donmigel_62: (кот - учёный)

Будни Супермена от первого лица (видео)

Будни Супермена

Что можно сделать при помощи радиоуправляемого дрона и экшен-камеры GoPro? Снять небольшой фильм о Супермене от первого лица, разумеется! Именно это и сделала небольшая команда энтузиастов из Лос-Анджелеса. И, нужно сказать, что получилось у них просто невероятное видео.

Съёмки видео были осуществлены при помощи радиоуправляемого дрона Phantom 2, к которому прикрепили камеру GoPro, которую, судя по сюжету видео, Супермен нашёл случайно и решил вернуть её законному владельцу. В дрон был встроен GPS-передатчик, с помощью которого он благополучно возвращался к своим владельцам, даже если терял сигнал с пультом управления. Камера была закреплена на дроне при помощи специального двухосевого механического стабилизатора изображения, чтобы камеру не трясло, а видеосъёмка в движении проходила максимально плавно. Сигнал в реальном времени транслировался на землю при помощи специального передатчика, так что можно сказать, что съёмочная команда видела окружающий мир глазами дрона.

Радиоуправляемый дрон Phantom 2

Видео моментально стало хитом YouTube, и в данный момент его просмотрели уже более 500 000 человек. Присоединяйтесь к их числу и хотя бы на пару минут ощутите себя настоящим супергероем!




В качестве бонуса вы можете посмотреть видео о том, как создавался этот короткометражный фильм. Заглянуть за кулисы, так сказать.

donmigel_62: (кот - учёный)

Создана система, визуализирующая деятельность головного мозга в трехмерном виде и в режиме реального времени



В настоящее время все больше и больше внимания уделяется исследованиям, направленным на разгадку тайн функционирования самого мощного и эффективного биологического "компьютера", которым является головной мозг человека. И в рамках этого направления исследователи из Калифорнийского университета создала систему, способную в режиме реального времени и в трехмерном виде продемонстрировать мыслительные процессы, протекающие в головном мозге человека во время выполнения им различных действий.



В основе этой системы лежит детализированная до достаточно подробного уровня трехмерная модель головного мозга, в которой присутствуют все основные магистрали нервных тканей, соединяющих между собой основные функциональные части мозга. Эта трехмерная модель совмещена с математической моделью, которая при помощи 64 электроэнцефалографических датчиков получает данные о картине мозговой деятельности, определяет типы и характеристики мозговых волн, и "наполняет" этими данными, оживляя статичную трехмерную модель, о которой упоминалось немного выше.

Установка визуализации мозговой деятельности


В качестве устройства для визуализации получающейся картинки служит планшетный компьютер iPad, на котором выполнятся специализированное приложение, черпающее данные из результатов расчетов вышеупомянутых математических моделей.

Каждый из цветов на изображении соответствует определенному диапазону частот мозговых волн (тета-, альфа-, бета- и гамма-волн), естественно интенсивность свечения цвета напрямую зависит от амплитуды волн соответствующего типа. Золотистым свечением демонстрируются "пути" из нервных тканей, активных синапсов, через которые в данный момент осуществляется передача мозговых волн, выглядящих наподобие импульсов света, несущих информацию от одних нейронов к другим.
donmigel_62: (кот - учёный)
Всё о мозге. The Human Brain Project: Вы спрашивали – мы отвечаем

(продолжение ответов)






Dirty

Вопрос от BbIBuX:

А каковы перспективы постройки биологического процессора?

Ответ:
Смотря, что подразумевать под биологическим процессором. Если это биоморфизм, то есть подражание живой Природе, то на это нацелен подпроект SP9 (нейроморфные чипы). Если же это процессор, работающий на ДНК, РНК или белках, то данная тема вряд ли будет перспективна.

В принципе можно привести ответ одного из идеологов проекта:

Полный ответ на английском


Проще говоря, наш мозг получает информацию, даже когда обрабатывает предыдущую, идея «liquid computing» (вычисления на переходных состояниях) заключается в том, чтобы построить в каком-то смысле аналоговый компьютер, обрабатывающий информацию в любой данный промежуток времени (то есть в реальном времени), а не тактами, как сейчас.

Вопрос от father_gorry:

1. Нельзя говорить о полноценном моделировании мозга, не учтя того, что новые нейроны и нейросвязи образуются в процессе развития, причем в ответ на поступающую с сенсоров информацию. В эксперименте это учтено? Если да, то как именно?

2. Будет ли этот симулированный малый участок способен создавать новые нейроны и связи в ответ на полученную информацию? Поскольку мозг как фило–, так и онтогенетически — продукт адаптации и развивается адаптационно, эта функция, я полагаю, критически важна для его понимания.



Ответ от пользователя neuroscience:
Это вы уже далеко забрались. Адаптационная функция мозга, это, конечно, важно, но она не столь критична, как понимание базовых принципов работы головного мозга. То есть, может быть в рамках HBP и будет изучение формирования новых нейросвязей, но пока это бессмысленно. Воспринимайте мозг просто как еще один орган, как сердце, например, сложнейший механизм, но можно создать симуляцию, не учитывая все внутренние и внешние факторы.

Грубый эксперимент — «есть 3D модель всех нейронов и синапсов передней опоясывающей извилины с прописанной биохимией. При введении вещества А в синаптическую щель — 6% нейронов погибло, активность остальных возросла.» А дальше уже лаборант сидит и делает выводы — что это вообще такое было.

Мозг перестраивается и адаптируется в ответ на биохимию, а не информацию.

То есть ваш вопрос — «как перестроиться мой мозг, если мне сказали „козел!“ в трамвае», ответ — «никак». Он обработает информацию и что–то там себе выделит, а уже это выделенное будет глушить, развивать и всячески перестраивать кирпичики в голове.

Вопрос от Lukashenko:

Какая область мозга отвечает за чувство стыда?



Ответ:
Вентромедиальная префронтальная кора. Вам не нужен BBP, чтобы это выяснить.

Вопрос от ksotar:

Есть ли какой–то начальный импульс, запускающий деятельность мозга? Если есть, откуда он берётся?



Ответ:
Нет такого импульса, как и нет, например, импульса для того, чтобы человек начал дышать. Как только появляется простейшая нейронная структура, она уже функционирующая. А какие решения на простейшем уровне там принимаются – это уже отдельный вопрос.

Вопрос от B0gger:

1. Можно ли будет считать выученный когда–то стих из того самого мозга карту которого вы делаете? Или какие–то эмоции, ненависть к неграм, например?

2. Если мозг запоминает информацию путем создания нейронной сети, формируя коннектом, не значит ли это, что практика крионики сработает? Содержится ли вся личность и память в коннектоме, или закодирована еще как–то, в каких-нибудь хитрых микротрубочках или квантовых состояниях атомов составляющих мозг?



Ответ:
1. Пока, к сожалению, данный мозг (а точнее отдельные его кусочки) читать не умеет. Но, в принципе, в будущем, это вполне возможно, ведь весь мозг будет реализован на виртуальном уровне, подключайтесь и смотрите, читайте.

2. Теоретически это возможно. Далеко за примерами ходить не надо. Потенциально, правильная заморозка не должна ничего нарушать, разрывать связи между нейронами и так далее. А все ваши воспоминания – это лишь биохимия мозга, которая при крионическом замораживании фиксируется и может быть восстановлена.

Вопрос от sometimes:

Какие основные направления исследований? Например, биохимия, структура нейронной сети или что–то другое?
Будет ли рассмотрено влияние ПАВ на сознание и его механизмы?



Ответ:
Основные направления – все биологические, химические, физические процессы, происходящие между нейронами. Определение активностей и построение моделей с уже известными механизмами. В идеале учитывается все, что известно о нейронах и их поведении в определенной среде и с определенными критериями.

Насчет ПАВ (психо-активные вещества) нам ничего неизвестно, однако один из проектов направлен на изучение влияния медицинских препаратов для терапии мозга, возможно, в рамках данного исследования будут изучены и ПАВы, так как сами ПАВ – не что иное, как нейро-медиаторы.

Вопрос от KUTKI:

На каком уровне структуры материи проявляются первые признаки сознания, причем не как психически–социального феномена, а как первичной элементарной субъективной реакции на окружающий мир, разделения внешнего и внутреннего. Есть ли качественный скачек формирования такого сознания у животных, например, оно присуще исключительно высокоразвитым животным, либо животным самой простой нервной системой? Можно ли выделить самую–самую суть, убрав все лишнее?

Являются ли квантово–механические свойства материи основой для существования сознания, или, теоретически, можно создать абсолютно идентичную эмуляцию системы на будущих супер–компьютерах?



Ответ:
Много вопросов про сознание уже было, как и ответов, которые остаются примерно такими же: пока никто не смог смоделировать достаточно сложных нейронных структур для того, чтобы засвидетельствовать первичное появление сознания. И это при условии того, что нейронные структуры и процессы в них это все, что нужно для сознания. Поэтому говорить об этом пока что очень рано. Мы можем судить о сознании пока что исходя из имеющихся поверхностных данных.

Квантово-механический вопрос вряд ли будет рассматриваться, ибо ничего “божественного” (душевного, вселенского) в самом сознании нет, как полагают некоторые. Это всего лишь идея из разряда непонимания, что может быть что-то сложнее, чем человеческое сознание. А оно обязательно есть, мы сами в нем принимаем участие, эволюционируя. Конечно, никто не отрицает, что сознание, какое оно есть, будет со временем достижимо для симуляции. Вопрос только времени и этики.

Вопрос от red_ostrich:

Какова доля учёных из разных областей в Blue Brain Project? Есть ли доля людей, занимающихся теорией, или в основном упор на анализ и описание экспериментальных данных? Кто занимается дизайном экспериментов и как он проходит? На каком уровне нужно изучить биологию, какому-нибудь математику (или физику, или специалисту CS), чтобы участвовать в проекте?



Ответ:
Большинство ученых занимается теорией и построением моделей. Хотя сам проект, прежде всего, нейронаучный, а уже потом вычислительный. В части программирования есть команда высокопроизводительных вычислений, команда визуализаторов и команда построения платформы (самая большая из вычислительных). Какое-то знание нейро-процессов нужно приобрести даже ребятам из CS в начале работы, но все это достаточно быстро понимается на абстрактном уровне. Главное, чтобы всегда был медиатор между вычислителями и теоретиками, ибо эти стороны не всегда способны найти равноправный язык для работы.

Кстати, довольно большая группа учёных занимается нейро-формным робостроением SP10.



Вопрос от vsh:

Можете в двух словах описать модель, которую вы используете для симуляции? Скажите, есть ли вещи, которые она по каким–то причинам не учитывает, а вы бы предпочли, чтобы учитывала?



Ответ:
К сожалению, не можем, все модели в BBP находятся под NDA. Как бы то ни было, вы без проблем можете почитать про механизмы, являющиеся частью моделей (1, 2, 3, 4).

Вопрос от X5robot:

Можно ли сейчас оценить насколько энергозатратен будет аналог?



Ответ:
Если имеется в виду энергия, затраченная на саму симуляцию, то пока даже данный параметр определить достаточно сложно (есть оценки в гигаватты электроэнергии и миллиарды евро инвестиций). Брать текущие модели и текущие машины не совсем честно, ибо затрачиваемых энергоресурсов сейчас больше на меньшее количество нейронов, плюс новое поколение суперкомпьютеров будет потреблять меньше электроэнергии, и в идеале весь human brain должен будет симулироваться на 20 мегаваттном «датацентре».

Nanometer


Вопрос от Пастух Евфграфовича:

А можно перенести модель нейрона на модель какой-либо человеческой организации, заменив аксоны типа телеграфной связью. Сколько минимум человек потребуется для такой модели? Или хотя бы для одного синаптического пузырька? Если, конечно, есть хоть какая программа моделирующая его поведение? Хватит ли для этого обычного спортивного стадиона? И почему бы и нет, если мозг муравья состоит всего из где-то 250 тысяч нейронов...



Ответ:
Модель нейрона можно перенести на все, что угодно, но только зачем? На данный момент ставится цель изучить те самые нейроны и их связи, а потом уже, после построения соответствующих математических моделей, их можно перенести практически на всё, что угодно.

Если что-то мы упустили, то всегда можно обратиться в FAQ самого проекта.



И в завершение сего слегка подзатянутого повествования ещё одно фановое, веселое видео с TED с субтитрами и в оригинале:
donmigel_62: (кот - учёный)

Собственно ответы на вопросы

начало - http://donmigel-62.livejournal.com/277025.html

После публикации первой части статьи мы дали около недели, чтобы все смогли высказать свои вопросы и комментарии, после чего собрали всё вместе и начали плакать обрадовались неимоверному количеству вопросов, которые к нам поступили. После нескольких бессонных недель поиска информации, обзванивания соседей и знакомых, мы-таки готовы представить ответы.

Каждый вопрос содержит ник того, кто этот вопрос задал, поэтому если вам не хочется читать всё целиком, то можете смело переходить к нужному ответу. Также часть вопросов объединена, так как тематика и цель вопроса приблизительно одна и та же (например, сознание vs симуляция мозга).

HabraHabr
Вопрос от NadezdaSh:



Цель проекта — создать единую открытую платформу для экспериментов с симуляцией функций человеческого мозга, некий единый открытый фреймворк. Можно будет разработать и новые компьютерные модели эмуляции, и тестировать новые методы лечения болезней.

Из того что описано как цель становится непонятно зачем эмулировать в железе нейрон, если это можно сделать програмно. В цели так и написано создать открытый фреймворк.

В играх можно эмулировать вселенную и полеты к звездам, в низкоуровневых языках контролировать перемещение байтов. Неужели нельзя програмно эмулировать нейрон. Возможно это не та цель, которую преследует проект…
1. Пояснить основную цель проекта. Цель — сделать новое запоминающее устройство?
2. Как эмуляция нейрона позволит лечить болезни? Человеческий мозг состоит из ряда других частей, а не только из нейронов. Помимо того, что еще есть тело.



Аналогичные вопросы от пользователя Dedushka_shubin:


1. Какая конечная цель проекта? Что предполагается получить в результате?
2. (ответ 3) Какое значение это будет иметь для медицины и социальных наук?


Ответы:
1. Цель проекта как раз та, что заявлена: создать единую базу данных нейронных структур и механизмов, которые к ним применимы, для возможности симулировать различные нейронные соединения в частности, и дойти до масштабов человеческого мозга в целом. Симуляция нейронов как раз происходит программно, после тщательного изучения того, что происходит с нейронами на реальном микро и макроуровне. Все аккумулированные данные будут как раз в байтах, в структурах нейронной сети, но вместе с тем, планируется их реализация в рамках SP9 в железе, в нейроморфных чипах.

2. При успехе проекта это будет колоссальный прорыв в области медицины. Сейчас больных заболеваниями, связанными с различными поражениями мозга, лечат таблетками, хотя понятия не имеют точно, на что они именно влияют. При анализе нейронных структур можно будет видеть болезнь “изнутри”, и уже от этого отталкиваться, что должно быть изменено на каком-то уровне, чтобы человек стал “здоровее” (т.е. более адекватный по общепринятым нормам общества). К примеру, в данном видео рассказывается о потенциальной пользе изучения мозга для медицины:



Насчет социальных наук — это уже вопрос о взаимодействии различных видов нейронных структур, грубо, разных мозгов. Этот вопрос пока что задавать достаточно преждевременно, да и никакой заявленной цели проекта в этом отношении нет.

Если будет интересно, то в открытом доступе есть небольшой симулятор работы нейронов на мембранном уровне, в нём можно строить синоптические, ионные связи, обрабатывать систему спайков и так далее.

3. Все сигналы, исходящие от нашего тела, проходят через мозговые процессы. В мозгу присутствует физико-химико-электронная среда, которая и является частью симуляций. Модели не только включают в себя сами нейроны и их топологию, но также предполагают активность вне нейронов, в среде, где они находятся.

Про взаимодействие мозга с мышцами можно посмотреть данное видео с субтитрами или в оригинале:



Вопрос от Anc:



1. В таких исследованиях основная суть смоделировать реальные нейроны. Будет ли кто-нибудь в проекте заниматься трактовкой смоделированных процессов? Первые искусственные нейронные сети основывались на предположении о суммации входящих сигналов в нейроне. Потом появились спайковые нейронные сети. Сейчас зародились нейросети с различным влиянием на результат входных сигналов по дендритам или в зависимости от типа синапса. Ваши исследования вполне могут стать основой для новых моделей искусственных нейронных сетей.



Аналогичный вопрос задал waphyld:



Расскажите о критериях сопоставления их модели на предмет соответствия функционирующему мозгу. Если таковые имеются. Другими словами — как они поймут, когда следует остановиться?





2. Какие структурные части мозга будут сканироваться, моделироваться и различаться в проекте? Только нейроны? Миелин? Глия? Кровеносные сосуды? Гемато-энцефалический барьер в целом? Микротрубочки, слои неокортекса, какой-то участок неокортекса или другие части мозга?
3. Будет ли модель динамической или статической в плане установления новых связей и отмирания старых? Как-никак за день прожитой жизни в мозге устанавливается и разрывается огромное количество синапсов.



Ответ:
1. Чтобы построить адекватную модель нейронных сетей каждый слайс (срез) мозга подвергается длительной и нудной процедуре проверок, эмуляций и очередных проверок. То есть, для установления связи между отдельными нейронами используются электроды и датчики, которые вживляются в определённые области мозговой ткани. На эти электроды подаётся некий импульс и с помощью датчиков регистрируется направления распространения импульсов.

Далее это переносится на конкретную модель и проводится симуляция аналогичного стимулирующего воздействия на модели. Если всё работает хорошо, то эта часть оставляется, если нет, то проводятся новые эксперименты с мозговой тканью. Таким образом, компьютерные результаты сравниваются с реальным откликом нейронов в мозге. Естественно, что для одних и тех же областей вся процедура проделывается несколько раз, чтобы получить статистически верные результаты.

2. Всё смоделировать сразу не представляется возможным. Сначала это будут только нейроны, как основные клетки и структуры, участвующие в обработки информации, и по большому счёту только неокортекса, самой поздней с точки зрения эволюции части мозга определяющей наши мыслительные процессы.

Что же касается симуляций, то третий-четвертый уровень – это построение нейронных сетей, где нейрон рассматривается как единое целое, без дальнейшего масштабирования, то есть нейрон и определенные связи с другими нейронами – сеть. А уже на основе этого можно симулировать запросто и 75 миллионные нейронные сети. Но это совершенно другая тема: называется такой симулятор NEST, и он тоже часть нашего проекта Blue Brain Project.

3. На данный момент рассматриваются только статические связи. Когда симуляции на имеющихся моделях достигнут определенного уровня совершенства, можно будет начать говорить об изменяющихся связях. Прежде чем забегать вперед, нужно сначала установить правомерные результаты текущих тестов. Сейчас самая большая модель в исследованиях обсчитывается в пределах 12.5 миллисекунд реального времени. Не думаю, что изменения связей в таких масштабах очень актуальны к рассмотрению.

Вопрос от whileNotFalse:



На каком уровне Вы моделируете нейроны: на детально-физическом или абстрактно-функциональном? Возможно, есть какие-нибудь аналогии и интересные факты о работе нейронов?



Ответ:
Как происходит моделирование нейронов: во-первых, по слайсам мыши (подпроект SP1) с помощью автоматизированных комплексов микроскопов составляются топологии нейронов. В принципе, такую работу можно проводить в автоматическом режиме, но пока это находится в зачаточном состоянии (см. предыдущую статью о 3D-реконструкции головного мозга). Поэтому сейчас это делается в смешанном режиме: вручную плюс некоторая автоматическая обработка/коррекция/постобработка. Фотографии и точность построения таких карт определяется высоким разрешением микроскопов. Далее, как уже отмечалось выше происходить проверка связей между нейронами путём подачи электрических импульсов в соответствующие участки мозговой ткани.

Во-вторых, данные других подпроектов помогают понять, в чём заключается роль тех или иных областей мозга. В результате, на выходе мы имеем копию нейронной сети, которая построена, как физическая копия реального мозга с присвоенным ей функционалом.


Вопрос от esir_pavel:



Меня волнует вот какой вопрос. Проект The Human Brain ставит своей целью создать модель целого мозга. А дальше, используя эту модель, чего фантазия пожелает, хоть моделировать нейродегенеративные заболевания и тестировать лекарства от них, хоть моделировать сознание.

Ясно, что для вычислительного тестирования лекарств нужны биологически правдоподобные модели нейрона, вроде Ходжкина-Хаксли. А вот, что касается сознания, есть такое предчувствие, что его можно смоделировать используя и гораздо более простые модели нейронов, не учитывающие всякие физиологические особенности, вроде феноменологической модели Ижикевича.

Поэтому мой вопрос в уточнённом варианте звучит так: «Ведутся ли в рамках проекта Мозг Человека исследования возможности реализации сильного или хотя-бы слабо сознательного существа на основе простых феноменологических нефизиологических моделей нейронов?»



Также подобными вопросами задавались kvz:



1. Планируется ли в дальнейшем на основе результатов выполнения данного проекта попытаться смоделировать сознание, или это совсем другого рода исследование? Если да, то со стороны это похоже на то, как если бы мы рассматривали под микроскопом магнитные накопители жесткого диска и резали бы нано-ножами процессор с целью разобраться в принципах работы Windows XP.




andreyis:



Вопрос о мозге человека это всегда вопрос о сознании. Как рождается сознание? Где то место, в котором смысл переходит в действие?



wilderwind:



Возможно ли, программно смоделировать эволюцию возникновения сознания?
Возможен ли, путь создания искусственного интеллекта путём самостоятельной эволюции программного обеспечения?



И M_Romul:



Если я не ошибаюсь, в декларации намерений HBP сказали, что цель — симуляция работы головного мозга (гм) человека БЕЗ симуляции сознания. Как так? Если гм человека работает целиком — будет сознание. Биоэтики настояли на такой формулировке? И да, симуляция работы будет в реальном времени? Кто донор, подаривший вам мозг? Его пол\возраст\культура? Это же будет считаться загрузкой сознания, когда все получится?





2. Есть два крупных проекта государственного уровня — The Human Brain Project и Blue Brain Project. Однако сложилось такое впечатление, что все они связаны с исследованием в первую очередь биологических и химических процессов мозга с применением всевозможных микроскопов и прочего измерительного оборудования. Выделяются ли крупные гранты именно на моделирование сознания? Ученые по какому именно направлению ближе по своей специальности к моделированию сознания именно как информационной оболочки (а не на уровне биологической структуры) — Computer Science или Neuroscience?



Долгий и нудный ответ:
1. Сознание – это побочный эффект, но никак не передовая, приоритетная цель HBP. Сознание – это как видеть то, что происходит на экране монитора, при этом, не понимая, из чего устроена начинка компьютера – тут Вы абсолютно правы. В HBP же занимаются, грубо говоря, построением различных систем той самой начинки (отдельно CD, процессор, память), и уже потом из них будет можно собирать различные конфигурации.

Или вот другой пример, как создавалась медицина. Долгое время люди и понятия не имели о ДНК, причинах болезней и так далее, но лечили, резали, кровопусканием занимались. А сейчас у нас есть доступ к молекулярной медицине, когда эффективное лекарство или кандидаты в них могут быть рассчитаны на компьютере, ДНК-терапии, выращиванию органов и тканей, а также клонированию. HBP – попытка перескочить «средневековье» в понимании принципов работы мозга за 10 лет.

В основе проекта лежит цель изучения механизмов нейро-физико-химического взаимодействия нейронов между собой и окружающей средой. Это именно та основа, которая может дать ответы на фундаментальные вопросы о работе самих нейронов. Мозг – биологическая структура, которая, собственно, и изучается в HBP, а сознание есть побочный результат эволюционного усложнения этой биологической структуры. В какой-то момент времени мозгу наших далёких предков пришлось начать обрабатывать всё возраставшие объёмы информации, и эволюцией был найден отличный механизм для этого – колонны неокортекса, которые работают фактически, как ядра в нашем многоядерном мозге, а уж затем развилось сознание на базе этого эволюционного ухищрения.


Источник

Про сознание в этом контексте говорить еще рано, ведь мы пока хотим научиться лишь симулировать мозговую деятельность. Но, если оно, сознание, зависит только от нейронных, синаптических и молекулярных взаимодействий, оно безусловно появится как побочный эффект все более сложных взаимодействий нейронов в бОльшем количестве. Если так, то мы сами станем свидетелями его возникновения с момента симуляции достаточно сложных нейронных структур, позволяющих достичь определенного уровня развития мозговой деятельности.

Вопрос искусственного интеллекта (ИИ) напрямую коррелирует с вопросом о сознании. То, что сейчас люди называют ИИ – это попытка придумать формулу псевдо-сознания, и подогнать ее под общие случаи. У BBP задача абсолютно противоположная: создать структуры, усложнение которых возможно приведет к симуляции ИИ в той или иной степени, или даст большое развитие уже имеющимся подсистемам ИИ. Но этот подход “с низов”, хоть и гораздо более время затратный, намного более фундаментальный и правильный. Мы не используем феноменологических построений для этого.

Конечно, создание искусственного интеллекта путём самостоятельной эволюции программного обеспечения это именно то, чего мы все ждём от HBP, но только после того, как учёные поймут принципы работы мозга и научатся хотя бы его на простейших примерах его симулировать.

К тому же, еще не доказано, что всех нейронных структур будет достаточно для само-сознания. Так что этически это легко можно обойти, используя такую постановку утверждения. Что касается того, как оно будет на самом деле, – кажется, что очень многие забегают вперед. Никто не знает еще, с чем придется столкнуться до тех пор, пока не появятся модели нейронов, близкие к настоящему мозгу человека, в котором 300 миллиардов нейронов. Симуляционные расчёты будут приближаться к реальному времени, а потом и опережать их, – ведь никто не откажется от более быстрых вычислений.

Для симуляции донор-человек, как таковой, не нужен, так как наш мозг работает по определённым алгоритмам на 90% одинаковых у всех людей.
Можно, к примеру, обратиться к данной лекции:



Что понимать под загрузкой сознания? Сознание себя осознает на каком-то этапе: оно либо есть, либо нет. Будьте уверены, не далеки те времена, когда на улицах будут стоять люди с транспорантами “не трогайте модель Т2030, она себя осознала”, – хотя это всего лишь симуляция, и грань там очень тонкая.

И ещё раз повторимся, вопрос о мозге и сознании – это больше даже философский вопрос, нежели научный. Кто может ответить: есть ли у животных сознание, если они сами нам об этом сказать не могут?

Например, в данном видео утверждается, что если у живого существа есть связь между мозговым стволом и корой головного мозга, то такое животное обладает самосознанием, способно запоминать и воспроизводить паттерны:



Что же касается смысла, то он, смысл, переходит в действие всё в той же биологической структуре, мозге, которая получает входной сигнал, «оценивает» его – осмысливает – и выдаёт некоторую выходную информацию, например, что надо переставить ногу из позиции А в позицию Б.

И этот длинный ответ хотелось бы окончить TED-лекцией одного из идеологов проекта – Henry Markram. Стоит отметить, что за всю лекцию он НИ разу не упомянул consciousness – сознание, лишь только perception – чувство, восприятие:



Советую также обратиться к серии TED-лекций “How does my brain works?”, очень рекомендую посмотреть 1,2 и 6,7 лекции.

2. Blue Brain Project – чисто швейцарский проект, который стал в своё время толчком для принятия программы The Human Brain Project. Основная цель обоих проектов – понять, как устроен и как работает мозг, вопрос о сознании вторичен, так как сознание – это наивысшая степень развития мозга. Не понимая, как работает мозг на уровне биохимии, мы просто не в состоянии построить адекватную модель какого-либо сознания, за исключением, феноменологических.

Что же касается чего больше, то это скорее Neuroscience при поддержке и активном участии Computer Science.

Вопросы от CompleteBrains, присланные на почту:



1. Есть ли какие-то способы для одного человека удаленно внести свой вклад в проект? Вакансии в HBP подразумевают переезд в Швейцарию, насколько я понимаю?
Также, в разделе www.humanbrainproject.eu/participate сказано о возможности кооперации с организациями. Возможно, я смогу хотя бы присоединиться к подобной организации и, таким образом, внести свой вклад?



Аналогичный вопрос от пользователя hidoba:



Как добровольцу поучаствовать в проекте? Пусть даже с проживанием на полгода участия за собственный счет.





2. Самый главный вопрос: возможно ли начав с позиции разработчика со временем глубоко вникнуть в тематику и начать вносить свой вклад непосредственно в исследования, а не только в создание программных моделей? HBP – это подходящее место для подобного развития или же наука и разработка в нем сильно разделены (потому что проект огромный, например)?

3. В HBP много подпроектов и поэтому непросто выделить общую суть. Меня интересует, HBP нацелен на изучение и воссоздание принципов разума в любой форме или только человеческого? То есть, чисто гипотетически, получится ли в рамках данного проекта создать зачатки интеллекта разумного, но отличного от человеческого, если это будет целесообразно? Или же проект ограничивается только тем, что относится к человеку, его особенностям и проблемам? Перефразируя в одно предложение: что в проекте важнее: исправлять недостатки человеческого разума или создавать что-то новое на его основе? Немного странный вопрос, но все же.

4. Какая ситуация с кандидатами, очень жесткая конкуренция на данный момент? Просто я по некоторым параметрам слабоват (Linux, English на уровне intermediate, а не fluent) а по другим в относительном выигрыше (Game Engines, 3D Graphics, GPGPU). В общем, есть ли у меня шансы, стоит ли все бросать и срочно сейчас подтягивать английский? Потому что-то мне не совсем понятно, что конкретно подразумевается под «Experienced» или «Expert» в описании вакансий.

5. Если не получиться сейчас, можно ли будет попытаться еще раз, через год, два? Есть ли подпроекты старт которых намечен на будущие несколько лет? Или хотя бы присоединиться к партнерским организациям.

6. И напоследок, сугубо практические вопросы, только на случай если будет лишнее время: Есть ли вероятность использовать в дополнение к C++ еще и C# (Mono, Interop)? Например, для клиента или прототипа модели. Каков примерный процент от задач занимает поддержка, рефакторинг и улучшение существующего кода? График работы обычный или более гибкий? Просто я не в курсе как принято в научной среде.



Ответ:
1. Human Brain Project — это проект по всей Европе, включая также несколько институтов в США и Япониии. Для участия не обязательно приезжать в Швейцарию, где находится штаб Blue Brain Project. Эти административные вопросы желательно решать с соответствующим отделом администрации или отделом кадров.

2. Конечно, все возможно. Но разработка и исследования тесно связаны, одно не может без другого. Люди, приходящие на девелоперские позиции, бывало, уходили целиком в исследования. Такая же ситуация, как и везде.

3. HBP нацелен на человеческий мозг, но, безусловно, на пути к этой цели будут использованы все модели более низких мозговых эволюций, начиная с мышей. Что касается “другого”, отличного от человеческого, разума, то такой цели нет, а как раз наоборот – цель на исправление проблем существующих мозговых активностей.

4. Зачем гадать? Присылайте резюме на вакансию, и будет видно. Кандидатов на позиции не так-то и много, потому что найти хорошего специалиста с нужными навыками очень сложно. Мы получаем резюме из разных точек мира, но почему-то никого конкретно из русскоговорящих стран. Возможно, какое-то усилие нужно сделать именно нашей пиар команде, чтобы проект был более узнаваем в странах, где говорят по-русски. У нас ведь очень много умных и квалифицированных разработчиков. С другой стороны, без хорошего английского попасть в проект будет достаточно сложно, но попытаться стоит.

5. Проект развивается, вакансии обновляются, подпроекты вырастают. Так что опять же – чего гадать, шлите резюме.

6. Конечно, по части программирования, в проекте используются разнообразные виды языков, даже те, о которых не особо услышишь среди большинства разработчиков. Поддержка, рефакторинг – все это насущные проблемы всех кодеров, как и в любой другой компании. Мы тоже боремся за совершенствование кода и его оптимизацию. Конечно же, это одна из ключевых частей проекта. Иначе как можно симулировать нейроны в реальном времени с мЕньшим количеством памяти (и большим количеством нейронов, соответственно). Для этого есть специальная команда High Performance Computing – Software Engineers.

Вопрос от kvz:



Что сейчас выглядит перспективнее — смоделировать искусственный разум на основе биологических структур живых существ или на супер-компьютере, состоящем из классических электронных компонентов?



Ответ:
Что значит смоделировать искусственный разум на основе биологических структур? Вырастить что-то содержащие ДНК? Это довольно сложно провернуть, в первую очередь из-за невоспроизводимости один к одному биологических объектов. Сделать это гораздо сложнее, чем например, построить биоморфные системы в железе. Например, в рамках SP9 создаётся проект нейроморфного чипа, который будет работать быстрее биологического аналога на порядки. Поэтому перспективнее, подглядывая за Природой, переносить всё на существующую компонентную базу.


Источник

Вопросы от SAKrisT:



1. Возможно ли уже сейчас сделать подобный 3D снимок части мозга с живого подопытного без последствий?
И если ответ да на первый, то следующий, может быть наивный вопрос, но все же.
2. Можно ли отследить изменения в мозге после обучения чему-либо новому? Очень интересно узнать, как же хранится информация. Хочется более детально узнать и увидеть изменения. Думаю, самих ученых этот вопрос очень волнует.



Ответ:
1. Для этого как раз и нужна MRI и ЯМР-томография, но с помощью описанного метода (3D FIB/SEM) этого сделать нельзя, так как ионным пучком удаляется часть мозговой ткани, а сама ткань требует определённой пробоподготовки и фиксации.

2. Опять-таки, это вопрос к MRI и функциональному МРТ. Ложитесь в томограф и учите слова, например. Кстати, о языках, тут народ подобное сделал уже. Выборка правда несколько человек но всё же. Идея такова: как люди учат слова и языки. Три группы: билингвы (т.е. двух языковая среда с рождения), дети, начавшие учить язык в раннем возрасте и в позднем. Результат: нормальный мозг у первых и вторых групп детей и увеличенная часть слева, вроде бы, где-то около мозжечка у третьей. Надо бы найти ссылку на это исследование…

По сути заданного вопроса: мне сейчас, если честно, трудно представить, чтобы мы могли это проверить в живом организме на уровне нейронов или их перестроения, как мы учимся, запоминаем — in vivo, что называется. Мы можем к этому теми или иными ухищрениями подобраться поближе, но возможности науки, к сожалению, ограничены.

Вопрос от пользователя Nashev (на комментарий engine9):



«Считаю нужным упомянуть проект, привлекающий силы добровольцев для построения модели нейронных связей посредством игры»



Справка: EyeWire — проект по исследованию сетчатки глаза человека силами добровольцев. Проект был создан в результате кооперации между Массачусетским технологическом институтом (MIT) и Институтом медицинских исследований им. Макса Планка


А вот вопрос в Blue Brain Project — знают ли они об этом проекте, и что они о нём думают?
Готовы ли догнать/перегнать/поддержать/перенять методы? Работают ли точнее/грубее и т.п.?



Ответ:
В BBP скоро запустится проект под названием “Adopt a Neuron”, где каждый сможет принять участие в построении биологически реалистичных нейронов. Это похоже на проект SETI, где пользователи, установившие приложение, помогают обсчитывать сигналы из космоса. Точно также каждый сможет “усыновить” нейрон для его построения и анализа в режиме «screen saver».

Продолжение ответов на вопросы -  http://donmigel-62.livejournal.com/277595.html

http://habrahabr.ru/post/214123/
donmigel_62: (кот - учёный)

The Human Brain Project: Вы спрашивали – мы отвечаем


Источник: Nature

Некоторое время назад на Хабре была опубликована заметка о возможностях 3D SEM-микроскопии применительно к исследованию структуры человеческого мозга в рамках европейского мегапроекта «The Human Brain Project». Под катом мы постарались максимально подробно – а это значит будет много текста – ответить на заданные вопросы, но начнём по традиции с некоторого введения.
Attention! Впереди очень много текста




Предисловие

Как показала практика предыдущей статьи и комментариев к ней на трёх ресурсах: HabraHabr, Nanometer.ru и Dirty. Чтобы пояснить, а чем собственно занимаются химики, физики, биологи, математики, инженеры и программисты в рамках The Human Brain Project (HBP), поэтому я хотел бы сначала остановиться более подробно на главной цели проекта и описании 12 субпроектов (SP), объединённых в HBP.

Основная цель и задачи HBP

Начнём с глобального. Итак, HBP ставит своей задачей ни много ни мало, а понимание работы головного мозга человека. И если мы сможем воплотить эту мечту в жизнь, то мы поймём, как лечить различные заболевания головного мозга, сможем осознать, что же всё-таки делает нас людьми, а также создадим революционные компьютерные технологии.

Краткое описание всех 12 подпроектов (в конце каждого ролика приводится список организаций, работающих над их реализацией):

SP 1 – Strategic Mouse Brain Data Основная цель данного проекта: получить всю недостающую основную информацию о структуре головного мозга мышей и упростить сравнение между мышиным мозгом и человеческим.

Фактически часть данного подпроекта по исследованию мозга с помощью трёхмерной электронной микроскопии была разобрана в предыдущей статье. Как правильно заметили в комментариях к посту, мыши умеют решать простейшие головоломки, например, целенаправленно нажимать кнопочку для получения еды или искать кратчайший путь в лабиринте с оной.


SP 2 – Strategic Human Brain Data Основная цель: получение многоуровневого набора данных о человеческом мозге, который сходен с данными, полученными для мозга мышей, и упрощение использования данных проекта SP 1 для предсказания процессов в мозге человека.

Таким образом, команда данного проекта будет заполнять пустоту между микроскопическими данными, полученными в проекте SP 1 и макроскопическими данными, которые можно получить, например, с помощью МРТ. В том числе планируется создать 3D “Google”-map мозга, каждый пользователь которой сможет увидеть где и какие области находятся, как происходит передача сигналов и так далее.



Пользователь Хабра vaborg проговорился, что вовлечён в проект по МРТ (SP2), так что просим его написать нам подробнее об изучении мозга с помощью МРТ и ЯМР и связи этого подпроекта с SP1 и SP3.

SP 3 – Cognitive Architectures Основная цель: более глубокое познание когнитивной архитектуры мозга (пардон за тавтологию), то есть как мы читаем, как распознаём вещи, лица, в чём заключается мотивация и как она работает и так далее.

Другими словами, эти ребята занимаются определением, какие области мозга и как взаимодействуют между собой (например, как зрительная или слуховая информация обрабатывается, какие части мозга задействованы при этом), то есть это классический «top-down» подход, в отличие от двух первых – «bottom-up».



SP 4 – Mathematical and Theoretical Foundations of Brain Research Основная цель подпроекта: разработка теорий, математический теорий, которые лягут в основу всех дальнейших проектов по созданию модели мозга. Фактически, этот подпроект о том, как, зная структуры мозга на разных уровнях, построить единую математическую модель, включающую в себя также такое важное свойство мозга, как гибкость.



SP 5 – Neuroinformatics один из основных подпроектов в рамках HBP. Его основная цель – организовать и сделать максимально доступной для нейроучёных весь тот массив различных данных, знаний и инструментов для изучения мозга, который был наработан международным коллективом учёных. В частности, для реализации этого уже функционирует web-site, на котором можно, например, взглянуть на мозг мышки и увидеть в каких регионах мозга производится тот или иной белок.



Более подробно о том, как собираются и обрабатываются данные можно посмотреть на TED с русскими или английскими субтитрами.



SP6 – Brain Simulation Главная цель подпроекта: создать такие инструменты, которые позволят нам, основываясь на биологических данных проводить симуляцию, моделирование отдельных частей и даже целого мозга. Это будет открытая платформа. Возможно, также, что удастся в моделировании учесть воздействие и взаимодействия на молекулярном уровне.



SP7 – High Performance Computing Данный подпроект имеет своей целью предоставить всем вовлечённым в HBP широкий доступ к суперкомпьютерам, Big Data и облачным технологиям, а также поддержку в визуализации, создании и симулировании многоуровневых моделей мозга и так далее.



SP8 – Medical Informatics Основная цель подпроекта: разработать методы, которые позволят выявлять болезни (сюда войдут клинические и генетические данные, данные МРТ, собираемые в госпиталях и так далее), а также понять симптоматику болезни и как можно было бы их лечить на фактически молекулярном уровне.



SP9 – Neuromorphic Computing В рамках данного подпроекта планируется создать, внедрить в производство и развивать конфигурируемые нейроморфных платформы и чипы, внутри которых будут сидеть модели мозга, разработанные в SP6. Каждый такой чип по задумке авторов будет работать на принципе смешения сигналов (фактически аналоговый процессор) и будет содержать до четырёх миллионов нейронов с миллиардов синаптических связей, что должно обеспечить скорость работы быстрее до 10 000 раз, по сравнению с обычным мозгом.



SP10 – Neurorobotics Целью подпроекта является создание программной и аппаратной платформы, позволяющей учёным совмещать апробированную модель мозга или отдельных его участков к телу робота для создания нейроморфным роботических систем.



SP11 – Applicationsданный подпроект больше интересен, скорее всего, для фантастов и футурологов, потому что именно в нём разрабатывается концепции Медицины Будущего:



Нейронаук Будущего:



Вычислительной Техники Будущего:



SP12 – Ethics and Society фактически данный подпроект будет заниматься разработкой этических норм, расчётом социальных последствий и потенциальных рисков от всего HBP.



Собственно ответы на вопросы во второй части публикации - http://donmigel-62.livejournal.com/277494.html

donmigel_62: (кот - учёный)

Космическое событие года: черная дыра в действии

Прямо сейчас крупнейшие телескопы во всем мире направлены к центру нашей галактики, где ожидается космическое событие года: поглощение газового облака сверхмассивной черной дырой.




Изображение, созданное компьютером, показывает возможную траекторию газового облака, в случае, если оно продолжит свое движение по орбите вокруг черной дыры

Наблюдая за черной дырой в действии, астрономы надеются увидеть собственными глазами, как газовое облако исчезает в жерле сверхмассивного космического монстра.









Хотя многие представляют себе черные дыры в виде гигантских космических пылесосов, на самом деле они такие же массивные объекты, как, например, звезды. Это означает, что космические тела могут спокойно вращаться по орбите вокруг них до тех пор, пока не приблизятся на определенное расстояние и не пройдут горизонт событий, после чего их поглощение черной дырой становится неминуемым.

Это поможет физикам наконец ответить на актуальный вопрос последних десятилетий: почему черная дыра посередине Млечного Пути почти не проявляет своего присутствия.

Ученые настроили телескопы на самые разнообразные длины световых волн, чтобы получить максимально возможную информацию о происходящем вблизи черной дыры. Но что именно они увидят, остается не до конца ясным.

Это напоминает происходящее за секунды перед пенальти в футболе. Каждый знает, что сейчас будет удар по мячу, но что последует за ним − остается только гадать. Мы все сейчас находимся в положении зрителей, замерших в ожидании удара.

− Штефан Гиллессен, астрофизик из Института внеземной физики общества Макса Планка в Германии

Газовое облако, которое в настоящий момент двигается по направлению к черной дыре, может продолжить свой путь по орбите вокруг нее − или же натолкнуться на остатки газов и пыли, что замедлит ее скорость и направит прямиком в жерло космического монстра.

Первый сценарий поможет ученым расширить свои познания об эволюции галактик и вписать новые страницы в историю Млечного Пути. При втором же варианте астрономы могут стать свидетелями грандиозного космического «обеда», в процессе которого черная дыра поглотит большое количество вещества.

В любом случае, ученые ожидают получить важные сведения, которые расширят их познания и понимание процессов, происходящих вблизи космических гигантов.

Космическое событие года: черная дыра в действии ©YouTube/ Sun.org


donmigel_62: (кот - учёный)
С Днём рождения!

...Я не буду присягать флагу одной нации, потому что мы в долгу перед теми людьми, что жили раньше и которые так много для всех нас сделали. Среди них есть представители каждого народа. Я предпочту дать клятву верности планете Земля и всему живому на ней...
Жак Фреско. 1920 год.


Жак Фреско у Ларри Кинга. 1974 год -




Фильм Жака Фреско "Рай или забвение" 2013 год.

donmigel_62: (кот - учёный)
Оригинал взят у [livejournal.com profile] scienceblogger в Желтый гипергигант
Artist’s impression of the yellow hypergiant star HR 5171
«Artist’s impression of the yellow hypergiant star HR 5171» на Яндекс.Фотках

Интерферометр Очень Большого Телескопа ESO (VLTI) обнаружил крупнейшую желтую звезду — одну из десяти самых крупных звезд, открытых на сегодняшний день. Диаметр гипергиганта более, чем в 1300 раз превосходит солнечный. Сверхзвезда является компонентом двойной системы; ее спутник расположен так близко, что фактически соприкасается с главной звездой. Ряд наблюдений общей продолжительностью больше шестидесяти лет, некоторые из которых выполнены астрономами-любителями, также свидетельствует, что этот редкий и необычный объект очень быстро меняется и что мы застали его на очень кратковременном этапе его жизни.



Используя Очень Большой Телескоп-Интерферометр (VLTI) ESO, Оливье Шесно (Olivier Chesneau) из Обсерватории Кот д’Азур (Ницца, Франция) и международная группа исследователей обнаружили, что диаметр желтой звезды-гипергиганта HR 5171 A [1] гораздо больше, чем предполагалось [2], и достигает колоссальной величины: 1300 диаметров Солнца. Таким образом, HR 5171 A оказывается самым большим из известных желтых гипергигантов. Он также входит и в десятку крупнейших известных звезд — на 50% больше, чем знаменитый красный сверхгигант Бетельгейзе — и примерно в миллион раз ярче Солнца.

“Наши новые наблюдения, кроме того, показывают – и это полная неожиданность -- что HR 5171 A образует очень тесную двойную систему с другой звездой”, -- говорит Шесно. “Компоненты системы расположены настолько близко, что практически соприкасаются друг с другом, и система выглядит этаким гигантским земляным орехом”.

http://www.space.com/25024-rare-hypergiant-star-revealed-1300x-more-massive-than-sun-video.html

В этой работе астрономы воспользовались техникой интерферометрии, позволяющей комбинировать световые потоки от нескольких индивидуальных телескопов, что эквивалентно использованию одного гигантского телескопа с диаметром зеркала до 140 метров. Полученные результаты навели ученых на мысль тщательно исследовать более ранние наблюдения этой звезды, охватывающие период времени более 60 лет, и проанализировать ее поведение за эти годы [3].

Желтые гипергиганты очень редки, их в нашей Галактике известно всего с десяток; самый известный пример – Ро Кассиопеи. Они принадлежат к числу самых крупных и ярких из известных звезд и находятся на нестабильной и быстропеременной стадии своей эволюции. Одной из форм этой нестабильности у желтых гипергигантов является то, что они выбрасывают наружу большие массы материи, образуя вокруг себя протяженные массивные атмосферы.



Несмотря на огромное расстояние до этой звезды – почти 12 000 световых лет от Земли – объект можно даже разглядеть невооруженным глазом [4], правда, при очень остром зрении. Оказалось, что за последние 40 лет HR 5171 A увеличивалась в размерах и охлаждалась, так что ее развитие происходит прямо на наших глазах. Всего несколько звезд зарегистрированы на этой очень кратковременной фазе эволюции, когда их температура быстро и резко меняется.

Анализируя переменную яркость звезды и используя наблюдения, выполненные на других обсерваториях, астрономы подтвердили, что объект представляет собой затменную двойную систему, в которой вторичный компонент, вращаясь по орбите вокруг HR 5171 A с периодом 1300 дней, оказывается то перед ним, то за ним на луче зрения. Вторичный компонент лишь немного горячее, чем HR 5171 A, температура поверхности которого составляет 5000 градусов Цельсия.

“Открытая нами звезда-компаньон HR 5171 A должна играть очень важную роль в судьбе гипергиганта», -- заключает Шесно. «Например, вторичный компонент может «срывать» внешние слои атмосферы HR 5171 A и тем самым влиять на ее эволюцию”.

Новое открытие демонстрирует важность изучения гигантских короткоживущих желтых звезд, так как оно может способствовать общему пониманию эволюционных процессов в массивных звездах.

Примечания
[1] Эта звезда еще имеет обозначения V766 Cen, HD 119796 и HIP 67261.

[2] Сравнимые по свойствам аналогичные объекты относятся к классу красных сверхгигантов, радиусы которых достигают 1000–1500 радиусов Солнца, а начальные массы не превосходят 20–25 солнечных. Радиус желтого сверхгиганта -- 400–700 радиусов Солнца.

[3] Спектральные данные были получены на Англо-Австралийском телескопе с эшелле-спектрографом Университетского колледжа в Лондоне (University College London Echelle Spectrograph -- UCLES), в Южноафриканской астрономической обсерватории (SAAO) с приемником PUCHEROS, в Папском университете Чили (Pontificia Universidad de Chile -- PUC) и в ходе коронографических наблюдений с Коронографом ближней ИК-области (Near-Infrared Coronagraphic Imager -- NICI) на телескопе Gemini South. В число изученных фотометрических архивов входили фотометрическая база данных Южноафриканской астрономической обсерватории, включающая материалы наблюдений с 1975 по 2013 гг. и другие базы данных с 1983 по 2002, среди которых были материалы некоторых любительских обсерваторий. Авторы оценили согласие профессиональных результатов и данных, полученных астрономом-любителем Себастьяном Отеро (Sebastian Otero) с 2000 по 2013 гг., как “превосходное”, и “прекрасно иллюстрирующее качество этих любительских наблюдений”.

[4] Видимая звездная величина HR 5171 A колеблется между 6.10 и 7.30; звезда видна в созвездии Центавра.

Пресс-релиз: http://www.eso.org/public/russia/news/eso1409/
Статья: http://arxiv.org/pdf/1401.2628v2.pdf

donmigel_62: (кот - учёный)

Экс-чемпион по настольному теннису обыграл робота


Немецкий спортсмен Тимо Болль (Timo Boll) сыграл партию в настольный теннис с промышленным роботом KR Agilus и одержал победу со счетом 11–9. Об этом сообщается в видеоролике, размещенном на YouTube разработчиком робота, компанией Kuka.
Судя по видеоролику, сначала Болль уступал роботу, но когда счет дошел до 6–0 в пользу KR Agilus, спортсмен, который сейчас занимает восьмое место в мировом рейтинге теннисистов, начал наверстывать упущенное и в итоге выиграл поединок.

Матч между Боллем (в прошлом — первой ракеткой мира) и KR Agilus состоялся 11 марта и был приурочен к открытию завода Kuka в Шанхае. В феврале компания выложила в Сеть тизер поединка, который собрал более полутора миллионов просмотров.

52-килограммовый робот KR Agilus представляет собой руку-манипулятор и является «флагманом» линейки Kuka. Он может использоваться при погрузочно-разгрузочных работах, а также выполнять сборку, покраску и другие операции.



donmigel_62: (кот - учёный)
Ретро. Какой видели Вселенную в 1977 году.
"Powers of Ten" \ "Десятые степени"
музыка - Gas "Microscopic"

donmigel_62: (кот - учёный)

История Вселенной за 10 минут / The History of the Universe in 10 Minutes

Глядя на современное общество и особенно реалии большинства стран мира, где безмозглые идиоты с психопатией и ложной системой ценностей превращают миллионы людей в овощи и агрессивное стадо,  иногда кажется, что  4,5 миллиарда лет в нашей точке Вселенной - коту под хвост. Увы.

donmigel_62: (кот - учёный)

Специалисты NASA испытали систему дозаправки спутников

NASA успешно испытало роботизированную систему PROxiTT по захвату и дозаправке спутников прямо в космосе. В будущем эту систему планируется устанавливать на специальных космических роботах, которые будут отвечать за обслуживание спутников.



Испытание PROxiTT

В феврале текущего года специалисты NASA провели испытания роботизированной системы PROxiTT, которая предназначена для автоматизированной дозаправки спутников на орбите. Испытания прошли успешно, и в будущем эту систему планируется устанавливать на специальных космических роботах, которые будут отвечать за обслуживание спутников.





В испытании системы PROxiTT участвовали специалисты Центра космических полетов имени Годдарда и Космического центра Кеннеди, которые проводили дистанционное управление системой. Дозаправка муляжа топливного бака спутника гипергольным топливом и окислителем производилась в Кеннеди во Флориде под управлением центра, который находился в 1,3 тысячах километров в Годдарде в Мэриленде.

Перекачка топлива и окислителя производились на тех же скоростях и при том же давлении, как если бы это было на орбите. Известно, что в тестах использовались не жидкие имитаторы, а настоящие топливо и окислитель. Испытания продолжались девять дней.


Эту систему, как сообщает NASA, можно будет использовать также для обслуживания и дозаправки тех спутников, которые изначально не были проектированы для этого.


В настоящее время система PROxiTT представляет собой не единый аппарат. Это набор различного оборудования, которое в будущем объединится в систему. Специалисты намерены включить в комплекс три подсистемы: оборудование перекачки топлива (PTS), гибкий топливный шланг (FFH) и систему подачи окислителя (ONT), к которым в перспективе также добавится система, позволяющая производить ремонт и обслуживание спутников на орбите.


donmigel_62: (кот - учёный)

Crabster CR200 - самый большой в мире подводный шагающий робот (видео)


Всевозможные роботизированные подводные аппараты играют очень важную роль в деле исследований морей и океанов, в операциях по контролю экологического мониторинга и при проведении поисково-спасательных работ. Большинство из таких аппаратов для передвижения под водой используют пропеллеры или водометные двигатели, позволяющие им маневрировать и нырять на большие глубины. К сожалению, в мировом океане есть множество мест, куда подобные плавающие аппараты добраться попросту не в состоянии, им не дают сделать этого сильные горизонтальные или вертикальные подводные течения. Для решения проблемы борьбы с течениями исследователи из корейского института KIOST (Korean Institute of Ocean Science and Technology) пошли другим путем и взяли за основу конструкции нового подводного аппарата строение тела одного из морских жителей - краба. И результатом их работы стал робот Crabster CR200, который является на сегодняшний день самым большим подводным шагающим роботом.



Размеры робота Crabster CR200 составляют 2.42 метра в длину, 2.45 метра в ширину и 2 метра в высоту. В сложенном состоянии этот робот, весом в 600 килограмм, умещается в стандартном морском контейнере, длиной 6 метров, что позволяет без особых затруднений осуществлять его транспортировку к месту назначения. Второй подобный контейнер занимает оборудование системы дистанционного управления вместе с местами для людей-операторов.

Оборудование робота


При помощи специального подъемного крана робот Crabster CR200 опускается на морское дно на глубину до 200 метров, откуда он начинает двигаться своим ходом. Двигательная система робота состоит из шести ног, насчитывающих в общей сложности 30 механических суставов. Как у краба или омара, у робота Crabster CR200 две передних конечности выполняют функции манипуляторов, оснащенных захватами, при помощи которых можно взять любые предметы допустимых габаритов и массы и поместить их в специальные контейнеры, расположенные на внешней части корпуса робота. Оболочка корпуса робота имеет специальную форму, благодаря которой робот, передвигаясь в условиях быстрых подводных течений, испытывает минимальное сопротивление и всегда находится в устойчивом состоянии.

Для управления роботом Crabster CR200 требуется слаженная работа команды из четырех человек. Пилот управляет перемещением и положением робота, второй пилот работает с манипуляторами, прожекторами и камерами. Навигатор планирует маршрут движения и отслеживает его соблюдение. Инженер занимается контролем работы всех систем робота и дополнительно следит за показаниями двух гидролокаторов и других датчиков. В связи с тем, что энергия, требующаяся для работы робота Crabster CR200, поступает ему с поверхности через гибкий кабель, робот может находиться на глубине сколь угодно длительное время. Робот оборудован сканирующим гидролокатором с высокой разрешающей способностью, акустическими камерами, акустической системой слежения ADCP (acoustic doppler current profiler) и несколькими обычными оптическими камерами.

Функции робота


За счет уникальных использованных технических решений робот Crabster CR200 способен эффективно действовать в условиях быстрых подводных течений, скорость которых может превышать 1.5 метра в секунду, чего достаточно даже для того, чтобы сорвать маску с аквалангиста. В прошлом году специалистами института KIOST была успешно проведена программа испытаний робота, а уже в этом году он отправится для проведения реальных исследований затонувших судов в некоторых точках океана, туда где присутствуют быстрые подводные течения.



http://www.popsci.com/article/technology/behold-car-size-six-legged-crabster
donmigel_62: (кот - учёный)

Видео Сатурна, проскальзывающего за Луной

Или как Луна проходит перед Сатурном.

Утром в субботу, 22 февраля, Луна проходила перед планетой Сатурн, с точки зрения определенных мест на Земле. К счастью, одним из таких мест стал город Перт, Австралия, где оказался астрофотограф Колин Легг (Colin Legg), и, таким образом, все мы получили возможность  насладиться фантастические результаты его фотографической и астрономической хватки.

Покрытие – как называются такие события, когда один небесный объект проходит перед или "прячет" другой с точки зрения наблюдателя из определенной точки – может сделать зрелище похожим на поглощение крошечного Сатурна нашим гигантским спутником, Луной. Но, что очевидно, они разделены огромным расстоянием –  9,658 а.е. или около 897 700 000 миль (1 444 816 000 километров).

Колин показал свое оборудование, которое он использовал для создания представленной картины. В него входит Celestron C8, f/10, прямой фокус. Использовалась камера Canon 5D2, работающая на видео прошивке Magic Lantern RAW с режимом 3-кратного цифрового увеличения @ разрешение 1880 х 1056. Экспозиция 1/60 сек., ISO 200, 10 кадров в секунду.




donmigel_62: (кот - учёный)

Луна на орбите МКС. (видео)

Как будет выглядеть на нашем небе Луна если расстояние между ней и нашей планетой будет уменьшено с 384000 километров до 400 километров? Такие необычные вопросы интересуют сотрудников NASA. Ответ на этот вопрос содержится в коротком видеоролике ниже.



donmigel_62: (кот - учёный)

Напечатанный на 3D-принтере экзоскелет вернул парализованной женщине возможность ходить

ekso-suit

Компании 3D Systems и Ekso Bionics создали 3D-напечатанный роботизированный экзоскелет, который вернул парализованной много лет назад женщине возможность снова ходить. Первую публичную демонстрацию полностью функционирующего экзоскелета провела сама Аманда Бокстел, которой еще в далеком 1992 году врачи сказали, что после инцидента с лыжами она никогда не сможет ходить.


Благодаря таким организациям, как DARPA и Lockheed, которые после этого первыми начали вести свои разработки экзоскелетов для военных целей, технология из фантастических фильмов и рассказов, воплотилась в жизнь и стала доступной  для обычных граждан.

ekso-suit-1

Компания ReWalk в 2011 году произвела в мире настоящий фурор. Она создала экзоскелет для людей с поврежденным спинным мозгом, позволяющий человеку снова встать, идти и даже подниматься по лестнице. В 2012 году при использовании 3D-принтера Stratasys Dimension был создан детский экзоскелет.

Что касается экзоскелета Ekso-Suit для Аманды Бокстел, то для первоначального создания 3D-напечатанной модели инженеры сняли анатомические показатели бедер, груди и спины женщины. После этого команда Ekso Bionics собрала механические приводы и элементы управления, которые затем соединили с напечатанными компонентами. Демонстрация экзоскелета проходила на специально приуроченном мероприятии в венгерском Университете сингулярности в Будапеште.

ekso-suit-2

ekso-suit-3



«Этот проект символизирует триумф симбиоза человеческой креативности и технологий, результатом которого явилась возможность вернуть мне способность ходить», — поделился Бокстел.


donmigel_62: (кот - учёный)
Японская компания Komamura уже на протяжении 60 лет занимается производством профессиональных камер. Новой разработкой компании стала камера ночного видения Falcon Eye KC-2000, которая способна делать HD-фотографии и снимать видео практически в полной темноте, в разрешении 1280x720 пикселей и с частотой 30 кадров в секунду. Но самой главной особенностью продукта является то, что, не смотря освещение всего в 0,005 люкса (практически полная темнота), при съёмке  камера получает цветную картинку. Разумеется, картинка при таком низком освещении не будет блистать обилием мельчайших деталей, но по сравнению со съёмкой на камеру с режимом ночного видения у Falcon Eye есть одно неоспоримое преимущество – цвет.

«С помощью этой камеры телевизионные операторы наконец-то смогут снимать ночные сюжеты любой сложности в полном цвете», — гордо заявил журналистам президент компании Тош Комамура.






Falcon Eye KC-2000 полностью защищена от воздействия негативных внешних факторов, таких как вода и грязь. Немаловажной деталью является и тот факт, что видео будет записываться на специальные защищённые от взлома карты памяти, которые можно будет легко использовать в качестве вещественных доказательств чего-либо. Аккумулятор камеры уверенно держит заряд в течение 5 часов, а весь интерфейс взаимодействия с оператором сводится к двум основным кнопкам, так как камера выполняет большую часть настроек автоматически, чтобы не утруждать человека техническими моментами. Внутри установлен сенсор CMOS 2/3" с прогрессивной системой сканирования и 250% динамическим диапазоном.

В видео вы сможете увидеть пример съёмки с камеры Falcon Eye KC-2000, а также сравнить качество видео с записями, которые были сделаны с помощью обычной любительской камеры, а также с использованием профессиональной камеры для ночной съёмки третьего поколения.


Изначально компания Komamura будет продавать Falcon Eye KC-2000 в Японии через сеть местных ритейлеров, и только потом новинка выйдет на международный рынок.
Стоимость камеры и дата начала продаж - пока не объявлены.
donmigel_62: (кот - учёный)
Оригинал взят у [livejournal.com profile] zelenyikot в Киев из космоса
Центр Киева около полудня 18 февраля 2014 г. был снят с частного спутника SkySat-1 по заказу издания The New York Times. Ясная погода и высокое разрешение камеры космического аппарата позволили увидеть баррикады, пожары и даже тени отдельно стоящих людей.

Satellite Images of the Protests in Kiev   NYTimes
Read more... )
donmigel_62: (кот - учёный)

"В открытом космосе" :) + (видео)

рыбка управляет автомобилем


Молодые сотрудники компании Studio Diip создали "батискаф наоборот" и дали возможность рыбке "выйти" "в открытый космос", передвигаясь посредством ровера. Причём движением ровера управляет сама рыбка.



"Антибатискаф" устроит следующим образом. Камера фиксирует направление движения рыбки, затем изображение передаются компьютеру, который и даёт команду приводу автомобиля двигаться в ту или иную сторону.

Если видео не отображается, вот ссылка - http://video.carsguide.com.au/2435970542/This-fish-can-drive-a-car



После просмотра этого видео у меня появилось желание сделать такой "батискаф наоборот" для таких интеллектуальных животных, как дельфины, и дать им возможность "побродить" по улицам наших городов.
donmigel_62: (кот - учёный)
Космический аппарат "Galileo", помог ученым раскрыть тайну геологии самого крупного спутника нашей Солнечной Системы.

Ганимед является естественным спутником Юпитера и самым крупным спутником не только этого газового гиганта, но всей нашей Солнечной Системы. Его диаметр равен 5 268 километров, что на 2 % больше, чем у Титана, второго по величине спутника в Солнечной Системе, и на 8 % больше, чем у Меркурия. При этом масса Ганимеда составляет всего 45 % массы Меркурия, но среди спутников планет она рекордная. Нашу красавицу-Луну Ганимед превышает по массе в 2,02 раза.

Спустя практически 400 лет после открытия Ганимеда итальянским астрономом Галилео Галилеем, этот естественный спутник внушительных размеров, наконец-то, картографирован.

Первая глобальная геологическая карта Ганимеда была создана усилиями группой ученых под предводительством Джеффри Коллинза (Geoffrey Collins) из Колледжа Витон (США).


Геологическая карта Ганимеда была составлена на базе многочисленных изображений этого спутника от космических аппаратов Вояджер 1 и 2 (в 1979 году), КА "Galileo" (с 1995 по 2003 года). Эта карта демонстрирует различные геологические черты и особенности поверхности самого крупного естественного спутника в нашей Солнечной системе.


Profile

donmigel_62: (Default)
donmigel_62

March 2014

S M T W T F S
       1
2 3 4 5 6 7 8
9 10 11 12 13 14 15
16 17 1819202122
23242526272829
3031     

Syndicate

RSS Atom

Page Summary

Style Credit

Expand Cut Tags

No cut tags