unboxing turtles slime surprise toys learn colors
Ваш мозок - це вулик електричної активності - стрільба сигналів, потоки даних. Це також чорний ящик загального хаосу. Дотепер найкращі способи підключити ваші нейрони до пристроїв і комп'ютерів змогли тільки оглянути широкі положення нейронів і прийняти широкий консенсус щодо того, на що вони рухаються. Але очевидний прорив у технології графена дає надію на те, що ми зможемо задіяти окремі нейронні сигнали в існуючих біологічних умовах, з величезними наслідками для протезів, навчання і збереження психічного здоров'я.
Команда дослідників з Іспанії, Італії та Великобританії продемонструвала, що графен може успішно взаємодіяти з нейронами і нести електричний сигнал від них. Ця робота спирається на попередні зусилля, в яких графен був покритий пептидами для сприяння адгезії нейронів і показав, що таке покриття є непотрібним. На відміну від попередніх спроб і інших технологій, ця робота не викликала рубцеву тканину, яка з часом змусила інші імплантати марними. Крім того, ця версія з використанням неочищеного графена має високе відношення сигнал / шум, що робить його більш практичним для біологічних застосувань.
Першими цілями цієї роботи є лікування Паркінсона. Існуючі технології нейронного інтерфейсу зчитують вихід нейрона і переводять його в щось інше. Завдяки безпосередньому взаємодії з нейронами, можна сподіватися, що ця робота може бути використана для втручання в сигнал. Оскільки Паркинсон є нездатністю гальмувати нервові сигнали, технологія, яка може штучно блокувати сторонні сигнали, може вирішити цю проблему. Вважається, що таким чином діють існуючі імплантовані електроди: неспецифічно передаючи електричні імпульси, які заважають цим невідповідним сигналам. Індивідуальне розділення нейронів може забезпечити набагато більше контролю.
Графен є ідеальним матеріалом для біологічного інтерфейсу: він гнучкий, стабільний і біосумісний. Оскільки вона також здатна нести електричний заряд, це викликало інтерес досліджень для використання в нейронних додатках.
Графен сильний, але чи важко? http://t.co/uUfeb1h0oN @ENERGY #MaterialsScience pic.twitter.com/BippvPpK7C
- Berkeley Lab (@BerkeleyLab) 22 лютого 2016 року
Існуюча технологія нейронного інтерфейсу прагне оцінити ціле поле нейронів за допомогою масиву електродів (наприклад, недавній приклад, який використовувався для управління окремими пальцями). Хоча це може бути корисно в деяких налаштуваннях, це може бути складно просіяти через вихід багатьох, багатьох нейронів, щоб знайти потрібний сигнал. Але приступайте до вирішення взаємодії з окремими нейронами, і потенціал є безпрецедентним контролем - з усіма видами потенціалу для нейронних протезів.
Вам все ще потрібен складний механізм, щоб забезпечити зв'язок тільки відповідних нейронів; ви повинні роз'єднати, який сигнал надходить звідки; і ви повинні перевести цю какофонію сигналів.
Імплантація електродів також може бути складним. Існуючі технології занурюють електроди в тканину мозку і майже напевно пошкоджують певні сполуки на цьому шляху. Оскільки ця технологія стосується лише записів на місцях, пошкодження декількох нейронів не є проблематичним. Якщо метою є взаємодія з окремими нейронами, це може бути серйозною проблемою.
Крім того, система повинна бути "калібрована". Терміни і сила нейронних сигналів є критично важливими. Як правило, ваш мозок калібрує себе. Наприклад, коли ви практикуєте розмахуючи бейсбольною битою, ви відправляєте відгуки, позитивні чи негативні, для посилення зв'язків і використання потрібної кількості сили і напрямку. Якщо вам доводилося вручну коригувати ці речі в системі, яка не є самостійною, це може зробити її більш складною. (Варто зазначити, що мозок дуже хороший в тому, щоб бути «пластичним» і адаптуватися, тому він може вирішити свою власну проблему, просто модулюючи свій висновок на основі ваших реакцій.)
Ці типи проблем є інженерними проблемами, хоча і неможливо їх вирішити. Після вирішення цих завдань здатність взаємодіяти з окремими нейронами може бути глибокою. Наприклад, «детекторів збігів» у вашому мозку виявляють вхідні нервові імпульси з більш ніж одного нейрона. Якщо синхронізація вхідного сигналу від обох є досить близькою, вона ініціює імпульс у самому детекторі збігів. Цей механізм використовується кілька контекстів, один з яких знаходиться в процесі навчання.
Оскільки цей механізм є великим при асоціації різних нейронних подій, вони можуть бути використані для побудови концепцій, які з'єднують між собою віддалені частини мозку, і тому вивчають нову ідею. Якщо цей процес можна було б керувати вручну, можна уявити собі стиль навчання Matrix-esque, в якому детектори збігів вручну спрацьовують, щоб асоціювати різні концепції і будувати думку, не колись ступаючи в класі. У короткостроковій перспективі, просто блокування неналежного сигналізації в Паркінсоні буде набагато менш важким. Слідкуйте за графеном, щоб спочатку зберегти плавні рухи - перш ніж, можливо, зробити спогади легше придбати пізніше.
Вчений виявив, як утримувати токсини, знайдені в сотнях вугільних рослин
Доповідь, опублікована екологічними групами, показує, що більшість вугільних заводів по всій країні просочують небезпечні токсини, такі як миш'як або приводять до навколишнього середовища. На щастя, вчені з Університету штату Північна Кароліна мають на увазі рішення, яке може допомогти запобігти цьому витоку.
"Fortnite" Літня перестрілка Тиждень 4: Нова епічна спроба утримувати тронний формат
Для своєї серії "Fortnite" Summer Skirmish Series, Epic Games повернеться до сольного турніру на події 4-го тижня. На цей раз, однак, це змінить формат турніру, щоб побачити, який гравець може триматися трону найдовше, щоб отримати зарплату монстра.
Переможець премії прориву Едуард С. Бойден про науку знаменитостей, наших мізків і $ 3 мільйонів
Наука рідко отримує лікування червоними килимами, але переможці премії «Прорив» у неділю довели, що дослідники теж могли досягти статусу знаменитості. Серед переможців - доктор філософії Едвард С. Бойден і доктор філософії Карл Дейсерот, кожен з яких отримав нагороду і $ 3 млн. - найбільшу нагороду в цій галузі.