Институт ИИ МГУ

Ученые Института искусственного интеллекта МГУ помогли выяснить, как препарат от рецидивирующего перикардита влияет на иммунную систему

Специалисты Института ИИ МГУ совместно с коллегами из НМИЦ им. В. А. Алмазова и компанией «Р-Фарм» изучили, что происходит с иммунными клетками пациентов с идиопатическим рецидивирующим перикардитом во время лечения препаратом гофликицепт. С помощью РНК-секвенирования отдельных клеток и методов машинного обучения исследователи показали, какие типы иммунных клеток наиболее сильно отвечают на блокирование интерлейкина-1 и как этот ответ развивается с течением времени.

Рецидивирующий перикардит — это заболевание, при котором воспаление внешней оболочки сердца, перикарда, возвращается снова и снова. Одну из ключевых ролей в этом процессе играет интерлейкин-1 — молекула, которая «запускает» и поддерживает воспалительную реакцию. Гофликицепт блокирует обе его формы — альфа и бета. Препарат уже показал клиническую эффективность, однако до сих пор было не до конца понятно, как именно он меняет работу иммунной системы на уровне отдельных клеток.

Чтобы это выяснить, учёные использовали РНК-секвенирование отдельных клеток крови (PBMC). Этот метод позволяет определить, какие гены активны в каждой отдельной клетке. Исследовались иммунные клетки, выделенные из крови восьми пациентов до начала терапии, а также через 7 и 35 дней после её начала. После контроля качества в анализ вошли почти 87 тысяч клеток.

«Самые заметные изменения проявились не сразу, а к 35-му дню лечения. Особенно сильно на терапию реагировали моноциты — клетки врожденного иммунитета, которые активно участвуют в воспалительных процессах. После лечения в них снижалась активность генов и сигнальных путей, связанных с интерлейкином-1 и другими воспалительными процессами. В результате воспалительный профиль этих клеток становился ближе к тому, который наблюдается у здоровых людей.

При этом действие препарата оказалось шире, чем ожидалось: изменения затронули сразу несколько типов иммунных клеток. Это показывает, что блокирование одного из ключевых воспалительных сигналов постепенно перестраивает сразу несколько компонентов иммунной системы»,

— рассказывает Екатерина Маркелова, младший научный сотрудник лаборатории «ИИ в биоинформатике и медицине» Института ИИ МГУ.

Еще одной особенностью исследования стало применение глубокого обучения. С помощью специальной нейросети CPA (модель Conditional Perturbation Autoencoder) ученые сравнили молекулярный эффект гофликицепта с действием других лекарственных соединений. Модель анализирует, как разные препараты меняют активность генов в клетках, и позволяет находить сходства между их эффектами. В результате гофликицепт оказался близок к нескольким группам противовоспалительных и иммуномодулирующих препаратов.

Исследование показало, что гофликицепт не просто «глушит» воспаление, а целенаправленно успокаивает именно те иммунные клетки, которые его вызывают, и постепенно возвращает их в состояние, близкое к здоровому. Нейросеть дополнительно подтвердила: препарат действует так же, как известные противовоспалительные и иммуномодулирующие лекарства, а значит, его эффективность не случайна.

Такие исследования приближают нас к медицине будущего, где лечение подбирается с учетом того, как оно воздействует на иммунную систему конкретного человека.

Исследование опубликовано в международном журнале Inflammation Research (Q1) 🔹Читать статью

Приглашаем на Открытый лекторий «Создавая будущее: границы человеческого»

Как человеку остаться человеком в эпоху стремительных технологических перемен? Сегодня технологии не просто меняют мир вокруг нас — они проникают в тело, мышление и восприятие реальности.

26 сентября в Национальном центре "Россия" ведущие эксперты обсудят, какие изменения ждут человека в ближайшие десятилетия и сможет ли прогресс расширить его возможности, сохранив способность созидать, чувствовать, выбирать и оставаться собой.

Спикером Лектория также выступит Михаил Лебедев, руководитель межфакультетского проекта "Фундаментальные и прикладные нейротехнологии".

15:00 – 16:00 — Homo Sapiens или Homo Technologicus

Где проходит грань, за которой мы рискуем потерять «человеческое»? Какие возможности откроет киборгизация в ближайшие десятилетия? Какие нормы и ценности помогут нам не переступить черту, сохранив в себе человека?

🔹Подробнее про мероприятие и регистрация по ссылке

Институт ИИ МГУ на интенсиве «ГорИИзонты»

Руководитель лаборатории «Машинное обучение и семантический анализ» Института ИИ МГУ Константин Воронцов выступил на интенсиве «ГорИИзонты: эволюция медиа», организованном Мастерской новых медиа. Площадка объединила экспертов из сферы медиа, технологий и коммуникаций для обсуждения влияния ИИ на создание и распространение контента.

Константин Воронцов подчеркнул, что в развитии нейросетей должны появляться бенчмарки – набор данных, на которых можно протестировать, насколько правильно языковая модель себя ведет в той или иной коммуникативной ситуации языкового употребления.

«Для этого нужны специалисты, в основном в гуманитарных профессий, которые скажут, этично или неэтично то или иное высказывание, тот или иной диалог. И надо собрать много таких примеров, и на них построить тесты. А тестов таких нужны не десятки, не сотни, а тысячи. На основе чего появятся процедуры сертификации, когда, не пройдя эти тесты, модель не может быть выпущена для использования людьми»

Разработка таких подходов важна для формирования надёжных и безопасных систем ИИ. Она помогает переходить от общих принципов к проверяемым критериям качества — в том числе для языковых моделей, которые всё активнее используются в образовании, медиа, бизнесе и повседневной коммуникации.

Участники дискуссии сошлись во мнении, что развитие искусственного интеллекта уже вышло за рамки исключительно технологической повестки. По их оценке, дальнейшее внедрение ИИ потребует совместной работы государства, научного сообщества, разработчиков, представителей медиа и гуманитарных наук над формированием единых принципов ответственного использования новых технологий.

Ученые Института ИИ МГУ совместно с партнёрами создали энергоэффективный нейроморфный контроллер для бионических протезов

Команда Института ИИ МГУ совместно со Сколтехом, протезной компанией MaxBionic при участии лаборатории Касперского представила новую архитектуру управления для протезов верхних конечностей. Она предназначена для распознавания намерений пользователя по ЭМГ-сигналам и взгляду, и позволяет повысить точность классификации жестов до 95%, одновременно снижая энергопотребление контроллера до уровня менее 0,1 Вт.

Существующие подходы к управлению бионическими протезами сталкиваются с проблемой неоднозначности ЭМГ-сигналов и высокого энергопотребления глубоких нейросетей. Это ограничивает возможность создания легких устройств и увеличивает утомляемость пользователей из-за веса батарей, необходимых для питания мощных процессоров.

В новой работе исследователи объединили спайковую нейронную сеть для декодирования ЭМГ и систему компьютерного зрения с айтрекингом для определения объекта в фокусе внимания.

«Это первая в мире реализация контекстно-зависимого протеза на нейроморфном процессоре, работающая в субваттном диапазоне. Наше исследование доказывает, что снижение энергопотребления напрямую влияет на снижение физической нагрузки и повышение безопасности для пользователей»,

— отметил профессор МГУ, руководитель межфакультетского проекта «Фундаментальные и прикладные нейротехнологии Михаил Лебедев.

«Для человека с ампутацией каждая ошибка протеза — это риск уронить предмет или получить травму. Наша система не просто учится распознавать жесты — она "понимает" контекст: видит, на что смотрит пользователь, и автоматически исключает неподходящие варианты захвата. Это кардинально меняет уровень доверия к протезу в повседневной жизни»,

— добавила Анна Макарова, научный сотрудник Института ИИ МГУ.

Нейроморфный процессор AltAi обрабатывает сигналы на порядки эффективнее обычного GPU (0,07 Вт против 50 Вт), а сужение пространства жестов до трех контекстно-зависимых для конкретного объекта повышает точность с 83% до 95%, полностью исключая небезопасные попытки захвата.

В экспериментах с участием людей с ампутациями предплечья увеличение массы протеза с 100 г до 300 г приводило к росту индекса утомляемости с 2,5 до 12,2 секунды, что подтверждает критическую важность энергоэффективности.

Данные результаты исследования могут применяться для повседневной бытовой активности пользователей протезов, для реабилитации пациентов с высокими уровнями ампутации и для создания новых легких носимых систем управления роботизированными манипуляторами.

🔹Читать статью: arxiv.org/abs/2601.17991

Нейросеть как новый читатель: что будет с классикой в эпоху ИИ

4 сентября в рамках Московской международной книжной ярмарки прошла дискуссия о будущем классики и роли искусственного интеллекта в культуре, модератором которой выступил Денис Суржко — заместитель руководителя Департамента анализа данных и моделирования, вице-президент ВТБ.

Участники обсудили как ИИ меняет наше отношение к культуре и искусству — нужны ли классике новые смыслы, станет ли нейросеть посредником между человеком и искусством и сможет ли ИИ придумывать новые сюжеты и «культурные коды» цивилизации.

В дискуссии принял участие профессор РАН, руководитель лаборатории «Машинное обучение и семантический анализ» Института ИИ МГУ Константин Воронцов.

Главный вывод дискуссии: ИИ не отменяет классику и не заменяет человеческий опыт чтения. Нейросеть может работать с огромным корпусом текстов, предлагать новые интерпретации и расширять выразительные возможности автора, однако смысл, ценности и ответственность по-прежнему остаются на стороне человека.

«Если мы не осознаем, что должны управлять процессами создания смыслов и пустим дело на самотёк, искусственный интеллект легко у нас это отберёт».

— отметил Константин Воронцов.

Эксперты также обсудили, что задача общества — не отказаться от технологии, а научиться направлять её развитие: создавать ИИ, который помогает человеку осваивать новое и расширяет культурный горизонт.

🎦 Полная запись дискуссии доступна по ссылке.

Учёные Института ИИ МГУ — в первом в России документальном киберсериале «ИИ Будущего»

На онлайн-платформе KION вышел «ИИ Будущего» — первый в России документальный научный киберсериал, созданный при поддержке Президентского фонда культурных инициатив (ПФКИ).

За год съёмочная группа проехала страну от Владивостока до Калининграда и побывала в ведущих научных центрах — МГУ, МФТИ, ИТМО, СПбГУ, НГУ, ДВФУ, Иннополисе и «Сириусе». В кадре — более 100 экспертов: учёные, врачи, инженеры и юные изобретатели. Четыре серии — четыре вехи технологий: от беспилотного полёта «Бурана» и первых роботов до ИИ в медицине, транспорте, умных городах и охране амурских тигров.

В съёмках приняли участие и наши коллеги — научный руководитель проекта «Фундаментальные и прикладные нейротехнологии» МГУ Михаил Лебедев и руководитель лаборатории «Машинное обучение и семантический анализ» Константин Воронцов.

🎦Все четыре серии можно посмотреть на сайте

Люди и ИИ: строим позитивное будущее вместо страха

▫️ватаристика — это термин, который, по моему мнению, лучше всего описывает науку о человеко-машинной цивилизации, где персональный цифровой помощник (аватар) становится носителем личностного кода человека. Речь идёт не о фабричном ИИ, а о индивидуальной модели, «выращенной» на текстовом потоке человека: переписке, чтении, рабочих проектах, разговорах. Представьте, спустя годы такой аватар накапливает социальный капитал, замещает хозяина на совещаниях, ведёт дела по проектам. А после смерти человека он может превратиться в своеобразного хранителя рода, цифрового предка, с которым потомки смогут общаться. Но этот личностный код должен храниться локально, буквально на флешке, а не на сервере. Иначе мы не контролируем последствия…

Признать такую технологию возможной — ещё не значит точно видеть, куда она ведет. Сегодня существует дефицит позитивных образов применения ИИ: наше воображение застряло в тревожных сценариях вроде «Матрицы», общество привыкло ждать катастрофы. Поэтому сегодня нам необходима хорошая научная фантастика — не предсказание конца света, а шаг за шагом проработанный путь устранения конкретных угроз.

▫️КУЛЬТУРА И МЕДИА ДОЛЖНЫ ПЕРЕСТАТЬ БЫТЬ ЗЕРКАЛОМ СТРАХА И СТАТЬ МЕСТОМ КОНСТРУИРОВАНИЯ ПОЗИТИВНЫХ ОБРАЗОВ БУДУЩЕГО▫️

Любая технология без ценностной архитектуры обязательно станет угрозой. Для аватаров необходим системный промт — свод целей и смыслов существования цивилизации, чтобы машины не сбивались с общечеловеческих ценностей.

Попробуем сформулировать закон сохранения цивилизации: вероятность самоуничтожения пропорциональна произведению трёх величин — объёма вырабатываемой энергии, числа экзистенциально опасных технологий и количества доминантных личностей, готовых на всё ради власти. Технологии не остановить, энергию не сократить, значит, единственный рычаг — снижение третьего сомножителя. Нравственный прогресс можно ускорить только через культуру. Кино, игры, медиа в таком контексте становятся инфраструктурой безопасности.

Нам требуется объединение компетенций: учёные просчитывают шаги технологий, а медиа делают эти шаги понятными миллионам. Время выбирать: либо конструировать позитивное будущее, либо позволить ему сконструировать себя самостоятельно — по законам страха.
▫️▫️▫️▫️▫️
Константин Воронцов, профессор РАН, руководитель лаборатории «Машинное обучение и семантический анализ» Института ИИ МГУ

🙂МНМ-эксперт

Ученые Института ИИ МГУ определили роль 10 новых генетических локусов в регуляции гликозилирования

Коллектив Лаборатории ИИ в биоинформатике и медицине Института ИИ МГУ представил результаты нового исследования генетической регуляции N‑гликозилирования белков плазмы крови человека. Работа опубликована в ведущем профильном журнале Glycobiology издательства Oxford University Press – ключевом издании в области гликобиологии.

N-гликаны — это сложные углеводные структуры, которые присоединяются к белкам и влияют на их стабильность, активность и взаимодействие с другими молекулами. Биохимические пути и ферменты биосинтеза N‑гликанов хорошо известны. Однако генетическая регуляция этого процесса остается во многом неясной, что ограничивает понимание биологических механизмов, связывающих изменения гликозилирования с развитием заболеваний.

В новой работе исследователи провели полногеномный анализ и определили роль десяти участков генома в регуляции гликозилирования. Связь этих локусов с N-гликозилированием была впервые выявлена в предыдущем исследовании коллектива, однако независимо подтвердить эти ассоциации удалось только сейчас. В результате число локусов с подтвержденной ассоциацией с N-гликозилированием белков плазмы увеличилось с 40 до 50. Дополнительный анализ позволил определить наиболее вероятные гены-кандидаты, лежащие в основе обнаруженных генетических ассоциаций.   

«Наша работа не только расширяет список генетических регуляторов гликозилирования, но и предоставляет конкретные гены-кандидаты для функциональных экспериментов. Особый интерес представляют гены FCGR2B и C3, связывающие иммунный и воспалительный сигнальные пути с уровнями гликанов белков плазмы крови человека. Использование двух комплементарных аналитических платформ для измерения N-гликанов позволило нам добиться высокой достоверности результатов и выявить новые биологические механизмы»

— отметила научный сотрудник Института ИИ МГУ Анна Тимощук.

Результаты исследования могут быть применены для разработки новых биомаркеров при заболеваниях, ассоциированных с нарушением гликозилирования.

Ознакомиться подробнее: https://doi.org/10.1093/glycob/cwag029.

Ученые Института ИИ МГУ ускорили рендеринг NURBS-моделей CAD до 20 раз

Научная группа Нейронного и обратного рендеринга (НИОР) Института ИИ МГУ представила новый метод трассировки лучей для сложных NURBS-поверхностей высокой степени, используемых в промышленных CAD-системах.

Метод предназначен для рендеринга огромных инженерных сцен прямо по исходной параметрической геометрии (без превращения в треугольные сетки) и позволяет визуализировать сцены из десятков миллионов NURBS-поверхностей в реальном времени — например, 55 млн инстансов при 160 FPS на RTX 4090.

Существующие подходы либо тесселируют NURBS в полигональные сетки заранее, что приводит к экспоненциальному росту памяти и I/O-нагрузке, либо трассируют поверхности аналитически, но упираются в O(n²) стоимость вычисления полиномов Бернштейна на высоких степенях. Это ограничивает применение точного рендеринга и обратного проектирования/обучения (т.е. оптимизации представленяи по данным) геометрии для крупных промышленных моделей.

В новой работе исследователи предложили три улучшения:
🔹приведение NURBS произвольной степени к бикубическим рациональным патчам Безье с контролируемой погрешностью (O(1) вместо O(n²))
🔹ориентированные ограничивающие боксы вокруг патчей в листьях BVH
🔹кэширование начального приближения для метода Ньютона. В результате метод обошёл базовый подход Sloup & Havran в 2–3 раза в среднем и до 20 раз на моделях высокой степени, при этом заняв меньше памяти на том же уровне качества, чем полигональная трассировка.

«Аналитическая трассировка лучей позволяет напрямую предсказывать потребление памяти по порогу ошибки ещё до начала рендеринга — качество и память не зависят от размера сцены и числа треугольников»

— отмечают авторы работы.

Разработка может применяться в задачах обратного проектирования (reverse engineering) CAD: для быстрой фотореалистичной визуализации отсканированных или восстановленных NURBS-моделей без промежуточной тесселяции, что критично при реконструкции геометрии из облаков точек или чертежей; для интерактивной проверки точности восстановленной поверхности за счёт прямого сравнения с исходным CAD-объектом на уровне патчей; а также для интеграции в PLM/CAD-платформы, где нужно рендерить и инспектировать массивные сборки высокой степени детализации без потери точности на стыках и силуэтах.

Прочитать подробнее: работа опубликована на SIGGRAPH Posters 2026, DOI: 10.1145/3799825.3818736. Посмотреть постер можно по ссылке.

Ученые МГУ на ICML-2026

Международная конференция ICML 2026, проходившая этим летом в Сеуле, традиционно считается одним из главных мировых событий в области машинного обучения. В этом году в ней приняли участие руководитель лаборатории интеллектуального анализа видео Института ИИ МГУ Дмитрий Ватолин и младший научный сотрудник Центра ИИ МГУ Николай Сафонов.

На конференции была представлена работа «Learning Flexible Generalization in Video Quality Assessment by Bringing Device and Viewing Condition Distributions» («Обучение гибкой обобщающей модели для оценки качества видео с учётом распределений устройств и условий просмотра»). В рамках исследования авторы создали первый крупномасштабный набор данных, содержащий более 250 тысяч субъективных оценок качества видео, собранных более чем на 300 различных Android-устройствах. Датасет дополнен метаданными об условиях просмотра и характеристиках дисплеев, что позволило разработать новый подход к агрегированию пользовательских оценок и адаптации моделей оценки качества видео под конкретные устройства.

Предложенная методика позволяет значительно точнее прогнозировать воспринимаемое пользователями качество видео и открывает возможности для более эффективной оптимизации стриминговых сервисов с учётом особенностей различных устройств и сценариев просмотра.

Будущее нейротехнологий создается прямо сейчас

В Институте искусственного интеллекта МГУ завершилась стажировка под руководством Анны Макаровой и Надежды Стародубцева, объединившая сильнейших и наиболее мотивированных студентов.

В течение нескольких недель наши стажеры погружались в решение сложных прикладных и научных задач на стыке AI и Neuroscience.

Основные направления работы:

Нейроинтерфейсы и LLM: интеграция больших языковых моделей в BCI-системы для создания нового поколения интеллектуальных ассистентов и адаптивных интерфейсов.

Методы нейростимуляции: исследование и разработка передовых подходов к воздействию на нервную систему.

Результаты превзошли все ожидания — команда не только продемонстрировала отличные научные и инженерные метрики, но и сформировала сильный исследовательский задел для будущих проектов.

Самое главное: стажировка — это не финал, а только начало. Ребята получили бесценный опыт реальной R&D-работы, и мы очень рады, что лучшая команда остается с нами и продолжит работу над проектами института.

Гордимся успехами команды и двигаемся дальше!

Генетика или игры: новый алгоритм для оптимизации запросов в реляционных СУБД

На техническом митапе «СУБД в эпоху AI‑трансформации. Вызовы и перспективы», выступил Юрий Дорн, руководитель научной группы «Онлайн-оптимизация и приложения» Института ИИ МГУ.

В докладе «Генетика или игры: новый алгоритм для оптимизации запросов в реляционных СУБД» был представлен новый подход к ускорению обработки сложных запросов. В основе разработки метод поиска Монте‑Карло (способ перебора и оценки вариантов решения), стандартная стоимостная модель (оценка затрат на выполнение запроса) и стратегия «экстремальных бандитов» (метод выбора наиболее эффективных вариантов при ограниченных ресурсах). Реализация выполнена как расширение для планировщика PostgreSQL, а результаты показывают стабильное ускорение на тестовых наборах JOB, JOB Complex и IMDb CEB для запросов с 12 и более таблицами.

Практическое значение исследования связано с тем, что более быстрые алгоритмы оптимизации позволяют сокращать время выполнения сложных аналитических запросов, снижать нагрузку на вычислительные ресурсы и ускорять получение результатов в корпоративных информационных системах.

🔹Запись доклада и материалы доступны по ссылке

О больших языковых моделях и их безопасности в эфире на радиостанции «Говорит Москва»

В программу «Учёный свет» на радиостанции «Говорит Москва» приглашают молодых ученых для обсуждения вопросов и ярких фактов из мира науки. В новом эфире приняли участие младшие научные сотрудники лаборатории "Машинное обучение и семантический анализ" Института ИИ МГУ — Михаил Пукемо и Глеб Скиба. Участники программы обсудили современные большие языковые модели, их применение, ограничения и вопросы безопасности.  

Спикеры рассказали о том, как устроены большие языковые модели, почему они используются не только в чатах, но и в голосовых помощниках, мобильных приложениях и встроенных сервисах, а также почему сегодня особенно актуальны задачи оценки качества, выявления галлюцинаций и защиты от атак с обходом ограничений модели.

Отдельное внимание уделили экосистеме ИИ в МГУ, которая сегодня состоит из Института ИИ, Центра ИИ и Факультета ИИ, где развиваются как фундаментальные, так и прикладные направления исследований.

🔹Полная запись программы по ссылке

Институт ИИ МГУ на Baikal STW 2026

На саммите Baikal STW 2026 в Москве Дмитрий Ватолин, руководитель лаборатории «Интеллектуальный анализ видео» Института ИИ МГУ, рассказал о последних результатах лаборатории в области сжатия и обработки видео.

В докладе были представлены результаты трёхлетнего анализа качества видеокодеков, первый в мире бенчмарк для тестирования методов повышения разрешения на сжатом видео, датасет из 5200 роликов для обучения суперразрешения в реальном времени, собранный с помощью языковых моделей, а также сравнение 50 метрик качества на основе 180 000 парных субъективных оценок. Кроме того, проведено исследование состязательных атак на модели суперразрешения, разработана метрика для обнаружения артефактов, а также рассказано о соревновании AIM ROVSR Challenge, проведенном в рамках А* конференции ICCV.

Отдельно были упомянуты state-of-the-art результат, полученный для одной из ключевых задач компьютерного зрения — построению оптического потока для видео (работы представлены на ICCV 2025 и ECCV 2026), исследования по обнаружению дипфейков, крупнейшее соревнование CVPR NTIRE 2026 с участием более 500 команд, а также проекты по метрикам качества видео, проблемам сжатия на основе ИИ (JPEG AI) и другим направлениям работы лаборатории.

«Наиболее интересным на мероприятии было традиционно общение с коллегами из Сколтеха, Физтеха и AIRI. Тренд этой зимы и весны — ускорение исследований за счет активного использования агентов, было очень полезно обменяться опытом по этой горячей теме»

— прокомментировал Дмитрий итоги саммита.

Институт ИИ МГУ представил результаты исследований на INS World Congress 2026

Младший научный сотрудник Института ИИ МГУ Анна Макарова представила результаты работы на конференции INS World Congress 2026 по нейромодуляции в Лиссабоне. Она выступила с докладом о влиянии неинвазивной чрескожной стимуляции спинного мозга на болевой порог (The effect of transcutaneous spinal cord stimulation on pain threshold).

В работе команда изучала, как высокочастотная стимуляция спинного мозга может менять восприятие боли: у участников постепенно снижались субъективные оценки боли, тогда как ответы по ЭМГ оставались индивидуальными и не менялись одинаково на уровне группы. Эти результаты важны для понимания того, как мягко и точечно воздействовать на болевые механизмы без операции и имплантации электродов.

«Конференция получилась очень насыщенной и интересной, с сильным медицинским фокусом и большим количеством тем на стыке клиники, исследований и технологий. Я вернулась с новыми идеями, контактами и ощущением, что нейротехнологии становятся всё ближе к практическому применению».

– прокомментировала Анна Макарова.

Мысленное движение активирует спинной мозг

При поддержке Института ИИ МГУ проведено исследование, в результате которого ученые доказали, что мысленное представление движений работает не только в голове, но и в спинном мозге.

Ученые стимулировали кору головного мозга и шейный отдел спинного мозга магнитными импульсами у здоровых добровольцев. Когда участники кинестетически представляли, как открывают и закрывают правую ладонь, ответы мышц на спинальную стимуляцию заметно усиливались — причём только на той стороне, которую воображали. При этом спинальные моторные потенциалы возникали значительно быстрее кортикальных. Таким образом, моторное воображение не только спускает сигнал вниз, но и влияет на обработку восходящих сигналов от спинного мозга.

Получается, мозг и спинной мозг ведут двусторонний «диалог» даже тогда, когда вы только представляете движение.

Для пациентов со спинальными травмами и инсультами такой подход открывает мощный новый инструмент: сочетать интерфейс мозг — позвоночник с магнитной стимуляцией спинного мозга, чтобы быстрее восстанавливать движения.

🔹Подробнее об исследовании и методике эксперимента читайте в статье «Двигательные образы влияют как на кортикальные, так и на спинальные нейронные цепи: исследование с применением транскраниальной и транспинальной магнитной стимуляции»

С Днем Великой Победы!
#отмечаем_мгу

Мы вечно будем хранить в сердцах имена и лица тех, кто ценой своей жизни отстоял свободу и мир.

С праздником!

Сотрудники Института ИИ МГУ — в эфире радио «Культура»

Научные сотрудники лаборатории «Машинное обучение и семантический анализ» Даниил Околышев и Глеб Скиба приняли участие в прямом эфире программы «Весеннее утро» на радио «Культура».

Коллеги обсудили с ведущим программы свой путь в науку и междисциплинарные проекты лаборатории Института ИИ МГУ, а также взаимодействие технологии искусственного интеллекта и творчества.

«Искусственный интеллект – это, прежде всего, инструмент для профессионалов в своей области. Для успешного применения в каждой научной отрасли и по каждому направлению необходимо формализовать гуманитарные знания для машинного обучения. Важно понимать, что все параметры имеют свои ограничения. Система должна быть адаптирована под конкретную сферу знаний, чтобы минимизировать вероятность некорректных ответов модели»,

— комментирует Даниил Околышев.

🔹Запись эфира