google и всемирный мозг

Google и Гарвард представили самую подробную карту фрагмента человеческого мозга

Исследователи из Гарвардского университета совместно с сотрудниками подразделения Google Research создали самую подробную на настоящий момент карту связей в человеческом мозге, сообщает NewScientist. Карта включает в себя 50 000 клеток в 3D-формате, образующих 130 миллионов соединений, называемых синапсами.

Набор данных настолько велик, что исследователи еще не изучили его подробно. Ученые сравнивают эту карту мозга с геномом человека, который продолжает изучаться и через 20 лет после того, как были опубликованы первые наброски.

Это первый случай картирования такого большого участка человеческого мозга. Работа началась с того, что гарвардские ученые получили крошечный кусочек мозга 45-летней женщины с лекарственно-устойчивой эпилепсией. Ей сделали операцию по удалению левого гиппокампа, вызывающего припадки. Во время вмешательства хирургам пришлось удалить также часть здоровой мозговой ткани, которая покрывала гиппокамп.

Ученые поместили образец в консерванты, а затем окрашивали его тяжелыми металлами, например осмием ­– благодаря этому внешние мембраны каждой клетки стали видны под электронным микроскопом. После этого они поместили фрагмент в смолу, чтобы он затвердел. И наконец разрезали его на ломтики толщиной около 30 нанометров – около одной тысячной ширины человеческого волоса – и сделали изображение каждого среза с помощью электронного микроскопа.

Сотрудники Google в свою очередь придали изображениям трехмерность и с помощью искусственного интеллекта реконструировали усики, связывающие один нейрон с другим, и маркировали различные типы клеток.

Карта уже позволила обнаружить новую информацию о том, как устроен наш мозг. Оказалось, что существует резкое несоответствие в количестве связей между нейронами. Обычно, когда усик от одного нейрона проходил близко к другому, он формировал только один синапс – место контакта, максимум два-четыре. Но иногда усики образовывали до 20 синапсов на одном нейроне – то есть, вероятно, усик сам по себе способен вызвать активизацию нейрона. Ученые предполагают, что такие мультисинапсные связи лежат в основе усвоенного поведения – например, реакции торможения при виде красного света светофора. Сверхпрочные соединения позволяют информации быстро проходить по сети.

Команда также обнаружила таинственные пары нейронов глубоко в коре головного мозга – две клетки, направленные точно в противоположном направлении на одной и той же оси. Природа этого явления пока неизвестна.

Для картирования всего человеческого мозга потребуется набор данных примерно в 1000 раз больше – зеттабайт. Такой объем сопоставим с количеством цифрового контента, генерируемого на всей нашей планете за год. Но нужно ли это делать, неясно. Есть вероятность, что каждый мозг чем-то отличается от любого другого. Полезнее, по мнению ученых, было бы изучение того, как карта клеток отличается у людей с проблемами психического здоровья. Это помогло бы понять, как проявляются такие расстройства, как шизофрения.

Карта находится в свободном доступе на сайте.

Источник

Показать панель управления

Комментарии • 31

Продолжительность видео 3 часа, 43 минуты и 47 секунд.
Прокрутите видео. Это займет у Вас 5-10 минут.
Посмотрите и почитаете все цитаты в свободное время.
Надеюсь, что Вам будет интересно и познавательно!
Видео 18+

С Уважением,
Игорь Хмельницкий.

Ребята вложили оччень большие дзеньги.
Не думаю, что это благотворительность. отнюдь!
Большой соблазн конечно, когда вся информация под рукой.
Но демон Иисусу, тоже предлагал Весь Мир.. в замен чего.

Продолжительность видео 3 часа, 43 минуты и 47 секунд.
Прокрутите видео. Это займет у Вас 5-10 минут.
Посмотрите и почитаете все цитаты в свободное время.
Надеюсь, что Вам будет интересно и познавательно!
Видео 18+

С Уважением,
Игорь Хмельницкий.

Походу оцифровка это просто часть игры по созданию ИИ. И загрузки в этот интеллект всех данных науки, технологий и тд.. Создают типа сраного цифрового Бога. Слава Богу что у меня детей нет, чтоб не видели этот срам цивилизации

Почему тут ограничения по возрасту?

блин а у нас в районной бибоиотеке все книги старше 1985 года уничтожили

Продолжительность видео 3 часа, 43 минуты и 47 секунд.
Прокрутите видео. Это займет у Вас 5-10 минут.
Посмотрите и почитаете все цитаты в свободное время.
Надеюсь, что Вам будет интересно и познавательно!
Видео 18+

С Уважением,
Игорь Хмельницкий.

Цели гугл в полной мере неизвестны. Но у меня нет много денег на покупку книг, а хочу их почитать. Если гугл мне поможет буду рад. Немного денег перевожу авторам, это оплата которую они заслужили!

гугл врг человечества своими действиями он уничтожет мышление

Продолжительность видео 3 часа, 43 минуты и 47 секунд.
Прокрутите видео. Это займет у Вас 5-10 минут.
Посмотрите и почитаете все цитаты в свободное время.
Надеюсь, что Вам будет интересно и познавательно!
Видео 18+

Источник

Как развивать насмотренность дизайнеру, чтобы создавать гениальные идеи

Если вы дизайнер, то хоть раз задумывались, где брать идеи и вдохновение для своих проектов. Чтобы избежать подобных ситуаций, нужно развивать свой зрительный вкус и насмотренность.

В этой статье мы поговорим о том, что такое насмотренность и визуальный вкус, как тренировать и прокачивать их, чтобы создавать гениальные идеи самостоятельно, а в конце расскажу о главном инсайте.

Насмотренность — опыт, приобретённый в результате просмотра большого количества фильмов, произведений искусства.

То есть, все что вы видите каждый день формирует ваш визуальный опыт, а значит и вкус. При создании новой идеи для дизайна чего либо наш мозг копается в своих архивах в попытке найти что-то похожее, что он уже когда-то видел, доделать и выдать за свою идею. Если же в вашей голове недостаточно качественных визуальных образов, либо их вообще нет — очень маловероятно, что вы придумаете что-то стоящее и креативное.

Это применимо как в жизни, так и в работе. Поскольку, в рабочих задачах важна скорость и результативность, выполнить что-то без наличия визуального опыта будет намного сложнее. Пожалуй, ваш уровень профессионализма, в какой-то мере, зависит от того, насколько много в вашей голове образов, стилей и решений, которые вы можете успешно реализовать.

Помимо всего, насмотренность помогает вам и вашему дизайну оставаться актуальным, так как, вы пополняете свою копилку трендовыми и креативными решениями. А это, в свою очередь, обеспечивает вас более высоким доходом и востребованностью. Так что, все взаимосвязано, поэтому:

Насмотренность = визуальный опыт = профессионализм

В первую очередь, нужно понимать, что насмотренность — это навык, который можно и нужно развивать. Так что, натренировать свой глаз может каждый из вас, все, что вам понадобиться это желание и терпение.

Чтобы понять, как работает прокачка насмотренности, посмотрите шоурил агенства impero:

Что вы чувствуете после просмотра этих изображений? Появилось вдохновение или какие-то идеи? Если да, то представьте, как измениться ваш профессионализм в работе. Вы сможете применять все эти образы в повседневных задачах.

Точных цифр насчет изучения референсов не будет, так как все индивидуально и много чего зависит от вас. Однако, могу сказать, что нужно примерно 1-2 часа в день или 700 часов в год, чтобы сформировать хороший визуальный вкус. Да, это не просто, но я воспринимаю это как часть работы дизайнера. Давайте поговорим о более конкретных действиях, а именно, о моей методике развития насмотренности.

1) День планирую заранее на бумаге

Например, я сперва начинаю свой день с того, чтобы сделать пост в свой Телеграм-канал. После смотрю и анализирую примеры работ, потом только начинаю работу по приоритетности задач.

2) Я выделяю один час на просмотр дизайна

Это могут быть подборки сайтов (ниже оставлю ссылки для вдохновения), дизайн шрифтов, постеров, иллюстрации. Выбирайте качественные работы, не смотрите все подряд.

3) Внимательно анализирую

Просто смотреть мало, нужно анализировать и вникать, почему была сделана такая концепция, палитра, шрифт и т.д. Не листайте картинки просто так.

Сохраняю важные моменты, которые могут мне пригодиться. Фиксирую для себя выводы, которые сделали. Где можно применить то, что увидел, как можно улучшить или доработать.

Посмотрев один раз референсы насмотренность не прокачаешь. Поэтому, нужно систематизировать шаги, развивать визуальный опыт каждый рабочий день. Таким образом, результаты на заставят ждать себя.

Конечно же, это не все, что нужно дизайнеру. Насмотренность вырабатывается не только от примеров работ, которые вы посмотрели. Достаточно взглянуть вокруг на вещи, которые рядом с вами. Архитектура зданий, природа, новые места, все это также влияет на ваш визуальный опыт. Фильмы, которые вы смотрите, одежда, которую носите, новые вещи.

Полезный совет, если у вас нет вдохновения на работу, то поменяйте картинку перед глазами, съездите куда-то, отдохните, погуляйте. Это даст вам новое вдохновение на работу и вы сделаете лучше, чем бы заставляли себя.

И как обещал, оставляю ссылки на ресурсы, где вы можете тренировать свою насмотренность:

Отдельно хочу выделить такие фильмы:

«Энни Лейбовиц: Жизнь через объектив фотоаппарата»

Энни Лейбовиц — один из самых знаменитых фотографов в 2020. Она работала для журналов Rolling Stone, Vanity Fair и Vogue, снимала войны в Сараево и Руанде, но тщательно оберегала от прессы и посторонних свою жизнь. В фильме фотограф рассказала о своем творческом процессе, балансировании между славой и семьей, неудачах и успехах в карьере.

«Настоящий гений со Стивеном Хокингом»

Киноработа об испытании, которое подготовил ученый для трех участников. Он предложил им ответить на важные вопросы для человечества, а также примерить на себя роль гения.

«Google и всемирный мозг»

В фильме показано, как компания Google начала сканировать миллионы книг для Google Books. Поскольку на большую часть из них распространялись авторские права, писатели по всему миру начали протестную кампанию.

Так что, чем раньше вы начнете смотреть и анализировать, тем быстрее вы получите первые результаты ежедневной работы над визуальным вкусом. В процессе изучения у вас может появится гениальная идея или решение задачи, которая вас долго мучала. Рутина конечно важна, без нее в работе никуда, но после внедрения моих рекомендаций ваша работа обретет другие краски.

Как вы могли догадаться, насмотренность применима не только в работе, но и в жизни. В следующий раз, когда вам нужно будет сделать что-то, с чем вы раньше не сталкивались, вы можете прибегнуть к референсам. Ведь, в большинстве случаев, не нужно изобретать велосипед, ведь его итак за вас уже придумали, нужно только взять и воспользоваться.

Объясню на примере: у вас есть необходимость купить одежду на сезон, но вы не знаете как собрать лук и вписаться в бюджет. Решение простое, посмотреть уже готовые луки моделей, референсы вашего внешнего вида и выбрать понравившийся. Понимаете о чем я? Чаще всего, вам будет намного проще сделать выбор из имеющегося, чем выдумывать что-то свое.

Надеюсь, что мои рекомендации вам помогут и вдохновят вас на работу, так как, во времена моих начинаний в дизайне мне очень не хватало подобных статей о личном росте в дизайне и я все проходил на своей шкуре, учился на своих ошибках.

❤ Если вам понравилась статья то поддержите ее лайком, а я продолжу делиться полезным о дизайне 🙂

Источник

Google и Гарвард выпустили визуализацию коннектома человеческого мозга на 1,4 петабайта

Исследователи Гарвардского университета совместно с Google AI создали трёхмерную карту одной миллионной части человеческого мозга, состоящую из 196 миллионов двумерных изображений. Объём обработанной информации — 1,4 петабайта.

Петабайтная коннектомная реконструкция неокортекса человека. Слева: маленький подволюм набора данных. Справа: подграф из 5 тысяч нейронов, возбуждающих (зелёный) и тормозных (красный) соединений в наборе данных. Полный граф слишком большой для визуализации

Специалисты в области коннектомики работают над созданием комплексных нейронных карт животных. В 2019 году исследователи выпустили коннектом круглого червя Caenorhabditis elegans, состоящий из 386 нейронов для самца и 302 нейронов для гермафродита. Это первая и пока единственная полная нейронная карта живого организма.

В прошлом году учёные Исследовательского кампуса Джанелия в Вирджинии совместно с Google AI опубликовали детализированную трёхмерную карту половины мозга плодовой мушки с 25 тысячами нейронов, образующих более 20 миллионов соединений (синапсов). На момент выхода это была самая масштабная нейронная карта.

Человеческий мозг состоит из 86 миллиардов нейронов и сотен триллионов соединений. Изучению мозга человека карты нейронов насекомых и червей помочь не могут. Поэтому исследователи продолжили работу и первого июня выпустили трёхмерную нейронную карту участка мозга объёмом 1мм³ (одна миллионная часть мозга) с десятками тысяч нейронов и 130 миллионами синапсов.

Массачусетская больница общего профиля в Бостоне предоставила учёным образец ткани для картирования. В процессе некоторых операций врачи удаляют и утилизируют часть коры головного мозга. Образец из исследования принадлежал 45-летней женщине с лекарственно-устойчивой эпилепсией. В ходе операции врачи, чтобы добраться до повреждённых тканей, вырезали часть здоровых без вреда для пациенки. С согласия женщины хирурги передали часть коры в Гарвард.

Нейробиологи в Гарварде разрезали ткани микротомом и получили около 5,3 тысяч 30-нанометровых срезов. После они закрепили срезы на кремниевых пластинах и визуализировали ткани разрешением 4 нанометра в 61-лучевом сканирующем электронном микроскопе. В итоге исследователи получили 247 миллионов двумерных изображений весом 2,1 петабайт и передали их алгоритмам для сшивания.

Перед сшиванием пайплайны выравнивали изображения, чтобы смягчить дефекты: артефакты, пустые участки, разницу в масштабах из-за физической деформации тканей и различия в качестве из-за смены настроек микроскопа в разные дни съёмок. Выравнивание сократило число изображений с 247 до 196 миллионов и вес до 1,7 петабайт. Алгоритмы сшили изображения. Итоговый объём сократился до 1,4 петабайт. Процесс сшивания и визуализации занял 326 дней.

Для трёхмерной визуализации каждой клетки мозга учёные взяли пайплайн нейросети Flood-Filling с тысячами Google Cloud TPUs. Они также использовали дополнительные пайплайны для поиска и характеристики 130 миллионов синапсов, классификации каждого трёхмерного фрагмента на субкомпартменты и поиск представляющих интерес структур, например миелина или ресничек нервных клеток.

(A) Нейрон пирамидальной формы, почти лишённый шипов. (B) Нейрон с морфологией интернейронов, но с множеством шиповидных выступов на дендритах. (C) Редкий интернейрон, проходящий горизонтально (по касательной) через набор данных. (D) и (E) Пример «тёмной» клетки в ткани, имеющей морфологию пирамидных клеток. (F) Нейрон с двумя отдельными аксонами, выходящих из сомы (белые стрелки). Оба образуют исходящие синапсы (в прямоугольниках), показанных в (G). (H) Нейрон с необычным дендритным деревом (тело клетки смещено в сторону). (I) Поперечное сечение тела клетки астроцита с двумя ядрами.

Эта нейронная модель визуализирует всего одну миллионную часть головного мозга. При увеличении масштабирования исследователи сталкиваются с множеством технических проблем. Даже сохранить все данные тяжело. Учёные частично решили проблему шумоподавлением и машинным обучением, за счёт чего сократили вес модели в 17 раз с незначительной потерей точности.

Качество реконструкции шумных и шумоподавленных изображений в зависимости от степени сжатия для кодеков JPEG XL (JXL) и AV Image Format (AVIF). Точки и линии показывают средние значения, области с заливкой покрывают ± 1 стандартное отклонение от среднего

Благодаря модели исследователи изучили активность нейронных клеток в нанометровом масштабе и обнаружили несколько необычных и редких реакций. Авторы предполагают, что эпилепсия у донора влияет на эти реакции, но это предположение требует проверки. Хирурги брали образцы мозга из неповреждённых участков, поэтому состав тканей должен соответствовать тканям здорового человека.

В настоящее время исследователи работают над решением технических проблем с организацией доступа и хранения данных. По их словам, все необходимые решения появятся в ближайшее время.

Авторы выложили реконструкцию в открытый доступ на онлайн-интерфейсе Neuroglancer. Интерфейс поддерживает функцию поиска конкретных нейронов на основе их типа или определённых свойств. Исследователи использовали эту же платформу для визуализации мозга плодовой мушки.

Источник

Google и Гарвард выпустили визуализацию коннектома человеческого мозга на 1,4 петабайта

Исследователи Гарвардского университета совместно с Google AI создали трёхмерную карту одной миллионной части человеческого мозга, состоящую из 196 миллионов двумерных изображений. Объём обработанной информации — 1,4 петабайта.

Петабайтная коннектомная реконструкция неокортекса человека. Слева: маленький подволюм набора данных. Справа: подграф из 5 тысяч нейронов, возбуждающих (зелёный) и тормозных (красный) соединений в наборе данных. Полный граф слишком большой для визуализации

Специалисты в области коннектомики работают над созданием комплексных нейронных карт животных. В 2019 году исследователи выпустили коннектом круглого червя Caenorhabditis elegans, состоящий из 386 нейронов для самца и 302 нейронов для гермафродита. Это первая и пока единственная полная нейронная карта живого организма.

В прошлом году учёные Исследовательского кампуса Джанелия в Вирджинии совместно с Google AI опубликовали детализированную трёхмерную карту половины мозга плодовой мушки с 25 тысячами нейронов, образующих более 20 миллионов соединений (синапсов). На момент выхода это была самая масштабная нейронная карта.

Человеческий мозг состоит из 86 миллиардов нейронов и сотен триллионов соединений. Изучению мозга человека карты нейронов насекомых и червей помочь не могут. Поэтому исследователи продолжили работу и первого июня выпустили трёхмерную нейронную карту участка мозга объёмом 1мм³ (одна миллионная часть мозга) с десятками тысяч нейронов и 130 миллионами синапсов.

Массачусетская больница общего профиля в Бостоне предоставила учёным образец ткани для картирования. В процессе некоторых операций врачи удаляют и утилизируют часть коры головного мозга. Образец из исследования принадлежал 45-летней женщине с лекарственно-устойчивой эпилепсией. В ходе операции врачи, чтобы добраться до повреждённых тканей, вырезали часть здоровых без вреда для пациенки. С согласия женщины хирурги передали часть коры в Гарвард.

Нейробиологи в Гарварде разрезали ткани микротомом и получили около 5,3 тысяч 30-нанометровых срезов. После они закрепили срезы на кремниевых пластинах и визуализировали ткани разрешением 4 нанометра в 61-лучевом сканирующем электронном микроскопе. В итоге исследователи получили 247 миллионов двумерных изображений весом 2,1 петабайт и передали их алгоритмам для сшивания.

Перед сшиванием пайплайны выравнивали изображения, чтобы смягчить дефекты: артефакты, пустые участки, разницу в масштабах из-за физической деформации тканей и различия в качестве из-за смены настроек микроскопа в разные дни съёмок. Выравнивание сократило число изображений с 247 до 196 миллионов и вес до 1,7 петабайт. Алгоритмы сшили изображения. Итоговый объём сократился до 1,4 петабайт. Процесс сшивания и визуализации занял 326 дней.

Для трёхмерной визуализации каждой клетки мозга учёные взяли пайплайн нейросети Flood-Filling с тысячами Google Cloud TPUs. Они также использовали дополнительные пайплайны для поиска и характеристики 130 миллионов синапсов, классификации каждого трёхмерного фрагмента на субкомпартменты и поиск представляющих интерес структур, например миелина или ресничек нервных клеток.

(A) Нейрон пирамидальной формы, почти лишённый шипов. (B) Нейрон с морфологией интернейронов, но с множеством шиповидных выступов на дендритах. (C) Редкий интернейрон, проходящий горизонтально (по касательной) через набор данных. (D) и (E) Пример «тёмной» клетки в ткани, имеющей морфологию пирамидных клеток. (F) Нейрон с двумя отдельными аксонами, выходящих из сомы (белые стрелки). Оба образуют исходящие синапсы (в прямоугольниках), показанных в (G). (H) Нейрон с необычным дендритным деревом (тело клетки смещено в сторону). (I) Поперечное сечение тела клетки астроцита с двумя ядрами.

Эта нейронная модель визуализирует всего одну миллионную часть головного мозга. При увеличении масштабирования исследователи сталкиваются с множеством технических проблем. Даже сохранить все данные тяжело. Учёные частично решили проблему шумоподавлением и машинным обучением, за счёт чего сократили вес модели в 17 раз с незначительной потерей точности.

Качество реконструкции шумных и шумоподавленных изображений в зависимости от степени сжатия для кодеков JPEG XL (JXL) и AV Image Format (AVIF). Точки и линии показывают средние значения, области с заливкой покрывают ± 1 стандартное отклонение от среднего

Благодаря модели исследователи изучили активность нейронных клеток в нанометровом масштабе и обнаружили несколько необычных и редких реакций. Авторы предполагают, что эпилепсия у донора влияет на эти реакции, но это предположение требует проверки. Хирурги брали образцы мозга из неповреждённых участков, поэтому состав тканей должен соответствовать тканям здорового человека.

В настоящее время исследователи работают над решением технических проблем с организацией доступа и хранения данных. По их словам, все необходимые решения появятся в ближайшее время.

Авторы выложили реконструкцию в открытый доступ на онлайн-интерфейсе Neuroglancer. Интерфейс поддерживает функцию поиска конкретных нейронов на основе их типа или определённых свойств. Исследователи использовали эту же платформу для визуализации мозга плодовой мушки.

Источник