнал и неузнаваемые синтетические голоса. После 8 месяцев слуховой реабилитации он стал лучше различать разговорную речь и звуки окружающей среды. По результатам аудиологических тестов точность восприятия отдельных слов улучшилась с 10% до 65%, что типично для взрослых пользователей с постлингвальной потерей слуха. Улучшение восприятия речи в условиях фонового шума и слишком быстрой речи продолжалось до 18 месяцев, что позволило ему вновь участвовать во многих повседневных ролях. Потеря слуха, неподдающаяся компенсации слуховыми аппаратами, существенно ухудшает качество жизни. Слуховая реабилитация после кохлеарной имплантации активирует нейропластичность для восстановления функциональной коммуникации.

https://journals.sagepub.com/doi/full/10.1177/15459683251372922

Семь бывших руководителей Центров по контролю и профилактике заболеваний США, занимавших посты с 1977 года, выступили с беспрецедентным заявлением, предостерегая американцев об опасности, которую представляет для здоровья нации Роберт Ф. Кеннеди-младший. Они утверждают, что если его действия не будут немедленно остановлены, то, без преувеличения, они могут привести к числу смертей, превышающему потери от любой войны или природной катастрофы в истории. По их мнению, недопустимо назначать на руководящую должность в сфере науки и здравоохранения человека, который в течение 14 лет страдал от героиновой зависимости, не имеет медицинского или научного образования и активно поддерживает самые абсурдные, давно опровергнутые конспирологические теории, распространяемые на интернет-форумах, таких как Reddit.

https://www.nytimes.com/2025/09/01/opinion/cdc-leaders-kennedy.html?trk=feed_main-feed-card_feed-article-content&fbclid=IwY2xjawMilaxleHRuA2FlbQIxMQABHhbObmryz6JIZis0OHBRDHJ9YpwMSz8rDgro83kE8KEU8KyYD3dNM14Ivkb8_aem_pxbt4vyAQTlPcKV9FFlFBQ

Использован зарубежный датасет с обезличенными ЭЭГ больных Паркинсоном и здоровых людей, размеченный неврологом. Нейросеть, обученная на одной выборке, на тестовой показала точность 97% в выявлении аномалий ЭЭГ и диагностике Паркинсона. Нейросети помогут врачам находить предикторы болезни. Команда планирует собрать больше данных для дообучения модели и тестирования с неврологами. Проект, выполненный в Сеченовском университете, демонстрирует применение нейросетей в неврологии и будет апробирован в клинике.

https://stimul.online/articles/science-and-technology/ii-vzyalsya-za-parkinsona/?fbclid=IwY2xjawMiln9leHRuA2FlbQIxMABicmlkETFBbTJNVjJOUEVyUVpNVDUwAR5WL7R3TVLvNnHPyKUKYAlJPGCup8noZ5jdjgGG58bZD95BJz_SC_kHN9nBbw_aem_C_iCZs-MZShYABQIg-CbmQ

The phase of slow wave oscillations couples with high gamma power in human electrocorticography during performed and imagined repetitive movements

Высокочастотные гамма-ритмы и медленные волновые осцилляции важны для нейрофизиологии движений: первые отражают локальную нейронную активность, вторые — временные характеристики движений. Их взаимодействие изучено недостаточно. С помощью анализа фазо-амплитудного связывания на публичном датасете электрокортикографии, записанном во время выполнения и воображения движений руки и языка, выявлены каналы с выраженным связыванием этих ритмов во всех задачах и у всех участников, преимущественно в сенсомоторной коре при выполнении движений. В лобных и височных областях связывание было схожим для обеих задач, но без четкой фазы. При декодировании движений фазо-амплитудное связывание уступало отдельным ритмам, но коррелировало с точностью при использовании медленных волновых осцилляций, указывая на потенциал для выбора каналов. Корреляция с увеличением мощности гамма-ритмов была слабее, что подчеркивает их различие как нейронных характеристик.

https://academic.oup.com/cercor/article-abstract/35/8/bhaf226/8243687?redirectedFrom=fulltext

Алексей Савватеев оказался полностью прав: жизнь создал бог, а не спонтанные флуктуации.

Происхождение жизни на Земле через спонтанное возникновение протоклетки до начала дарвиновской эволюции остаётся фундаментальным открытым вопросом в физике и химии. Авторы разработали концептуальную основу, основанную на теории информации и алгоритмической сложности. Используя оценки, опирающиеся на современные вычислительные модели, они анализируют сложность сборки структурированной биологической информации в правдоподобных пребиотических условиях. Их результаты подчёркивают значительные энтропийные и информационные барьеры для формирования жизнеспособной протоклетки в доступный период ранней истории Земли. Хотя идея терраформирования Земли высокоразвитыми внеземными цивилизациями может противоречить принципу бритвы Оккама в рамках мейнстримной науки, направленная панспермия, впервые предложенная Фрэнсисом Криком и Лесли Оргелом, остаётся спекулятивной, но логически допустимой альтернативой. В конечном счёте, раскрытие физических принципов спонтанного возникновения жизни остаётся грандиозной задачей для биологической физики.

https://arxiv.org/abs/2507.18545

Лучше меньше, да лучше

Пластичность мозга позволяет ему адаптироваться к окружающей среде, но обычно не связана с изменением размера. Исключение — феномен Денеля, при котором у некоторых мелких млекопитающих зимой обратимо уменьшается размер мозга для снижения метаболических затрат. Исследование с использованием диффузионной микроструктурной визуализации (DMI) на обыкновенных землеройках показало изменения в свойствах диффузии воды: увеличение средней диффузии и снижение фракционной анизотропии, что указывает на уменьшение содержания воды в клетках мозга зимой. Это подтверждает, что уменьшение размера мозга связано с уменьшением размера клеток, а не их количества, демонстрируя реорганизацию тканей мозга для выживания без потери функций. Эти данные расширяют понимание нейронной устойчивости и могут способствовать исследованиям регенеративных механизмов, особенно в период весеннего восстановления, с потенциалом для лечения нейродегенеративных заболеваний.

https://www.cell.com/current-biology/fulltext/S0960-9822(25)01081-4?_returnURL=https%3A%2F%2Flinkinghub.elsevier.com%2Fretrieve%2Fpii%2FS0960982225010814%3Fshowall%3Dtrue

До и после полуночи

sEMG-based recognition of wrist-hand movements using a composite transformer-LSTM model

Поверхностные электромиографические сигналы часто используются для управления роботами, предназначенными для реабилитации верхних конечностей. Быстрое и точное распознавание движений на основе этих сигналов критически важно для управления роботами в реальном времени. В данной работе представлена модель, сочетающая трансформер и нейронную сеть с долговременной краткосрочной памятью, для распознавания движений кисти и запястья по электромиографическим сигналам. Данные были собраны для создания обучающего набора. Для оценки производительности модели использовался метод скользящего окна, создавший согласованный набор данных. Было изучено влияние размера окна и шага перемещения окна на распознавание движений кисти и запястья. Результаты показали, что точность распознавания составила 94,68% при минимальном окне в 150 миллисекунд и 99,35% при максимальном окне в 300 миллисекунд. Скорость распознавания составила менее 0,3 миллисекунды. Обученная модель трансформера и нейронной сети была объединена со стратегией большинства голосов для определения управляющих сигналов. Результаты подтверждают способность модели обеспечивать высокую точность и управление в реальном времени с минимальной задержкой. Этот метод имеет большое значение для быстрого управления роботами для реабилитации.

https://pubs.aip.org/aip/rsi/article-abstract/96/8/085208/3360919/sEMG-based-recognition-of-wrist-hand-movements?redirectedFrom=fulltext

Effect of Sensory Electrical Stimulation on Resting Tremors in Patients with Parkinson's Disease

Наиболее значимым типом тремора при болезни Паркинсона является тремор покоя. Существует множество способов снижения интенсивности тремора, включая упражнения с весовой нагрузкой, общеукрепляющие упражнения и функциональную электрическую стимуляцию мышц. Целью данного исследования было изучение эффективности сенсорной электрической стимуляции на тремор покоя у пациентов с болезнью Паркинсона. В рандомизированном контролируемом исследовании участвовали 30 пациентов с болезнью Паркинсона и статическим тремором, отобранных из клиники двигательных расстройств Каирского университета. Их возраст составлял от 45 до 60 лет. Участники были случайным образом разделены на две равные группы: группа А (исследуемая), получавшая сенсорную электрическую стимуляцию в сочетании с физиотерапевтической программой, включающей активные упражнения и тренировки с весовой нагрузкой, три раза в неделю в течение четырех недель, и группа В (контрольная), получавшая только выбранную физиотерапевтическую программу с той же частотой. Для оценки результатов использовались клиническая шкала Фана-Толосы-Марина для измерения тяжести тремора рук и система акселерометрии для измерения частоты тремора. В группе А частота тремора значительно снизилась после лечения (значение p < 0,001). В группе В также наблюдалось значительное снижение (значение p < 0,001). До лечения различий между группами не было, но после лечения обе группы показали значительное улучшение, при этом группа А продемонстрировала более выраженные улучшения, чем группа В. На основании результатов исследования можно сделать вывод, что сенсорная электрическая стимуляция в сочетании с выбранной физиотерапевтической программой эффективно снижает частоту и тяжесть тремора у пациентов с болезнью Паркинсона и тремором покоя.

Из рубрики "Встреча с русофобией"

Кстати, по поводу приключений вот этой статьи в European Journal of Applied Physiology.

Там чувак ответил следующим образом:

Dear Dr Lebedev
Thank you for your email and I’m sorry that this was disappointing news
To clarify, your manuscript did not go out to review; your letter should have simply read as follows:

Dear Authors
We greatly appreciate your giving us the opportunity to consider your work. However, the paper does not meet the physiological requirements of EJAP.
We look forward to having the privilege of reading future manuscripts from you and your colleagues.

To expand on this evaluation I can provide further feedback as follows:

The European Journal of Applied Physiology (EJAP) aims to promote mechanistic advances in integrative and translational physiology. Physiology is viewed broadly, having overlapping context with related disciplines such as biomechanics, biochemistry, endocrinology, ergonomics, immunology, motor control, and nutrition. EJAP welcomes studies dealing with exercise, training and performance. Studies addressing physiological mechanisms are preferred over descriptive studies.

It was viewed that your manuscript did not quite match these aims and scope. Specifically, your manuscript did not include an intervention similar to exercise or a similar stressor and allowed a direct examination of a mechanism.

Это все, конечно, полный bullshit. В следующем посту покажу, что они публикуют все, что угодно.

Но самое забавное то, что мне в результате удалось его уломать — он даже признал, что был неправ. Соответственно, манускрипт снова в этом журнале. Но... ложечки нашлись, а осадочек остался. Жду каких-нибудь очередных безобразных поступков от русофобов.

А вот статья из того же журнала. Кстати, даже не original research, а perspective:

The illusion of internal models in biological movement

Концепция внутренних моделей занимает центральное место в современных теориях сенсомоторного контроля, и исследователи в области нейронаук, особенно моторного контроля, часто объясняют наблюдаемое поведение через вычислительные представления, которые, предположительно, существуют в нервной системе. В данной работе проводится критический анализ рамок внутренних моделей в сенсомоторном контроле. Утверждается, что подходы, основанные на представлениях, неверно характеризуют биологические системы по нескольким фундаментальным причинам: 1) Внутренние модели требуют гомункулярных интерпретаторов, что приводит к проблеме бесконечного регресса. 2) Предполагаемые нейронные реализации внутренних моделей остаются недостижимыми с эмпирической точки зрения, несмотря на десятилетия исследований. 3) Биологические системы движений демонстрируют многоуровневую, нелинейную и негауссовскую динамику, которая принципиально не поддается сведению к традиционным вычислительным представлениям. 4) Рамки внутренних моделей неявно зависят от картезианского дуализма, разделяя «контроллер» и «контролируемое». 5) Этот подход методологически цикличен и в значительной степени нефальсифицируем, поскольку практически любое поведение можно ретроспективно смоделировать как реализацию некоего внутреннего представления. 6) Альтернативные подходы, основанные на экологической динамике и самоорганизации, могут объяснить адаптивное поведение без привлечения предположений о представлениях. Вместо моделей, основанных на представлениях, предлагается, что сенсомоторный контроль возникает из динамического взаимодействия организма и окружающей среды на различных пространственных и временных масштабах. Отход от парадигмы внутренних моделей позволит сенсомоторной нейронауке разработать более мощные объяснительные рамки, которые лучше отражают эмерджентные, контекстно-зависимые свойства биологических движений без использования физиологически неподтверждённых вычислительных метафор.

https://link.springer.com/article/10.1007/s00421-025-05963-3

В рабочий полдень

Что может собственных Платонов…

https://t.me/rinc_kruto/609