3-е место в треке Speech Detection на LibriBrain (NeurIPS 2025)
Команда alvi (Aleksandr Kovalev, Aleksejs Timčenko, Petr Chizhov, Vladislav Lomtev) заняла 3-е место в стандартном треке Speech Detection с результатом 0.91 F1-macro (приз $800).
Задача: По сигналам MEG (магнитоэнцефалография) предсказывать, слышит ли человек речь или тишину в аудиокниге о Шерлоке Холмсе.
Ключевые детали анализа и решения:
• Нормализация данных: Главный инсайт — глобальная Robust Z-score (медиана + MAD) только по train-сету и применение ко всем сплитам. Это дало преимущество над дефолтным подходом организаторов (отдельная нормализация по сплитам). Пер-сессионная нормализация улучшала val, но не использовалась из-за неизвестного состава holdout.
• Архитектура: Гибрид сверточных сетей + трансформер (Conv-Encoder с ResBlocks → Transformer с RoPE → Conv-Decoder). Что сработало:
• Depth-wise conv как первый слой (отдельные свертки по каналам, затем миксинг).
• Нормализация с learnable scale per channel внутри окон (+1.5%).
• Weight averaging последних 3 чекпоинтов (+1% на test).
Команда alvi (Aleksandr Kovalev, Aleksejs Timčenko, Petr Chizhov, Vladislav Lomtev) заняла 3-е место в стандартном треке Speech Detection с результатом 0.91 F1-macro (приз $800).
Задача: По сигналам MEG (магнитоэнцефалография) предсказывать, слышит ли человек речь или тишину в аудиокниге о Шерлоке Холмсе.
Ключевые детали анализа и решения:
• Нормализация данных: Главный инсайт — глобальная Robust Z-score (медиана + MAD) только по train-сету и применение ко всем сплитам. Это дало преимущество над дефолтным подходом организаторов (отдельная нормализация по сплитам). Пер-сессионная нормализация улучшала val, но не использовалась из-за неизвестного состава holdout.
• Архитектура: Гибрид сверточных сетей + трансформер (Conv-Encoder с ResBlocks → Transformer с RoPE → Conv-Decoder). Что сработало:
• Depth-wise conv как первый слой (отдельные свертки по каналам, затем миксинг).
• Нормализация с learnable scale per channel внутри окон (+1.5%).
• Weight averaging последних 3 чекпоинтов (+1% на test).
👍3🔥2❤1
Но, кстати, не умаляя заслуг
https://news.1rj.ru/str/augmented_brain/12848
Смотреть, какая модель лучше себя покажет на одних и тех же данных, — это же тоже случайный процесс, и к нему самому нужно предъявлять определенные статистические критерии.
Успех модели — это случайная величина.
Плюс все модели обычно предсказывают одно и то же. И, вроде, никто не анализирует unique contribution, или типа того.
https://news.1rj.ru/str/augmented_brain/12848
Смотреть, какая модель лучше себя покажет на одних и тех же данных, — это же тоже случайный процесс, и к нему самому нужно предъявлять определенные статистические критерии.
Успех модели — это случайная величина.
Плюс все модели обычно предсказывают одно и то же. И, вроде, никто не анализирует unique contribution, или типа того.
Telegram
Михаил Лебедев (Mikhail Lebedev) — нейроученый
3-е место в треке Speech Detection на LibriBrain (NeurIPS 2025)
Команда alvi (Aleksandr Kovalev, Aleksejs Timčenko, Petr Chizhov, Vladislav Lomtev) заняла 3-е место в стандартном треке Speech Detection с результатом 0.91 F1-macro (приз $800).
Задача: По сигналам…
Команда alvi (Aleksandr Kovalev, Aleksejs Timčenko, Petr Chizhov, Vladislav Lomtev) заняла 3-е место в стандартном треке Speech Detection с результатом 0.91 F1-macro (приз $800).
Задача: По сигналам…
👍2
Скудная речь современного человека
https://ren.tv/news/v-rossii/1390347-a-pogovorit-novye-tendentsii-iazyka-proglotili-gramotnuiu-rech
https://ren.tv/news/v-rossii/1390347-a-pogovorit-novye-tendentsii-iazyka-proglotili-gramotnuiu-rech
РЕН ТВ
Короткие ролики в соцсетях мешают работе мозга и обедняют речь человека
Речь современного человека стала скудной из-за коротких роликов в соцсетях и коронавируса.
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Язык — это одна из важнейших функций нашего мозга
Учёные записали сигналы от отдельных нейронов в боковой затылочной области мозга человека — это часть коры, которая отвечает за распознавание форм и объектов.
В экспериментах они использовали три приёма: маскировку изображения (когда одно быстро сменяет другое), подавление вспышкой и бинокулярное соперничество (когда каждому глазу показывают разные картинки, и мозг по очереди воспринимает то одну, то другую).
Результаты показали, что когда человек осознанно видит изображение, нейроны в этой области мозга точнее его распознают и активируются преимущественно в соответствии с тем, что человек субъективно воспринимает.
Это исследование помогает понять, как в мозге возникает осознанное зрительное восприятие.
https://www.nature.com/articles/s41467-025-67077-w
В экспериментах они использовали три приёма: маскировку изображения (когда одно быстро сменяет другое), подавление вспышкой и бинокулярное соперничество (когда каждому глазу показывают разные картинки, и мозг по очереди воспринимает то одну, то другую).
Результаты показали, что когда человек осознанно видит изображение, нейроны в этой области мозга точнее его распознают и активируются преимущественно в соответствии с тем, что человек субъективно воспринимает.
Это исследование помогает понять, как в мозге возникает осознанное зрительное восприятие.
https://www.nature.com/articles/s41467-025-67077-w
Nature
Single-neuron correlates of visual consciousness in human lateral occipital complex
Nature Communications - How individual neurons in the human lateral occipital complex respond to perceptually suppressed visual input remains unclear. Here, the authors demonstrate that while most...
👍4❤1
В ~40% зон коры мозга (особенно в сети пассивного режима работы) сигнал BOLD в фМРТ изменяется в противоположную сторону по сравнению с реальным потреблением кислорода нейронами.
Это значит, что яркий сигнал BOLD не всегда отражает сильную активацию. Для точной оценки лучше использовать количественные методы фМРТ.
https://www.nature.com/articles/s41593-025-02132-9
Это значит, что яркий сигнал BOLD не всегда отражает сильную активацию. Для точной оценки лучше использовать количественные методы фМРТ.
https://www.nature.com/articles/s41593-025-02132-9
Nature
BOLD signal changes can oppose oxygen metabolism across the human cortex
Nature Neuroscience - Using quantitative brain imaging, the authors show opposite fMRI BOLD signal to metabolic activity due to variable oxygen extraction across the human cortex. This questions...
🔥2👍1
Новая модель анализирует активность нейронов в зрительной коре мышей как неравновесную систему — такую, где процессы необратимы во времени и требуют энергии для поддержания порядка.
Во время выполнения задач общая активность нейронов снижается, импульсы становятся реже и разреженнее, а причинно-следственные связи между нейронами меняются сильнее и становятся более вариабельными. У мышей, которые лучше справляются с задачей, на каждый импульс приходится больший поток энтропии — мера рассеивания энергии, которая помогает мозгу эффективно обрабатывать информацию.
Это показывает, что более успешный мозг работает экономнее: меньше импульсов, но больше полезной динамики.
https://www.nature.com/articles/s41467-025-66669-w
Во время выполнения задач общая активность нейронов снижается, импульсы становятся реже и разреженнее, а причинно-следственные связи между нейронами меняются сильнее и становятся более вариабельными. У мышей, которые лучше справляются с задачей, на каждый импульс приходится больший поток энтропии — мера рассеивания энергии, которая помогает мозгу эффективно обрабатывать информацию.
Это показывает, что более успешный мозг работает экономнее: меньше импульсов, но больше полезной динамики.
https://www.nature.com/articles/s41467-025-66669-w
Nature
State-space kinetic Ising model reveals task-dependent entropy flow in sparsely active nonequilibrium neuronal dynamics
Nature Communications - Neural spiking activity is inherently dynamic and out of equilibrium, yet tools to quantify its time-varying organization are limited. Here, the authors develop a...
🔥2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Товарищ Александра Бернадотт разметила все сосуды мозга и поделилась этой информацией с миром.
(Их там, правда, нет per Полина Кривых.)
https://news.1rj.ru/str/neurosputnik/865
(Их там, правда, нет per Полина Кривых.)
https://news.1rj.ru/str/neurosputnik/865
🔥6😁2🤣1
Из рубрики «Нейрофидбек — это какая-то хрень»
Итак, рассмотрим нейрофидбек, допустим, альфа нейрофидбек; поскольку что-что, а альфа-ритм точно имеет место быть.
Допустим, шапочка ЭЭГ пишет ваш альфа ритм, и вам его вывели на экран (либо в наушники) в виде какого-то индикатора.
Сможете вы научиться произвольно управлять альфа ритмом? Скорее всего, да. Причем я даже не буду критиковать, если субъект будет использовать для этого какую-то, как говорят, overt strategy. Например, будет «затуманивать взгляд». Пускай.
Кстати, я видел лишь одну статью, где утверждалось, что субъекты могут управлять ритмом надежно и быстро. (Об этом потом.)
Но встает вопрос: а зачем управлять каким-то там ритмом? Зачем это нужно, если никто не знает, что делает этот ритм??
Итак, рассмотрим нейрофидбек, допустим, альфа нейрофидбек; поскольку что-что, а альфа-ритм точно имеет место быть.
Допустим, шапочка ЭЭГ пишет ваш альфа ритм, и вам его вывели на экран (либо в наушники) в виде какого-то индикатора.
Сможете вы научиться произвольно управлять альфа ритмом? Скорее всего, да. Причем я даже не буду критиковать, если субъект будет использовать для этого какую-то, как говорят, overt strategy. Например, будет «затуманивать взгляд». Пускай.
Кстати, я видел лишь одну статью, где утверждалось, что субъекты могут управлять ритмом надежно и быстро. (Об этом потом.)
Но встает вопрос: а зачем управлять каким-то там ритмом? Зачем это нужно, если никто не знает, что делает этот ритм??
😁9🔥5
Из рубрики «Нейрофидбек — это какая-то хрень»
Но если уж взялись управлять альфа-ритмом через нейрофидбек, то хотя бы нужно понимать, зачем он нужен.
А вот зачем:
Альфа-ритм (alpha waves) — это нейронные осцилляции в диапазоне 8–12 Гц, наиболее выраженные в затылочно-теменных областях мозга при расслабленном бодрствовании с закрытыми глазами.
Зачем нужен альфа-ритм?
Ранее считалось, что он отражает “покой” мозга (idle state). Современные исследования показывают активную роль:
• Ингибирование ненужных зон коры — подавляет обработку отвлекающей сенсорной информации, помогая фокусировать внимание на релевантных задачах.
• Поддержка рабочей памяти — усиливается при удержании визуальной информации без внешних стимулов.
• Координация сети мозга — способствует расслаблению, креативности, снижению стресса и переходу ко сну. Увеличение альфа-волн связано с медитацией, mindfulness и улучшением когнитивных функций.
В целом, альфа-ритм — ключевой механизм избирательного внимания и торможения отвлекающих факторов для эффективной мозговой работы.
https://en.wikipedia.org/wiki/Alpha_wave
Но если уж взялись управлять альфа-ритмом через нейрофидбек, то хотя бы нужно понимать, зачем он нужен.
А вот зачем:
Альфа-ритм (alpha waves) — это нейронные осцилляции в диапазоне 8–12 Гц, наиболее выраженные в затылочно-теменных областях мозга при расслабленном бодрствовании с закрытыми глазами.
Зачем нужен альфа-ритм?
Ранее считалось, что он отражает “покой” мозга (idle state). Современные исследования показывают активную роль:
• Ингибирование ненужных зон коры — подавляет обработку отвлекающей сенсорной информации, помогая фокусировать внимание на релевантных задачах.
• Поддержка рабочей памяти — усиливается при удержании визуальной информации без внешних стимулов.
• Координация сети мозга — способствует расслаблению, креативности, снижению стресса и переходу ко сну. Увеличение альфа-волн связано с медитацией, mindfulness и улучшением когнитивных функций.
В целом, альфа-ритм — ключевой механизм избирательного внимания и торможения отвлекающих факторов для эффективной мозговой работы.
https://en.wikipedia.org/wiki/Alpha_wave
👍10🔥7💯2🤔1