Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
Российские ученые воссоздали динамику модели нейрона мозга с помощью нейросети
Исследователи из НИУ ВШЭ в Нижнем Новгороде показали, как с помощью нейросети воссоздавать динамику нейрона мозга, имея всего один ряд измерений, например запись его электрической активности. Разработанная нейросеть научилась восстанавливать полную динамику системы и предсказывать ее поведение при изменении условий. Такой метод может помочь изучать сложные биологические процессы, даже если нет возможности провести все необходимые измерения.
Исследование опубликовано в журнале Chaos, Solitons & Fractals. Работа выполнена в рамках проекта Зеркальные лаборатории НИУ ВШЭ и поддержана грантом РНФ.
Нейроны — это клетки, с помощью которых мозг обрабатывает информацию и передает сигналы. Они общаются друг с другом электрическими импульсами, которые заставляют соседние нейроны активироваться или, наоборот, замедляться. Каждый нейрон имеет мембрану (оболочку), через которую могут проходить заряженные частицы, называемые ионами. Ионы движутся через специальные каналы в мембране, и их движение и вызывает электрические импульсы.
Исследовать работу нейронов помогают математические модели. Часто в их основе лежит подход Ходжкина — Хаксли. Он позволяет строить сравнительно простые модели, однако при этом требует большого количества параметров и расчетов. Чтобы предсказать поведение нейрона, обычно измеряются несколько параметров и характеристик: напряжение на мембране, токи разных ионов, состояние каналов клетки. Исследователи НИУ ВШЭ и Саратовского филиала Института радиотехники и электроники имени В.А. Котельникова РАН показали, что достаточно учитывать изменения только одной характеристики — электрического потенциала мембраны нейрона, а с помощью нейросети восстановить недостающие данные.
Метод, предложенный учеными, содержал два этапа. Сначала анализировалось, как изменяется потенциал нейрона во времени. Эти данные передавались в нейросеть — вариационный автокодировщик, который выделял в них ключевые закономерности, отбрасывал лишнее и на выходе выдавал набор характеристик, описывающих состояние нейрона. На втором этапе нейросеть уже другого типа — нейросетевое отображение — использовала эти характеристики, чтобы предсказать, как нейрон поведет себя дальше. Нейросеть фактически брала на себя функции модели Ходжкина — Хаксли, но вместо сложных уравнений училась на данных.
«С развитием математических и компьютерных методов пересматриваются старые подходы, это не только помогает улучшить их, но и может привести к новым открытиям. Обычно восстанавливаемые по данным модели основаны на полиномиальных уравнениях небольшого, 4–5-го порядка — они обладают ограниченной нелинейностью, то есть не могут описывать очень сложные зависимости без увеличения погрешности, — объясняет ведущий научный сотрудник факультета информатики, математики и компьютерных наук НИУ ВШЭ в Нижнем Новгороде Павел Купцов. — В новом методе вместо полиномов используются нейросети. Их нелинейность задается сигмоидами — плавными функциями от 0 до 1, которым соответствуют полиномиальные уравнения (ряды Тейлора) бесконечно большого порядка. Это делает моделирование гибче и точнее».
Обычно, чтобы смоделировать сложную систему, требуется полный набор параметров, но в реальных условиях получить его трудно. В экспериментах, особенно в биологии и медицине, данные часто бывают неполными или зашумленными. В своем подходе ученые показали, что, используя нейросеть, даже при ограниченном количестве данных можно восстановить недостающие величины и спрогнозировать поведение системы.
Исходный временной ряд (запись измерений) R сжимается кодировщиком (Encoder) и превращается в динамические характеристики μ. Затем декодировщик (Decoder) старается максимально точно распаковать μ в исходный временной ряд — R’. Процесс похож на прохождение через узкое горлышко бутылки: только самая важная информация может «пройти» дальше, а все лишнее отбрасывается. Чтобы получить μ, автокодировщик должен выявлять наиболее важную информацию о нейроне / © Павел Купцов и др., Solitons & Fractals
«Мы берем всего один ряд данных — единственный пример поведения, обучаем на нем модель и встраиваем в нее управляющий параметр. Его можно представить как “переключатель”, который можно крутить, чтобы наблюдать разные варианты поведения. Если после обучения начать крутить “переключатель”, то есть менять этот параметр, мы увидим, что модель воспроизводит различные типы поведения, характерные для исходной системы», — объясняет Павел Купцов.
При моделировании нейросеть не просто повторила режимы системы, на которых ее обучали, но и выявила новые. Один из них связан с переходом от серии частых импульсов к одиночным всплескам. Такие переключения возникают при изменении параметров, но нейросеть обнаружила их сама, не видя таких примеров в обучающих данных. Это значит, что нейросеть не просто запоминает примеры, а действительно распознает скрытые закономерности.
«Важно, что нейросеть может выявлять новые закономерности в данных, — комментирует ведущий научный сотрудник факультета информатики, математики и компьютерных наук НИУ ВШЭ в Нижнем Новгороде Наталия Станкевич. — Она находит связи, которые в явном виде не представлены в обучающей выборке, и делает выводы о поведении системы в новых условиях».
Сейчас нейросеть работает на сгенерированных компьютером данных. В будущем исследователи планируют использовать ее на реальных экспериментальных данных. Это открывает возможности для изучения сложных динамических процессов, где нельзя заранее задать все возможные сценарии.
Telegram 
Дзен 
VK Биологи опровергли представление о примитивности органов чувств у древнейших бесчелюстных, обнаружив у миксин огромный арсенал рецепторов для поиска добычи. Исследователи доказали, что способность различать сложные запахи и аминокислоты появилась у общего предка позвоночных задолго до возникновения челюстей.
Земля и другие каменистые планеты Солнечной системы могли сформироваться благодаря вспышке древней сверхновой. Новая компьютерная модель показала, что излучение и потоки частиц от умирающего светила обогатили протопланетный диск новыми элементами, ускорив рождение землеподобных миров.
В подростковом возрасте молодые люди переживают важный этап — поиск себя. Это процесс формирования идентичности по Эриксону: ощущение цельной личности, где человек уверен в стабильности своего образа в широком понимании и получает признание от окружающих. В отечественной психологии это перекликается с идеей Даниила Эльконина об «открытии своего Я» — подросток начинает рефлексировать, сравнивать себя с другими и выстраивать систему ценностей для зрелых отношений и выбора профессии. Сегодня социальные сети радикально меняют этот процесс, становясь полноценной «виртуальной микросистемой» — средой влияния наравне с семьей и школой.
Среди самых интригующих открытий космического телескопа «Джеймс Уэбб» — компактные объекты, получившие название «маленькие красные точки». Их видели только в самых дальних уголках Вселенной. Большинство возникло в первый миллиард лет после Большого взрыва, и ученые предполагали, что такие источники представляют собой небольшие компактные галактики. Однако международная команда астрономов пришла к иному выводу. Они предположили, что на самом деле «маленькие красные точки» — черные дыры, окруженные массивной газовой оболочкой.
Обычно, увидев черную плесень в помещении, мы стремимся избавиться от нее как можно скорее. Микроскопический гриб Aspergillus niger обладает уникальной живучестью и умением приспосабливаться к любым неблагоприятным условиям среды, но для человека воспринимается как признак бытовой неприятности. Он портит еду, размножается в сырых углах, вызывает аллергию и ассоциируется с антисанитарией. Однако именно эти качества — устойчивость к токсичным веществам и способность расти в экстремальных условиях — оказались ключевыми для неожиданной сферы его применения. Ученые задействовали этот гриб для утилизации одного из самых проблемных промышленных загрязнителей — трибутилфосфата.
В России существуют тысячи рабочих мест с вредными и опасными условиями труда. На шахтах, металлургических заводах, в авиастроении люди годами находятся в условиях сильного шума, вибрации, запыленности и контакта с химикатами, что наносит серьезный ущерб здоровью. Однако существующие методы оценки рисков оказываются неэффективными для прогнозирования заболеваний, поскольку работают с усредненными показателями группы, а обязательные медосмотры определяют уже наступившую болезнь. Такая система лечит последствия, но не предотвращает причину. Ученые Пермского Политеха, управления Роспотребнадзора и ФНЦ медико-профилактических технологий управления рисками здоровью населения разработали программу, которая прогнозирует индивидуальные профессиональные риски здоровью для каждого конкретного работника с точностью 89%.
С 2010-х в «Роскосмосе» говорили: будущая РОС сможет пролетать над полюсом, что даст ей возможности для новых научных экспериментов. Но вскоре после того, как в ноябре 2025 года Россия временно лишилась возможности запускать людей в космос, эта позиция изменилась. В результате запускать космонавтов с космодромов нашей страны станет довольно сложно.
На скалистых берегах аргентинской Патагонии разворачивается настоящая драма. Магеллановы пингвины, долгое время чувствовавшие себя в безопасности на суше в своих многотысячных колониях, столкнулись с новым и беспощадным врагом. Их извечные морские страхи — касатки и морские леопарды — теперь блекнут перед угрозой, пришедшей из глубины материка. Виновник переполоха — грациозный и мощный хищник, недавно вернувшийся на эти земли после долгого изгнания.
Позавчера, 27 ноября 2025 года, при запуске космонавтов к МКС на стартовую площадку № 31 упала кабина обслуживания стартового комплекса. Это означает, что новые пуски оттуда до починки невозможны. К сожалению, в 2010-х годах, в рамках «оптимизации» расходов, резервную площадку (с которой летал Юрий Гагарин) упразднили. Поэтому случилось беспрецедентное: в XXI веке страна с пилотируемой космической программой осталась без средств запуска людей на орбиту. Пока ремонт не закончится, проблема сохранится. Чем это может грозить?
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно