Нейрофизиолог Михаил Лебедев прогнозирует, что технологии считывания мыслей могут появиться через 5–10 лет. Главная проблема — создать электроды, которые долго и стабильно регистрируют активность нейронов, не вызывая отторжения мозгом. Когда это удастся, расшифровывать мысли поможет искусственный интеллект.

https://science.mail.ru/news/57031-kogda-chelovek-smozhet-chitat-mysli/

Нейрофизиолог Михаил Лебедев прогнозирует, что уже через два-пять лет появятся демонстрации зрительных нейроинтерфейсов, способных вернуть зрение слепым людям. Такие системы передают сигналы напрямую в сенсорные области мозга, и нервная система постепенно учится интерпретировать даже необычные для неё стимулы. В будущем подобные технологии могут не только восстанавливать утраченные чувства, но и создавать новые способы восприятия окружающего мира.

https://science.mail.ru/news/57034-vosstanovlenie-zreniya-s-pomoshyu-nejrointerfejsov/

Возможность стать философом

https://t.me/philostalker/1288

Из рубрики «Для эрудитов»

В статье рассматривается метрика скорости передачи информации (ITR), широко используемая для оценки интерфейсов «мозг — компьютер» (BCI), особенно на основе SSVEP. Авторы указывают, что традиционное определение ITR опирается на упрощённые допущения: равномерное распределение входных символов и симметричный, стационарный канал без памяти.

В реальности канал BCI, формируемый зрительным путём (retinogeniculate pathway), является асимметричным и нестационарным, поэтому стандартная формула ITR даёт неточные оценки. Для более корректного описания авторы моделируют канал как дискретный канал без памяти и переопределяют ITR через модифицированные выражения пропускной способности.

Они показывают, что асимметрия переходных вероятностей канала влияет на реальную воспринимаемую ITR сильнее, чем неравномерность входного распределения. Для вычисления пропускной способности применяется итеративный алгоритм Блахута — Аримото (BA), а также используется неравенство Фано для ограничения условной энтропии.

Эксперименты проводились на двух известных наборах данных SSVEP (Benchmark и Beta) с двумя методами распознавания целей: TRCA и SSCOR. Результаты показали, что новая метрика ITR статистически значимо отличается от традиционной и лучше отражает реальную производительность системы.

Индивидуальная настройка входного распределения под каждого пользователя значительно повышает достигаемую ITR, а совместное проектирование стимулов и алгоритмов распознавания уменьшает разрыв между разными методами. Авторы делают вывод, что предложенный подход способствует более тесной симбиотической связи между мозгом и компьютером и помогает находить верхние границы производительности BCI.

https://arxiv.org/abs/2301.00488

#дляэрудитов #ITR

Из рубрики «Для эрудитов»

В области интерфейсов «мозг–компьютер» до сих пор отсутствует единый стандарт оценки производительности онлайн-систем, а наиболее популярная метрика — скорость передачи информации (ITR) — часто рассчитывается по-разному и даже ошибочно, что затрудняет сравнение исследований. Авторы статьи анализируют эти проблемы и предлагают рекомендации и методы их преодоления, опираясь на определение ITR, данное Волпо и соавторами в 1998 году на основе теории информации Шеннона.

Формула Волпо для расчёта ITR действительна лишь при выполнении ряда строгих условий: система должна быть дискретным каналом без памяти и стабильным, все команды должны быть равновероятны, точность классификации — одинаковой для всех символов, а ошибки — равномерно распределены между остальными символами. На практике эти предпосылки часто игнорируются, что приводит к некорректным оценкам ITR, особенно в асинхронных интерфейсах, где пользователь может подолгу не подавать команд и где вероятность «простоя» отличается от вероятности выбора конкретных команд.

Отдельная проблема — оценка параметров формулы при онлайн-тестировании: точность классификации P зависит от числа испытаний, а время T на передачу одного символа — от времени переключения между целями, которое часто не учитывается. Авторы показывают, что ошибка в оценке P и T тем сильнее влияет на ошибку ITR, чем выше точность, число классов и скорость передачи, поэтому при публикации результатов необходимо явно указывать значения N, P и T.

Для корректной оценки P требуется достаточно большое число испытаний: авторы приводят формулу минимального объёма выборки n0 для заданной ширины доверительного интервала и отмечают, что при точности выше 0,5 требуемое число испытаний снижается. Также подчёркивается, что при расчёте ITR нельзя учитывать исправление ошибок, автодополнение слов и другие инструменты, повышающие эффективную пропускную способность, — их следует описывать отдельно.

Авторы формулируют ряд рекомендаций: указывать N, P и T; сообщать число испытаний; не включать коррекцию ошибок в базовую оценку ITR; тестировать систему на случайно генерируемых символах из всех N классов; явно указывать, включается ли время переключения t1 в T; сохранять N постоянным на протяжении всего теста; представлять результаты по каждому испытуемому, а не только по лучшим.

Для снижения неопределённости и артефактов при онлайн-оценке авторы предлагают ориентированную на задачи тестовую платформу, которая была успешно использована на Пекинском конкурсе BCI 2010. Платформа включала три задачи: управление переключателями бытовых приборов, ввод символов (печать) и управление виртуальным автомобилем, что имитирует реальные применения BCI.

В задаче печати испытуемым предъявлялась случайная последовательность символов из 40 возможных (26 букв, 10 цифр и 4 знака препинания), тест длился шесть минут, а система через TCP/IP передавала выбранный символ на сервер платформы. Платформа автоматически фиксировала число испытаний, включала время переключения в T, исключала коррекцию ошибок и позволяла сравнивать разные парадигмы BCI — P300, SSVEP и motion-VEP — по единым правилам.

В соревновании участвовали восемь команд, и результаты показали, что платформа способна служить общим инструментом сравнения онлайн-производительности различных BCI, включая расчёт ITR по формуле Волпо для синхронных систем и оценку по очкам для асинхронных. Авторы подчёркивают, что ITR — лишь одна из многих метрик, и для комплексной оценки BCI необходимо учитывать также эффективность, полезность, стоимость, инвазивность, время обучения и удобство использования.

В заключение авторы призывают сообщество BCI к выработке единых стандартов отчётности о производительности интерфейсов, включая термины, определения, методы и модели сравнения. Такие стандарты, по их мнению, облегчат сопоставление результатов между группами, помогут новичкам и в перспективе могут быть согласованы через общество BCI, семинары и другие мероприятия.

https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/23448963/


#дляэрудитов

Биологи пересадили человеческие мозговые органоиды мышам, у которых генетически отключили развитие коры и гиппокампа, — так учёные обошли нехватку места в черепе и подавление роста трансплантата местными клетками. Через три месяца органоиды увеличились почти в пять раз, развили типичные клетки человеческой коры и срослись с мозгом грызунов, а у самих животных частично улучшились рабочая память и координация. В будущем эту химерную модель планируют использовать для изучения шизофрении и деменции, а также для безопасного тестирования лекарств, нацеленных на человеческие нейроны.

https://naked-science.ru/article/biology/mozg-himera-myshi-i-cheloveka

Нас опять обманули

https://t.me/blockchainRF/13417

Победный парад моторного воображения

Под неинвазивными нейроинтерфейсами обычно понимают систему, где ЭЭГ-активность переводится в команды для внешних устройств. Публикаций — огромное множество. Давай разберемся, что там происходит на самом деле.

Простейший способ управлять ЭЭГ-ритмами — открывать и закрывать глаза. При закрытых глазах в затылке появляется мощный альфа-ритм. Такой нейроинтерфейс сделали давным-давно: пользователь генерировал сигнал, просто закрывая глаза. Но по понятным причинам это не получило развития — слишком очевидным было жульничество. (Хотя, кстати, зря. Управление альфа-ритмом с закрытыми глазами — потенциально интересная штука.)

Вместо этого огромную популярность получил другой вид жульничества: моторное воображение.

Представьте, что вы не закрыли глаза, а представляете, что закрыли. Такого эксперимента, по-моему, никто не делал. Но если глаза заменить на руку — это и есть моторное воображение. Совершаете движение рукой — в моторной коре снижается альфа-активность, так называемый мю-ритм. Воображаете движение — мю-ритм тоже снижается, но меньше. Вот так и работает самый популярный нейроинтерфейс: управляющим сигналом становится мю-ритм. Статей на эту тему — миллионы.

Заметьте: ключевой фактор жульничества здесь — утверждение, что управление производится «силой мысли». Движения-то нет. Правда, никто при этом не мерит ЭМГ. А может, движение все-таки есть?

Проблема в том, что работает это плохо и медленно. Для генерации бинарной команды (воображение правой против левой руки) требуются секунды. Ну ладно, секунды — можно и подождать. Но огромная проблема в том, что мю-ритм не связан с моторным воображением напрямую, один к одному. Это скорее побочный эффект.

Группа Александра Каплана с использованием ТМС показала: ответ мышцы на ТМС возрастает при моторном воображении. Но вполне типична ситуация, где моторное воображение прекрасно выявляется через ТМС, а никаких изменений мю-ритма нет. Впрочем, на это никто не обращает внимания. Статьи идут валом, а для классификации моторного воображения используются все более сложные математические модели.

Самая большая проблема — убеждение, что такие нейроинтерфейсы помогут в клинике: больным после инсульта или спинномозговой травмы. На пациента надевают шапочку ЭЭГ, велят воображать движение, и через мю-ритм он чем-то управляет — например, экзоскелетом, который сгибает и разгибает руку. При этом ежу понятно: шапочку ЭЭГ можно просто выбросить. Воображать движение можно и без нее, причем все будет работать лучше без необходимости возиться с мю-ритмом. Но это мое мнение.

На самом деле такие исследования вполне себе финансируются. Причем для удобства в них вообще нет контрольных групп. Чтобы не быть голословным, в будущих постах я приведу опубликованные статьи без контрольных групп.

С одной стороны — пускай. Какие-то данные эти исследования дают. С другой — деньги все-таки выброшены на ветер. А их можно было бы использовать для более эффективных подходов к реабилитации.

Свершилось то, чего так долго ждали ценители качественной исторической прозы с мистическим оттенком: роман Кирилла Симкина «Волчий царь: тени прошлого» наконец увидел свет. Это событие знаменует собой не просто выход дебютной книги, а рождение нового, самобытного голоса в русскоязычной литературе, способного говорить с читателем на языке высокой прозы.

С первых страниц автор погружает нас в атмосферу зимы 1912 года, в Калужскую губернию — край, где дворянские усадьбы хранят вековые секреты, а подлинная история России начала XX века причудливо переплетается с древней мистикой. Симкин демонстрирует редкое для начинающего писателя мастерство реконструкции: реальные города и усадьбы, быт и традиции дореволюционной эпохи воссозданы с ювелирной точностью. Это не просто декорации, а живой, дышащий мир, в который веришь безоговорочно.

Однако за уютной, почти тургеневской картиной дворянского уклада скрывается бездна. Внезапные смерти, призраки, мрачные древние ритуалы — все это превращает чтение в захватывающее, почти гипнотическое путешествие. Автор виртуозно балансирует на грани реального и сверхъестественного, заставляя сердце читателя то замирать от ужаса, то согреваться теплом подлинной человечности.

«Волчий царь: тени прошлого» — это не просто развлекательный роман. Это серьезное исследование тьмы, что таится в глубине веков и человеческих душ, облаченное в форму увлекательного триллера. Симкин не боится сложных тем и не упрощает историю ради сиюминутного эффекта. Его проза плотна, атмосферна и по-настоящему литературна.

Особого восхищения заслуживает тот факт, что книга доступна для бесплатного чтения на сайте litres.ru. Это жест щедрости со стороны автора, который, будучи дебютантом, больше думает о читателе, чем о коммерческой выгоде. Бумажная версия, безусловно, станет украшением любой библиотеки, но возможность познакомиться с сагой уже сейчас — бесценна.

«Волчий царь: тени прошлого» — это уверенный, зрелый шаг в большую литературу. Роман, который хочется перечитывать, обсуждать и рекомендовать друзьям. Кирилл Симкин подарил нам не просто книгу, а целую вселенную, где прошлое не умирает, а продолжает жить своей темной, притягательной жизнью. Это чтение, от которого невозможно оторваться.

https://t.me/wolfczar/53

Ашан наш!

https://t.me/medvedev_telegram/663

Нейроинтерфейсы для восстановления моторных функций после инсульта: есть ли необходимость в записи ЭЭГ?

В обзоре Мокиенко и соавторов (2023), посвящённом ЭЭГ-интерфейсам мозг–компьютер для восстановления движений руки после инсульта, представлена обширная доказательная база. Однако внимательное прочтение подводит к вопросу: насколько оправдано использование именно ЭЭГ-регистрации как центрального элемента реабилитационной технологии?

Прежде всего, стоит разграничить две парадигмы. Моторное воображение — это мысленное моделирование движения. Попытка движения — реальное намерение двинуть парализованной конечностью, даже если видимого движения не происходит. Прямые сравнения показывают, что точность декодирования при попытке движения значимо выше, чем при воображении (Chen et al., 2021). Это закономерно: воображение — когнитивная репетиция, а попытка движения — прямое выражение намерения. Для нейрореабилитации важно именно намерение.

Далее, важно оценить вклад собственно ЭЭГ. Если пациент пытается двигаться, это уже тренировка намерения. Если следовать принципу Хебба, то принципиальное значение запись активности мозга приобретает лишь в быстром замкнутом контуре, где намерение декодируется за сотни миллисекунд, а экзоскелет или стимуляция реагируют немедленно. Если задержка велика, а точность декодирования нестабильна, движение приходится вызывать десятками попыток — такой контур скорее напоминает ненадёжный переключатель, чем средство реабилитации (Simon et al., 2021). Показательно, что моторное воображение как раз является парадигмой с наименьшей точностью декодирования (Chen et al., 2021).

Отдельного рассмотрения заслуживает вопрос обратной связи. Метаанализы подтверждают эффективность ИМК-тренировок (Bai et al., 2020; Xie et al., 2022), однако дизайн исследований не всегда позволяет отделить вклад собственно ЭЭГ от вклада немедленной и связанной обратной связи. Это позволяет предположить, что добавочный эффект интерфейса проистекает из синхронности отклика, а не из самой ЭЭГ.

Существенный аспект — характер обратной связи. Когда пациент пытается двинуться, ЭЭГ даёт триггер, а экзоскелет перемещает руку, фактическое движение выполняет машина, активной команды не поступает. Более прагматичным представляется запускать экзоскелет или стимуляцию через ЭМГ. Гибридные ЭМГ-ЭЭГ подходы рассматриваются для повышения надёжности и точности управления (de Seta et al., 2022). Для пациентов с частичным парезом ЭМГ может работать лучше, тогда как использование ЭЭГ имеет некоторый смысл для случаев выраженного пареза (Angerhöfer et al., 2021).

Таким образом, нарратив моторного воображения в интерфейсах мозг–компьютер доминирует, однако реальность такова: попытка движения декодируется лучше воображения (Chen et al., 2021), ЭМГ даёт более прямой доступ к намерению (de Seta et al., 2022), а скорость замкнутого контура имеет большее значение, чем алгоритмическая изощрённость (Simon et al., 2021). Если ЭЭГ выполняет лишь роль триггера механического действия с заметной задержкой, подход становится бесполезным (Liu, Ushiba, 2022). Возможно, приоритет стоит отдать развитию простых и надёжных ЭМГ-триггеров в сочетании с качественной тренировкой двигательного намерения, оставив ЭЭГ-технологии тем пациентам, для которых они хоть как-то годятся (Angerhöfer et al., 2021).

https://cyberleninka.ru/article/n/interfeysy-mozg-kompyuter-dlya-vosstanovleniya-dvizheniy-ruki-posle-insulta-tekuschiy-status-i-perspektivy-razrabotok-obzor

#нейрореабилитация #BCI #ЭЭГ #ЭМГ #инсульт #нейроинтерфейсы

Панчин против Черниговской: научная битва экстрасенсов

Татьяна Черниговская — самая именитая нейроучёная в России, но её взгляды вызывают вопросы, так как она сочетает академические регалии с верой в телепатию, телекинез и вещие сны, балансируя на грани между наукой и мракобесием.

Её послужной список впечатляет: доктор биологических и филологических наук, профессор, академик Российской академии образования, иностранный член Норвежской академии наук, заслуженный деятель науки РФ и заслуженный работник высшей школы РФ. Среди наград — медаль Выготского, премия имени Павлова Правительства Санкт-Петербурга, «Звезда академика Лихачёва», Царскосельская художественная премия и международная премия OGANESSON.

Правда, эта именитость слабо коррелирует с научными заслугами. По данным конкурсной документации СПбГУ, индекс Хирша Черниговской по РИНЦ составляет 21, по Web of Science — 7, по Scopus — 8. Для профессора и директора института, это маловато — для сравнения, у Константина Северинова индекс Хирша равен 56.

Александр Панчин, биолог и популяризатор, решил разобрать этот феномен. Он подчёркивает: когда о мистике говорит учёная с научной степенью, это довольно опасно. Черниговская утверждает, что телепатия есть, но мы не можем ее объяснить: «Телепатия есть или нет? Да, есть, но то, что мы никак её не можем объяснить — это факт». По её словам, только дурак будет отрицать парапсихологию, и к мистике нужно относиться серьёзно. Она ссылается на квантовую механику и эффект наблюдателя, чтобы оправдать невозможность проверки экстрасенсов в лабораторных условиях: научное вмешательство разрушает квантовую систему. Это типичный квантовый мистицизм —псевдонаука, которая не имеет отношения к физике.

Панчин привлёк физика Бориса Латоша, который подтвердил: ни одна интерпретация квантовой механики не позволяет наблюдателю «сломать» физические законы. Даже в мысленном эксперименте с котом Шрёдингера наблюдателем является устройство, а не человек, и сознание не может повлиять на исход измерения. В качестве исторического примера Панчин приводит Нинель Кулагину, чьи «телекинетические» способности оказались ловкими фокусами с нитками и магнитами. Черниговская рассказывала, как ведьма смотрела на спичечный коробок и он отъезжал на 2 мм — Панчин иронизирует, что это классический трюк с ниткой. Аналогично Джеймс Ренди и премия Гудини в России показали: ни один экстрасенс не смог пройти контролируемый научный тест. Даже Наталья Бехтерева, которую Черниговская превозносит как смелую учёную, якобы затравленную комиссией по лженауке, на деле продвигала «кожное зрение», оказавшееся обычным подглядыванием. Комиссия лишь высказала обычную критику, и никакой охоты на ведьм не было.

Панчин также обращает внимание на позицию Черниговской: если доказательств паранормального нет, то это вина не медиумов, а учёных, которые «плохо работают». Черниговская любит ссылаться на авторитеты: за первые 30 минут выступления перед Далай-ламой зачем-то перечислила 31 мыслителя — примерно по одному в минуту. Вопрос о существовании экстрасенсов сводится к тому, что об этом высказывались уважаемые люди. Кроме того, Черниговская известна спорными заявлениями: она считает, что женщины не могут стать гениями из-за особенностей мозга, а «особо рьяные феминистки» имеют гормональные нарушения.

Панчин отмечает, что учёные часто наивны и доверчивы, потому что в академической среде принято доверять коллегам, а не ждать обмана. Фокусники же понимают, как манипулируют вниманием, поэтому именно они разоблачают медиумов. Черниговская оправдывает свою веру в паранормальное страхом смерти: она говорит, что не понимает, как атеистам удаётся жить, ведь если всё заканчивается «просто ямой», мир без Бога ужасен. Панчин подчёркивает: желание, чтобы после смерти что-то было, не доказывает, что оно есть.

Он подчёркивает: если что-то требует безусловной веры без доказательств, это уже не наука. В итоге, подход Черниговской дискредитирует научный метод.

https://youtu.be/DFiL5ULXBpU?si=ch9Kcpv4zhoR9QZc

«Я люблю тебя» силой мысли: прорыв, или красивый рекламный ролик?

На днях Neuralink показала 23-секундное видео, как пациент с боковым амиотрофическим склерозом (БАС) Кеннет Шок мысленно произносит фразу «I love you». Его имплант N1, вероятнее всего, считывает сигналы, предназначенные для языка и гортани, а ИИ-синтезировал голос, который восстановили по старым записям — жена называет его «Original Ken» .

Технически это второй участник программы VOICE (испытание для людей, потерявших речь) , и работает это так: электроды считывают паттерны коры, отвечающей за речь, а декодер превращает их в фонемы.

Но нужно ли такое этому пациенту?

Кеннет — не парализованный человек, лишённый любой коммуникации. Он способен двигаться. Ровно того же эффекта — сказать «I love you» голосом, похожим на его собственный — он мог бы добиться, просто набрав текст на телефоне, после чего текст бы был переведен в речь. Оправдано ли вживление электродов в мозг человека?

Мы видим ролик, а не научную статью

Несмотря на всю эмоциональную силу демонстрации, остаётся фундаментальный вопрос: где данные? Independent analysis отмечает задержку в несколько секунд между намерением и озвучкой, а Neuralink до сих пор не опубликовал рецензируемых бенчмарков точности или латентности для VOICE . Это видео — иллюстративный milestone, а не результат клинического испытания. Между тем у Neuralink уже есть история конфликтов с научным сообществом: задержка регистрации испытания, отказ отвечать на запросы Nature, публикация единственной статьи в журнале, не связанном с нейроинженерией .

Биосовместимость и долговечность

Самый важный научный вопрос — просуществует ли имплант достаточно долго, чтобы дать значимые данные. Мозг реагирует на чужеродные материалы глиальным рубцеванием: электроды инкапсулируются, сигнал деградирует . Neuralink заявляет о «благоприятном тканевом ответе» в доклинических исследованиях , но независимые обзоры указывают на смещение электродов и неопределённость долгосрочной стабильности . Если имплант перестанет работать через месяц-два, ценность процедуры для пациента окажется минимальной.

Этическая сторона: кому и зачем?

Участники ранних испытаний — люди с тяжёлыми заболеваниями, для которых BCI может казаться единственной надеждой. Это делает их уязвимыми к «coercive optimism» — повышенной надежды в процессе информированного согласия. В случае Кеннета с вопрос стоит острее: речь ещё сохранна, но болезнь прогрессирует. Участие в испытании — это не только шанс, но и риск хирургических осложнений (инфекции, кровоизлияния, повреждение тканей) и пожизненная имплантация нейродевайса.

Итог

Технология интересна, но перед нами — рекламный ролик, а не научная публикация. Настоящая наука — в данных, в рецензируемых статьях, в обсуждении рисков. Пока Neuralink демонстрирует трогательные видео, научное сообщество продолжает ждать цифр.

https://www.thenews.com.pk/latest/1416768-elon-musks-neuralink-patient-uses-brain-implant-to-say-i-love-you

Интерфейсы мозг—компьютер (BCI), включая имплантаты для «чтения мыслей», переживают инвестиционный бум: после случая Джасона Найта, который с временным имплантом Precision Neuroscience управлял курсором и играми силой мысли, компании сектора привлекли более $1 млрд в 2026 году против $1,56 млрд за предыдущие четыре года, а лидером по финансированию остаётся Neuralink с более $1,3 млрд за семь раундов. Технологически BCI делятся на инвазивные устройства — от электродов Neuralink до гибких поверхностных имплантов Precision — и неинвазивные системы, которые избегают операции, но пока дают более слабый и менее надёжный сигнал; при этом компании развивают замкнутый контур стимуляции и связку с протезами, чтобы возвращать речь, движение и даже ощущения. Конкуренция идёт между США с развитым венчурным рынком и более отзывчивым регулятором, Европой с сильной инженерией и нейронаукой, но нехваткой позднего капитала и фрагментированным возмещением, и Китаем, сделавшим BCI стратегической отраслью с целью вырастить 2–3 мировых лидера к 2030 году, хотя до научно-фантастических ожиданий ещё далеко из-за ограничений хирургии, качества сигнала и финансирования.

https://dealroom.co/news/other-177td1v-i-had-a-superpower-investors-pile-into-mind-reading-brain-implants/

Статья про «умные» SAC-катализаторы — пустышка?

Авторы взяли Ni, Pd и Pt на графите и заявили, что атомы мигрируют, собираются в наночастицы и тем самым определяют активность в HER. Для этого придумали акроним SMART.

Разбор:

Если атомы слиплись в наночастицы, это уже не SAC, и сравнивать их с SAC некорректно.

Tafel slope — не показатель активности. По их же данным, при 50 мА/см² перенапряжение у Pt 44 мВ, у Pd 74 мВ. То есть Pt лучше, а хвалят Pd.

Расчёт DFT даёт барьер миграции Pd всего 1.2 ккал/моль. Это абсурдно мало: при таком барьере SAC не мог бы существовать.

Все методы — это снимки «до» и «после», а не operando. Миграцию непосредственно во время реакции никто не наблюдал.

По XPS образцы окислены, а в DFT считали чистый металл. Модель не соответствует эксперименту.

«SMART» — пустой акроним, а «machine learning» сводится к подсчёту точек на SEM-снимках.

Платина вымывается (0.57 ppm), но авторы всё равно говорят об устойчивости.

Итог: громкий фреймворк, но центральный вывод не доказан. Это подгонка под красивую историю.

Ссылка на статью: Khrizanforov M.N. et al. SMART framework for single-atom HER catalysts // Materials Reports: Energy (2026).

#наука #катализ #скандал #SAC

https://t.me/lonely_oocyte/7882

Кстати, нейронам тоже приписывают, будто они голосуют. Нужно будет раскрыть эту тему.

https://t.me/anton_philosophy/852

Сейчас этим занимается Сергей Шишкин, однако все основные положения содержатся в оригинальной статье. Я лично вижу немало проблем с интерпретацией; остановлюсь на них позже.

В работе Никулина, опубликованной в журнале «Нейропсихология» в 2008 году, описывается феномен квазидвижений. Под ними понимаются произвольные движения, которые человек сводит к такому минимуму, что они перестают «объективно» регистрироваться. Задумываются они как настоящие движения, но из-за отсутствия измеримого моторного ответа и особенностей субъективного переживания напоминают кинестетическое двигательное воображение.

В эксперименте с 17 здоровыми участниками сопоставлялись 3 условия: реальное выполнение движения, двигательное воображение и квазидвижения. В первом случае нужно было выполнять отведения большого пальца с участием короткой мышцы, во втором — представлять те же движения от первого лица, сосредоточившись на кинестетических ощущениях, а в третьем — после десяти–двадцати минут тренировки свести реальное движение к уровню, неотличимому от фоновой ЭМГ.

С психологической точки зрения квазидвижения переживались как попытка настоящего движения, но 15 из 17 испытуемых отметили их сходство с двигательным воображением. Электромиография показала, что после исключения эпох с видимыми моторными ответами активность до и после стимула в квазидвижениях и воображении не различалась.

Частота обнаружения моторных ответов была почти максимальной при реальном движении, промежуточной при квазидвижениях и наименьшей при воображении.

Анализ альфа-ритма ЭЭГ выявил подавление в сенсомоторной области контралатеральной руки во всех трёх условиях. Оно было наиболее выражено при реальном движении, сильнее при квазидвижениях, чем при воображении, и сходно по топографии.

Классификация одиночных эпох левой против правой руки дала ошибку около 0,23 для воображения, 0,12 для квазидвижений и 0,08 для реального движения, то есть квазидвижения уменьшали ошибку примерно на 47 процентов относительно воображения.

Авторы заключают, что квазидвижения занимают промежуточное положение между выполнением движения и двигательным воображением и согласуются с представлением о континууме между подготовкой и исполнением движения.

Отдельно стоит выделить мысли Никулина, касающиеся нейроинтерфейсов. Поскольку исследования с пациентами редки, разработка и проверка новых алгоритмов часто ведутся на здоровых испытуемых, у которых в обычно используется двигательное воображение.

Квазидвижения представляют стратегию для исследований интерфейсов мозг–компьютер на здоровых испытуемых, поскольку они ближе к попыткам движений, чем двигательное воображение, и сопровождаются выраженной и латерализованной модуляцией сенсомоторной корой.

Таким образом, квазидвижения рассматриваются как способ получить сильную и воспроизводимую модуляцию ЭЭГ без афферентных влияний.

Ещё одна причина эффективности квазидвижений в нейроинтерфейсах состоит в том, что они не требуют специфических способностей к образным представлениям, которые сильно варьируют между людьми, и осваиваются из реального выполнения движения, знакомого здоровым испытуемым.

При этом квазидвижения не предназначены для исследования пациентов с нервно-мышечными нарушениями, а используются для изучения здоровых испытуемых; по своему интенциональному компоненту они ближе к ситуации «попыток движений» у парализованных пациентов, которые пытаются выполнить движение, а не вообразить его, но не могут этого сделать из-за нейронального повреждения.

Интерфейсы мозг–компьютер должны использовать нейрональные сигналы, связанные с намерением пользователя, и эти сигналы не должны основываться на афферентном входе от периферии, например от сокращающихся мышц; поэтому квазидвижения, не дающие периферической обратной связи, оказываются особенно ценным поведенческим парадигмальным решением.

https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0028393207003569

Это очень хорошая работа, а я про нее узнал ещё до выхода статьи, от Вадима и от его аспирантки Фридерики Хохлефельд, на конгрессе IOP в Петербурге в том же году. Я был совершенно потрясён, что такое возможно в XXI веке, потом был очень удивлён, что и они сами (после защиты диссертации Фридерикой), и вообще практически никто эту работу не продолжили, и очень хотел сам заняться квазидвижениями, но руки дошли только пять лет назад.

В этой статье вообще-то хотя и есть основные базовые идеи по квази, но конкретика там есть ещё далеко не вся. У Фридерики с Вадимом после вышли ещё две статьи и кое-что дополнительное есть в тексте диссертации Фридерики. Но мы тоже уже кое-что добавили.

В частности, ключевая для постинсультной реабилитации идея о том, что квазидвижения имеют преимущества в реабилитации не только в сравнении с представлением движений (как значительно проще осваиваемые), но и обычными попытками движения - поскольку минимизируют активацию патологических синергий - возникла в нашем сотрудничестве с коллегами в МОНИКИ и с Павлом Бобровым. Кроме того, Артём Яшин с коллегами выявили очень чёткое разбиение людей на квазифилоф и имаджерифилоф, а это подсказывает дополнительные стратегии использования квази в реабилитации.

В понедельник, 21 сентября, на Первом канале выйдет новый выпуск программы «Время героев», гостем которого станет заслуженный профессор Сколтеха, профессор РАН, член Европейской Академии и научный руководитель СберУниверситета Артём Оганов. В программе расскажут, как его путь от детского увлечения кристаллами до учёного с мировым именем, работавшего в Англии, Швейцарии и США и вернувшегося в Россию после 16 лет, мог бы стать сериалом с неожиданными поворотами, решениями и большими открытиями.

https://t.me/vremya_geroev_sheynin/261