Про нейронаука. Фізика, біологія та ІТ-середовище

Ми вже пишемо, що один з результатів навчання в університеті (з точки зору) повинен бути хлібом знань. Сьогодні ми розміщуємо посаду від одного з наших випускників, які вирішили змінити напрямок після університету, і ми спробуємо побачити, що сталося.





Я хочу поговорити про міждисциплінарні дослідження ( дуже модне слово, це не так), що я зараз займаюся. Під час навчання в Університеті (бакалавр Санкт-Петербурзького політехнічного університету та магістра наук нанотехнологій), працювала в декількох лабораторіях Інституту фізики і технологій Іофе та працювала в напівпровідниках в різних проявах (молекулярна епітаксія пучка, глибокі рівні, напівпровідникові лазери). Зараз мій напрямок досліджень різко змінився і називається нейронаука. Географічно, Станфорд, Каліфорнія.

Давайте спробуємо розібратися.

Завдання цієї науки досить амбітно – зрозуміти, як працює мозок. Історично це питання вивчало в біологіях, медицині, психології та трохи філософії. Зараз лідери генетичні, фізико-математичні та комп’ютерні науки. В цілому нейронаука створила себе як окрема наука, так і університети навіть почали мати відповідні факультети. У людському мозку близько 100 мільярдів нейронів і 150 трильйонних з'єднань між ними – масштаб, звичайно, нездатний. Мозок в даний момент залишається, можливо, один з найбільш бідно навчених явищ природи.

Багато людей, ймовірно, чули, що інформація в нервовій системі передається у вигляді електричних імпульсів. Цей відео показує активність декількох десятків індивідуальних нейронів у мозку мишки:


Миша (генетично модифікована з флуоресцентними нейронами) ще жива і здорова (що дуже важливо, тому що немає нічого дивитися на мертвий мозок). У відео рівень флуоресценції нейронів змін при електричному імпульсі генерується в них, а в результаті органи клітин «сліпих». Електричний імпульс потім передається вздовж осі (вихід) одного нейрона до дендритів (вступів) інших. Вивчено структуру кожного нейрона. Ми також знаємо, які області мозку відповідають за те, що. Однак на рівні ансамблів нейроклітин – повна темрява в наукових умовах.

Як такий ансамбль нейронів виконує певні функції обробки інформації (і які конкретно)? Як закодовані пам'яті в нейронній діяльності і як представлені сенсорні сигнали? Які властивості ансамблю нейронів як динамічної системи, так і багатьох інших цікавих питань, є те, що багато вчених в цій науці стикаються з.

Багато хто погоджується, що це науковці фізико-математичних і інженерних спеціальностей, які зможуть заздалегідь в нейронаука, будувати більш гармонійні теорії на основі абстрактних математичних моделей. Без біологічної магії, проте не обійтися. Симбіоз науки. До речі, велика більшість нейромереж, які навчаються в комп’ютерній наукі мережі реальних нейронів, як і раніше, мають дуже мало відносин. Реальні мережі є чисто нелінійними, а їх динаміка, навіть на невеликих масштабах, погано описані існуючими математичними моделями. Але, звичайно, якщо ви можете побудувати теорію, інформаційні технології запозичать багато алгоритмів з мозку в майбутньому. Наприклад, алгоритми розпізнавання шаблонів Google працюють, але вони, безумовно, не як енергоефективні, так і надійні, як ваш мозок (для шматочок шоколаду, звичайно).

Нарешті, що я повинен зробити? Протягом двох років я розробив і побудував пристрій для оптично виявлення активності на масштабі декількох тисяч нейронів. Монтаж досить складний, в той час як всі оптики, електроніка, механіки і програмне забезпечення були зроблені, в цілому, з нуля. В результаті можна отримати дані – так само, як і в відео – тільки в набагато більшій площі мозку, по 1-2 замовленням величини.

Якщо малювати аналогію з напівпровідниками, то без сканування електронного мікроскопа, то напівпровідниковий лазер навряд чи буде виготовлений. Тож тут нам потрібні інструменти для спостереження, виявлення та маніпуляції об’єктом дослідження. Тепер, коли з'явився інструмент, найбільш цікавий період стоїть попереду - самі експерименти, а потім компренсація результатів і, сподіваємось, що деякі поступи розуміння структури мозку.

Багато людей, я думаю, цікавлять питання про те, як нанотехнології та навчання в Академічному університеті пов'язані з тим, що я зараз. Я даю вам кілька думок. Що б ви вирішили зробити в майбутньому, вам все ще доведеться постійно вчитися новими навичками, знаннями та навичками, а не ступінь магістра може навчити вас все можливе (і, сподіваємось, не встановлюємо таких цілей). Це особливо очевидно, коли ви займаєтеся дослідженнями, тому що ніхто не може розповісти про те, що ніхто ще не виявив або зробив, і вам потрібно думати про нові ідеї самостійно. AU створювала середовище, в якому не тільки знання дано, але навички вирішення нових проблем, виникають проблеми з науково-технічними проблемами. Дуже важливо мені. Звичайно, якщо ви вирішили вивчити напівпровідникову фізику або нанотехнології після закінчення навчання, AU є кращим місцем, що я знаю. Але навіть якщо ви хочете змінити напрямок частково або навіть радикально, перш за все, всі двері відкриті, а по-друге, Ваші знання будуть працювати для вас.

Олег Румянцев

Джерело: habrahabr.ru/company/spbau/blog/218573/