На международной конференции представила свой доклад младший научный сотрудник лаборатории нейроинтеллекта МГУ

#фонд_Интеллект
#фонд_Вольноедело

Завершила свою работу пятая юбилейная конференция Volga Neuroscience Meeting. Председателем программного комитета конференции является руководитель лаборатории нейронного интеллекта МГУ, поддерживаемая фондом «Интеллект», директор Института перспективных исследований мозга МГУ Константин Владимирович Анохин.
Конференция Volga Neuroscience Meeting одна из самых крупных и значимых конференций в России в области нейронаук. В ней затрагиваются все возможные области нейробиологии и смежных наук: молекулярная и клеточная нейронаука; системная и когнитивная нейронаука; нейротехнологии и нейроэлектроника; нейродинамика, вычислительная нейронаука и искусственный интеллект; трансляционная и клиническая нейронаука; нейропластичность, обучение и память.
В секции «Нейропластичность, обучение и память» представила свой доклад «Temporal dynamics of contextual memories in mice» младший научный сотрудник Института перспективных исследований мозга МГУ, лаборатории нейроинтеллекта МГУ Ольга Ивашкина.

«Мой доклад был посвящен нашей работе по исследованию закономерностей формирования, хранения и извлечения памяти об обстановке. Мы исследуем длительность хранения такой памяти, ее нейронное обеспечение. Для этого мы используем большой арсенал методов - от имиджинга активности на срезах мозга путем выявления экспрессии немедленного раннего гена с-fos, до регистрации кальциевой активности нейронов с помощью минископов у мышей при свободном обследовании обстановки. Мы показали, что ассоциативная память об обстановке может храниться несколько месяцев, в то время как травматическая обстановочная память - немного дольше, - в районе 3х месяцев. Далее такая память угасает», ― рассказала Ольга Ивашкина.

В этом году число участников стало рекордным ― более 260 ученых из России, Италии, Китая, Бельгии, Великобритании, США. Конференция играет важную роль, объединяя исследователей и способствуя интеграции этих разных областей.

Фонд "Интеллект" выражает благодарность выпускнику МГУ, промышленнику Олегу Дерипаска и его фонду "Вольное дело" за активную поддержку и неоценимый вклад в развитие науки и образования.

В осеннем семестре стартовали 5 межфакультетских курсов, поддержанных фондом «Интеллект» по инициативе основателя фонда «Вольное дело» Олега Дерипаска.

#фонд_Интеллект

В осеннем семестре для студентов МГУ имени М.В. Ломоносова стартовали 5 межфакультетских курсов по искусственному интеллекту и программированию при поддержке фонда «Интеллект». 4 из них в онлайн-формате: «Основы программирования и анализа данных на Python», «Введение в глубокое обучение», «Машинное обучение для решения прикладных задач», «Нейронные сети и их применение в научных исследованиях» и 1 очный курс на английском языке: «Введение в обработку естественного языка и анализ текстов».

Традиционно, курсы пользуются большой популярностью у студентов: в течение часа на вышеупомянутые курсы записалось 1700 студентов.

Ольга Сущенко, менеджер образовательных программ МФК:
«Мы продолжаем развивать проект МФК по программированию и искусственному интеллекту. На наших курсах обучаются студенты практически со всех факультетов МГУ имени М.В. Ломоносова, и мы понимаем, что материал может быть сложным для студентов нематематических и не IT специальностей. Поэтому стараемся создать условия, чтобы слушатели наших курсов не оставались один на один с трудностями в обучении и оперативно получали помощь. Организация поддержки курсов включает в себя включает возможность задавать вопросы через чат-бот с ответами от команды ассистентов, коммуникацию со студентами в чатах, онлайн-консультации преподавателей и ассистентов. Материалы курсов регулярно обновляются. Преподаватели стараются актуализировать лекции, чтобы студенты осваивали именно те знания и навыки, которые востребованы сегодня и будут полезны для них в ближайшем будущем. Для создания комфортных условий обучения все материалы курсов (лекции, конспекты и домашние задания) мы стремимся перенести в единое пространство образовательной платформы с удобным доступом к ним на протяжении всего обучения. Автоматизируя часть процессов, мы можем обучать большое количество студентов, сохраняя при этом высокое качество. Все это выделяет наши курсов среди других, что подтверждается их популярностью и востребованностью среди студентов. А наша команда продолжает работу над совершенствованием курсов».

Следить за актуальной информацией МФК по ИИ можно в телеграм-каналах:
🔸«Основы программирования и анализа данных на Python» https://news.1rj.ru/str/+6ESPNX6zxDkyYTg6
🔹«Машинное обучение для решения прикладных задач» https://news.1rj.ru/str/+r7KAOw2PCAphYzVi
🔸«Введение в глубокое обучение» https://news.1rj.ru/str/+p52yYKfqD040NGMy
🔹«Нейронные сети и их применение в научных исследованиях» https://news.1rj.ru/str/+Dxv1NwcTQ1wyODIy
🔸«Введение в обработку естественного языка и анализ текстов» https://news.1rj.ru/str/+wXvZLhLc_wgxMzIy

#фонд_Интеллект
#фонд_Вольноедело

🔹День Интернета в России – относительно молодой праздник, он отмечается ежегодно 30 сентября, начиная с 1998 года. 

🔸Национальный домен .ru был зарегистрирован в международном перечне 7 апреля 1994 года. Эта дата считается точкой отсчета в истории российского интернета, также ее называют Днем Рунета.

🔹Одним из первых сайтов, засиявших на небосклоне рунета, был сайт анекдот.ру.

🔸Сегодня в нашей стране интернетом пользуются более 120 миллионов человек, то есть больше 90% населения. Россия входит в десятку мировых лидеров по охвату Сетью.

Младший научный сотрудник лаборатории нейроинтеллекта МГУ выступила с докладом об изучении патологий памяти

#фонд_Интеллект
#фонд_Вольноедело

Специалисты ИПИМ МГУ отметили, что изучение молекулярных и клеточных механизмов патологий мозга ― одна из ключевых задач современной нейробиологии. Эти исследования имеют особое значение для понимания нарушений памяти, развивающихся при посттравматическом стрессовом расстройстве (ПТСР) и болезни Альцгеймера, а также для разработки новых терапевтических подходов.

Младший научный сотрудник лаборатории нейронного интеллекта МГУ Ольга Ивашкина представила результаты, касающиеся молекулярных и клеточных механизмов развития ПТСР, а также данные о консолидации и реконсолидации памяти в трансгенной линии мышей 5xFAD, моделирующей болезнь Альцгеймера.

«В зависимости от изначального уровня кортикостероидных рецепторов одни животные более устойчивы к формированию ПТСР, а другие менее устойчивы. Кроме того, на людях, крысах и мышах было показано, что есть разница в процентном распределении, которая зависит от пола: самки животных и женщины, если говорить о людях, развивают ПТСР в ответ на разные ситуации чаще, чем мужчины или самцы», ― отметила Ольга Ивашкина.

Читать подробнее: vk.cc/cQ1GC9

✅ Исследование выполнено при поддержке Фонда «Интеллект», а также благодаря инициативе и поддержке Фонда «Вольное Дело» Олега Дерипаска.

Ученые МГУ предложили и реализовали новый метод измерения спектрально-временной формы предельно короткого терагерцевого излучения

#фонд_Интеллект
#фонд_Вольноедело

Аспирант физического факультета Борис Румянцев прошел курс «Нейронные сети и их применение в научных исследованиях» и стал одним из победителей конкурса публикаций 7-го потока MSU.AI. Статья опубликована в сборнике научных трудов XIV международной конференции по фотонике и информационной оптике.

Терагерцевый (ТГц) диапазон электромагнитного спектра охватывает диапазон от ~0.1 ТГц (длина волны 3 мм) до ~10 ТГц (30 мкм). ТГц-диапазон является промежуточным на пути от радиоволн к оптическому излучению, поэтому исторически этот диапазон был труднодоступен как с точки зрения генерации, так и регистрации излучения. Так, обычные радиоэлектронные компоненты не работают на частотах выше ~0.3 ТГц, в то время как фотоны ТГц-диапазона обладают малой энергией кванта, которая сравнима с тепловой энергией флуктуаций при комнатной температуре. Таким образом, частота колебаний ТГц-поля слишком велика для применения радиоэлектронных методов генерации и регистрации, а энергия ТГц-фотона слишком мала для применения квантовых подходов.

Решением оказалось использование методов нелинейной оптики для генерации и регистрации ТГц-излучения. В частности, классическим методом регистрации на сегодняшний день является метод электрооптического детектирования на основе эффекта Поккельса в электрооптическом кристалле, открывший возможности для проведения терагерцевой спектроскопии для изучения абсорбционных и дисперсионных свойств различных образцов, включая газы, жидкости, жидкие кристаллы и многие типы твердых тел - от полупроводников и сверхпроводников до молекулярных кристаллов. Однако данный метод имеет ограничение по максимальной напряженности измеряемого ТГц-поля на уровне сотен кВ/см, а результаты таких измерений подвержены искажениям за счет наличия ТГц-резонансов в области 1-10ТГц в кристаллах, используемых в данном методе.

В рамках данной работы предложен и экспериментально реализован метод регистрации временной формы спектра ТГц-излучения на основе эффекта генерации оптических гармоник фемтосекундного лазерного излучения ближнего ИК диапазона в газовой среде с применением машинного обучения для восстановления параметров ТГц-импульса по измеренному сигналу. Преимуществом данного метода в сравнении с электрооптически детектированием является отсутствие необходимости использования нелинейного кристалла, искажающего временную форму и пиковую напряженность измеряемого ТГц-поля при измерении широкополосного сигнала.

Читать подробнее: vk.cc/cQ8Ttv

✅ Исследование выполнено при поддержке Фонда «Интеллект», а также благодаря инициативе и поддержке Фонда «Вольное Дело» Олега Дерипаска.

Нобелевской премией по химии за 2025 г. были отмечены исследования, посвященные разработке металлоорганических каркасов. В чем преимущество такой молекулярной архитектуры? Где можно использовать такие структуры? Объясняет кандидат химических наук А.А. Митрофанов.

«Металлоорганические каркасы — уникальный класс материалов. Они состоят из металлических центров, объединенных в трехмерные структуры органическими молекулами. Подобная организация обеспечивает огромное разнообразие возможных структур при минимальных модификациях исходных компонент. А значит, можно практически вручную настраивать свойства материала, изменяя органическую молекулу или варьируя металл».

Артем Александрович привел несколько примеров применения металлоорганических каркасов: так, они могут выступать в роли проводников и полупроводников, использоваться для газовой сорбции или газового разделения.

Фото: Елена Либрик / Научная Россия

Подробнее на портале Научная Россия

#химия
#нобелевская_премия

На Луне нашли 20 новых масконов с помощью ИИ

#фонд_Интеллект
#фонд_Вольноедело

Нейронные сети помогли открыть новые области загадочной природы на Луне — так называемые масконы.

В гравитационном поле Луны проявлены интенсивные аномалии, аналоги которых на Земле отсутствуют. Несмотря на то, что впервые они были выделены в конце 60-х годов прошлого века по отклонениям в движении искусственных спутников Луны, природа их возникновения до сих пор остается дискуссионной и неизвестной.

Маскон (от англ. mass concentration) — это скопления более плотного вещества внутри Луны. Они искажают ее гравитационное поле, делая его «неровным». Из-за этого космическим аппаратам сложнее летать по орбите, а ученым — понять, как устроена внутренняя структура спутника Земли.

До недавнего времени было известно около 60 таких аномалий. Но выпускник курса «Нейронные сети и их применение в научных исследованиях» Кирилл Кузнецов вместе с коллегами смог не только подтвердить уже открытые объекты, но и обнаружить новые области, представляющие несомненный интерес при изучении внутреннего строения Луны.

Кирилл Кузнецов совместно с коллегами в своем исследовании применил сверточные нейронные сети, которые были обучены на выборке синтетически смоделированных данных, имитирующих аномалии силы тяжести масконов. Результаты своего исследования он опубликовал в научном журнале «Геофизика». Исследование поддержано фондом развития науки и образования «Интеллект». При поддержке фонда Олега Дерипаска «Вольное дело».

«Тематика изучения Луны все чаще появляется в новостных лентах, и мы не остаемся в стороне. В ходе исследования разработан подход к выделению аномалий в ее гравитационном поле с применением технологий искусственного интеллекта, который может быть применен для автоматизации процесса создания объемной плотностной модели спутника Земли. Также важно отметить, что разработанный подход может быть применен в задачах анализа геофизических полей Земли с целью, например, поиска полезных ископаемых», — пояснил Кирилл Кузнецов, доцент кафедры геофизических методов исследования земной коры геологического факультета МГУ, выпускник MSU.AI.

В итоге удалось разработать подход к локализации аномалий силы тяжести на основе нейронных сетей, подтвердить более 90% известных масконов и самое главное — открыть новые области, которые теперь ждут дальнейшего изучения.

Такие методы можно применять и на Земле — например, для поиска полезных ископаемых. То, что начиналось как космическая задача, может помочь и в решении вполне земных проблем.

Код и примеры доступны на GitHub.

✅ Исследование выполнено при поддержке Фонда «Интеллект», а также благодаря инициативе и поддержке Фонда «Вольное Дело» Олега Дерипаска