Университет Иннополис
Лаборатория нейронауки и когнитивных технологи
Центра компетенций НТИ по направлению
«Технологии компонентов робототехники и мехатроники»
Лаборатория нейронауки и когнитивных технологи
Центра компетенций НТИ по направлению
«Технологии компонентов робототехники и мехатроники»
Сайт институтаhttps://innopolis.university/about/
Приемная комиссия вуза:8 (843) 203 92 53
Новые методы диагностики тех или иных нервных заболеваний; повышение когнитивных функций человека; построение системы прерывания приступов эпилепсии не медикаментозными средствами
Лаборатория нейронауки и когнитивных технологий проводит междисциплинарные научные исследования и экспериментальные работы для разработки человеко-машинных интерфейсов, применяемых в обучении детей, реабилитации и на промышленном производстве. Также лаборатория занимается изучением процессов, протекающих в головном мозге человека во время восприятия, обработки и усвоения информации, принятия решений, а также моторной деятельности. Рассматривает биомеханику человека с использованием сигналов мышечной и нейронной активности для управления антропоморфными роботами и элементами экзоскелета
Миссия лаборатории
Над чем мы работаем?
Александр Евгеньевич Храмов
руководитель Лаборатории нейронауки и когнитивных технологий Центра компетенций НТИ по направлению «Технологии компонентов робототехники и мехатроники»
«
содержание
Наша команда разрабатывает новые методы анализа мозга, так как мозг – это очень сложная система. Чтобы обрабатывать его сигналы вплоть до отдельного нейрона, необходимы продвинутые математические подходы. Кроме математического инструментария нужны модели того, как работает мозг. И здесь представители физики и математики оказываются очень полезными биологам.
Передовой край XXI века
— В чем специфика Вашей области? Какие научные и технологические проблемы в ней решаются?
— Наша Лаборатория нейронауки и когнитивных технологий Университета Иннополис одновременно мы тесно сотрудничаем с Балтийским Центром нейротехнологий и машинного обучения, это Балтийский федеральный университет, Калининград) занимается междисциплинарной научной задачей, которая связана с изучением особенностей когнитивных функций и динамики мозга в целом с позиций физики и математики.
Наша команда пытается разрабатывать новые методы анализа мозга, так как мозг – это очень сложная система. Чтобы обрабатывать его сигналы вплоть до отдельного нейрона, необходимы продвинутые математические подходы. Кроме математического инструментария нужны модели того, как работает мозг. И здесь представители физики и математики оказываются очень полезными биологам.
В этом году, например, Нобелевскую премию по физике дали за анализ и моделирование сложных систем. В первую очередь, там шла речь про климат. Но, очевидно, что кроме климата есть огромное количество других сложных систем, с которыми сталкивается человечество. Мозг – это как раз сверхсложная система. Человечество знает только два таких объекта – это вселенная со всеми своими галактиками и планетами и мозг, который ненамного проще, а в чем-то и сложнее.
— Человеческий мозг может быть в чем-то сложнее вселенной?
— Я даже не знаю, как правильно назвать число, которое бы описало количество нейронов в мозге. Это 1012 нейронов. При этом каждый нейрон связан с десятью тысячами других нейронов. В итоге мы имеем колоссальнейшую сеть с числом связей 1016-17. При этом эти связи постоянно меняются и устанавливаются за несколько секунд. А мы, в свою очередь, стараемся все это понять и описать.
Вообще науки о жизни – это передовой край XXI века, а нейронаука – передовая часть биологической науки.
— Для чего вы вообще изучаете мозг? Что вы хотите получить на выходе?
— Нам интересно тут несколько моментов. С одной стороны, с утилитарной точки зрения всегда интересны какие-то новые методы диагностики тех или иных нервных заболеваний или методы их лечения. Если мы говорим про здорового человека, всегда есть интерес, как повысить эффективность функционирования мозга или построить систему мониторинга, которая позволила бы отслеживать моменты потери концентрации и ослабления внимания у людей разных профессий, например, дальнобойщиков. Мы в этом направлении и движемся.
Нас интересуют вопросы эпилепсии, построения системы прерывания приступов не медикаментозными средствами. Препараты от эпилепсии не всегда действуют, их подбор также сложен и неоднозначен. 20-30% больных резистивны к этим лекарствам. В этом случае необходимы какие-то другие способы. Один из перспективных методов – это стимуляция мозга во время или перед приступом. Мы занимались на животных такими задачами, так как это все связано с имплантацией электродов в мозг. Также есть вопросы диагностики эпилепсии.
Сейчас, в связи с неприятными событиями в школах и университетах по расстрелу людей, обсуждается введение технологий, которые могли бы быстро выявлять всякие психические отклонения. Профессиональные водители сегодня тоже сдают энцефаллограмму в течение 15-30 минут.
Сейчас это формальная процедура, но если ее расширить и сделать работоспособной, то была бы вероятность какие-то группы риска ловить. Такие исследования у нас тоже ведутся, так как любые изменения в сети головного мозга отражаются самыми разными способами.
Если у человека есть серьезное неврологическое заболевание или он в группе риска, то необходима возможность ранней диагностики с помощью тех или иных функциональных проб. Надо просто правильно применять эти пробы и верно прорабатывать данные, выявляя биомаркеры таких заболеваний.
Интересны также задачи с повышением когнитивных функций человека. Университет Иннополис совместно с Нижегородским университетом ведет интересные исследования, связанные с сенсорно-моторной интеграцией человека, которые могут улучшить легко измеряемые характеристики человека — время реакции, время принятия решения, снизить количество ошибок в рутинных операциях.
— Вы уже упомянули некоторые исследования, над которыми работаете. Есть ли еще какие-то конкретные проекты, которые развиваются сейчас?
— Есть задачи, связанные с сенсо-моторной интеграцией — это процесс, когда мы через какой-то наш сенсорный вход получаем информацию, обрабатываем ее, и дальше следует реакция. Реакция обычно происходит моторным образом. Обработка информации всегда заканчивается именно моторной реакцией — нажать, написать, ответить, посмотреть. И здесь у нас большой интерес к нейростимуляциям. Причем на мозг можно воздействовать инвазивно — это всякие операции. А можно воздействовать не инвазивно. Это транскраниальная магнитная стимуляция, когда мы можем либо возбудить, либо подавить какую-то область нейронного ансамбля.
Оказывается, что это очень эффективный способ исследования мозга, так как мы можем включать или выключать какие-то области мозга и быстрее воздействовать на информационные потоки в голове. Как правило возбуждение области, которая ответственна за определенный функционал, приводит к лучшему решению соответствующей задачи.
Также мы занимаемся изучением того, как мозг принимает решение о начале конкретного движения. Этот аспект изучается очень давно, но тут есть много невыясненных аспектов, например, как происходит адаптация человека к новым моторным актам и когнитивным задачам, когда сложная моторика требует интеграции разных когнитивных функций. И это является определенным маркером для определения возраста человека.
Мы обнаружили, что самое простое моторное движение коррелирует с возрастом: в 25 лет мы совершаем движение по одному сценарию, а в 65 лет – совсем по-другому. В 25 лет в мозг зашиты готовые паттерны планирования движений, и при его осуществлении мозг просто из памяти воспроизводит алгоритм. Пожилой же человек при планировании движения воспроизводит всю деятельность, связанную с планированием движения.
Мы попросили пожилых испытуемых сжимать кисть и получили много информации о том, как у нее работает моторная система, в каком состоянии кора головного мозга, как она снабжается кровью, как происходит сенсо-моторная интеграция. И из этой информации можно делать определенные выводы о том, насколько человек находится в группе риска.
— Наша Лаборатория нейронауки и когнитивных технологий Университета Иннополис одновременно мы тесно сотрудничаем с Балтийским Центром нейротехнологий и машинного обучения, это Балтийский федеральный университет, Калининград) занимается междисциплинарной научной задачей, которая связана с изучением особенностей когнитивных функций и динамики мозга в целом с позиций физики и математики.
Наша команда пытается разрабатывать новые методы анализа мозга, так как мозг – это очень сложная система. Чтобы обрабатывать его сигналы вплоть до отдельного нейрона, необходимы продвинутые математические подходы. Кроме математического инструментария нужны модели того, как работает мозг. И здесь представители физики и математики оказываются очень полезными биологам.
В этом году, например, Нобелевскую премию по физике дали за анализ и моделирование сложных систем. В первую очередь, там шла речь про климат. Но, очевидно, что кроме климата есть огромное количество других сложных систем, с которыми сталкивается человечество. Мозг – это как раз сверхсложная система. Человечество знает только два таких объекта – это вселенная со всеми своими галактиками и планетами и мозг, который ненамного проще, а в чем-то и сложнее.
— Человеческий мозг может быть в чем-то сложнее вселенной?
— Я даже не знаю, как правильно назвать число, которое бы описало количество нейронов в мозге. Это 1012 нейронов. При этом каждый нейрон связан с десятью тысячами других нейронов. В итоге мы имеем колоссальнейшую сеть с числом связей 1016-17. При этом эти связи постоянно меняются и устанавливаются за несколько секунд. А мы, в свою очередь, стараемся все это понять и описать.
Вообще науки о жизни – это передовой край XXI века, а нейронаука – передовая часть биологической науки.
— Для чего вы вообще изучаете мозг? Что вы хотите получить на выходе?
— Нам интересно тут несколько моментов. С одной стороны, с утилитарной точки зрения всегда интересны какие-то новые методы диагностики тех или иных нервных заболеваний или методы их лечения. Если мы говорим про здорового человека, всегда есть интерес, как повысить эффективность функционирования мозга или построить систему мониторинга, которая позволила бы отслеживать моменты потери концентрации и ослабления внимания у людей разных профессий, например, дальнобойщиков. Мы в этом направлении и движемся.
Нас интересуют вопросы эпилепсии, построения системы прерывания приступов не медикаментозными средствами. Препараты от эпилепсии не всегда действуют, их подбор также сложен и неоднозначен. 20-30% больных резистивны к этим лекарствам. В этом случае необходимы какие-то другие способы. Один из перспективных методов – это стимуляция мозга во время или перед приступом. Мы занимались на животных такими задачами, так как это все связано с имплантацией электродов в мозг. Также есть вопросы диагностики эпилепсии.
Сейчас, в связи с неприятными событиями в школах и университетах по расстрелу людей, обсуждается введение технологий, которые могли бы быстро выявлять всякие психические отклонения. Профессиональные водители сегодня тоже сдают энцефаллограмму в течение 15-30 минут.
Сейчас это формальная процедура, но если ее расширить и сделать работоспособной, то была бы вероятность какие-то группы риска ловить. Такие исследования у нас тоже ведутся, так как любые изменения в сети головного мозга отражаются самыми разными способами.
Если у человека есть серьезное неврологическое заболевание или он в группе риска, то необходима возможность ранней диагностики с помощью тех или иных функциональных проб. Надо просто правильно применять эти пробы и верно прорабатывать данные, выявляя биомаркеры таких заболеваний.
Интересны также задачи с повышением когнитивных функций человека. Университет Иннополис совместно с Нижегородским университетом ведет интересные исследования, связанные с сенсорно-моторной интеграцией человека, которые могут улучшить легко измеряемые характеристики человека — время реакции, время принятия решения, снизить количество ошибок в рутинных операциях.
— Вы уже упомянули некоторые исследования, над которыми работаете. Есть ли еще какие-то конкретные проекты, которые развиваются сейчас?
— Есть задачи, связанные с сенсо-моторной интеграцией — это процесс, когда мы через какой-то наш сенсорный вход получаем информацию, обрабатываем ее, и дальше следует реакция. Реакция обычно происходит моторным образом. Обработка информации всегда заканчивается именно моторной реакцией — нажать, написать, ответить, посмотреть. И здесь у нас большой интерес к нейростимуляциям. Причем на мозг можно воздействовать инвазивно — это всякие операции. А можно воздействовать не инвазивно. Это транскраниальная магнитная стимуляция, когда мы можем либо возбудить, либо подавить какую-то область нейронного ансамбля.
Оказывается, что это очень эффективный способ исследования мозга, так как мы можем включать или выключать какие-то области мозга и быстрее воздействовать на информационные потоки в голове. Как правило возбуждение области, которая ответственна за определенный функционал, приводит к лучшему решению соответствующей задачи.
Также мы занимаемся изучением того, как мозг принимает решение о начале конкретного движения. Этот аспект изучается очень давно, но тут есть много невыясненных аспектов, например, как происходит адаптация человека к новым моторным актам и когнитивным задачам, когда сложная моторика требует интеграции разных когнитивных функций. И это является определенным маркером для определения возраста человека.
Мы обнаружили, что самое простое моторное движение коррелирует с возрастом: в 25 лет мы совершаем движение по одному сценарию, а в 65 лет – совсем по-другому. В 25 лет в мозг зашиты готовые паттерны планирования движений, и при его осуществлении мозг просто из памяти воспроизводит алгоритм. Пожилой же человек при планировании движения воспроизводит всю деятельность, связанную с планированием движения.
Мы попросили пожилых испытуемых сжимать кисть и получили много информации о том, как у нее работает моторная система, в каком состоянии кора головного мозга, как она снабжается кровью, как происходит сенсо-моторная интеграция. И из этой информации можно делать определенные выводы о том, насколько человек находится в группе риска.
Команда Университета Иннополис. Фото с официального сайта организации
Быть на острие науки
— С какими вызовами и изменениями в мире связана ваша работа?
— Один вызов лежит на поверхности — это увеличение качества жизни людей и рост продолжительности жизни. Болезни, которые раньше казались экзотикой, вроде Альцгеймера или Паркинсона, сейчас становятся заметной проблемой в пожилой популяции.
С повышением уровня медицины появляется все больше людей, которые восстановились после тяжелых заболеваний. Например, сегодня выживание после инсультов очень высокое, но реабилитация таких людей и восстановление нормального функционирования мозга — это колоссальная проблема. При этом повышение уровня стресса приводит к тому, что эти заболевания молодеют. Этот вызов является одним из основных драйверов прикладной нейронауки.
Важным направлением сегодня также стало замещение каких-то утраченных функций человека. Например, если человек потерял зрение, уже сейчас есть технологии, которые стараются его восстановить, используя соответствующий нейронный ансамбль.
Также с увеличением продолжительности жизни возникает вопрос не деменции, а просто затухания когнитивных функций пожилого человека. Опыт показывает, что любая тренировка мозга очень хороша. В этом смысле у компьютерных игр есть огромный положительный потенциал, связанный с решением мозгом разных задач. Например, какой-то поиск задействует всю таламо-кортикальную, моторную и визуальную части мозга. Вы снабжаете кровью в этот момент две трети своего мозга. Если добавить логику или задачи на память, то подключаете всю лобную долю. Тридцать минут такой гимнастики, и склероз отступает. В сочетании с той же нейростимуляцией, о которой я говорил, можно замедлить или повернуть вспять какие-то серьезные заболевания.
— Что вы находите захватывающего в теме?
— Для многих, кто пришел в исследования мозга не из биологии, – это вызов, связанный со сложностью системы. И исследователю, работающему в области математики, конечно же, хочется применить свои идеи и подходы для описания мозга.
Это очень нетривиальная задача, и на первом этапе опускаются руки — как можно разобраться в такой сложной системе? Тем не менее, по мере погружения в проблему появляется осознание, что при всей своей сложности мозг все же можно понять и изучать его функции.
— Какие проблемы встают на вашем пути?
— Для меня самой большой проблемой была воспроизводимость результатов, когда какая-то лаборатория проводит новый эксперимент, приходит к интересным выводам, а потом другие лаборатории не могут его воспроизвести. Часто это связано с подбором экспериментальной группы.
Мы проводили исследования, а потом просили коллег из другого университета повторить наши эксперименты. И когда результаты повторяются — это очень приятное ощущение, значит, ты сделал все правильно.
— С какими еще сложностями вы сталкиваетесь в реализации своей деятельности?
— Мы все хотим самые передовые, самые мощные средства исследования, но часто упираемся в ограниченные финансовые возможности. Быть на острие науки очень сложно, поэтому приходится компенсировать недостаток каких-то супер-средств смекалкой.
Еще серьезная проблема — это люди, так как хочется больше студентов и аспирантов, которым было бы интересно. Идей много, и они разветвляются как иерархическое дерево, но количество людей, способных их реализовывать, также определяется финансами и возможностями.
— Один вызов лежит на поверхности — это увеличение качества жизни людей и рост продолжительности жизни. Болезни, которые раньше казались экзотикой, вроде Альцгеймера или Паркинсона, сейчас становятся заметной проблемой в пожилой популяции.
С повышением уровня медицины появляется все больше людей, которые восстановились после тяжелых заболеваний. Например, сегодня выживание после инсультов очень высокое, но реабилитация таких людей и восстановление нормального функционирования мозга — это колоссальная проблема. При этом повышение уровня стресса приводит к тому, что эти заболевания молодеют. Этот вызов является одним из основных драйверов прикладной нейронауки.
Важным направлением сегодня также стало замещение каких-то утраченных функций человека. Например, если человек потерял зрение, уже сейчас есть технологии, которые стараются его восстановить, используя соответствующий нейронный ансамбль.
Также с увеличением продолжительности жизни возникает вопрос не деменции, а просто затухания когнитивных функций пожилого человека. Опыт показывает, что любая тренировка мозга очень хороша. В этом смысле у компьютерных игр есть огромный положительный потенциал, связанный с решением мозгом разных задач. Например, какой-то поиск задействует всю таламо-кортикальную, моторную и визуальную части мозга. Вы снабжаете кровью в этот момент две трети своего мозга. Если добавить логику или задачи на память, то подключаете всю лобную долю. Тридцать минут такой гимнастики, и склероз отступает. В сочетании с той же нейростимуляцией, о которой я говорил, можно замедлить или повернуть вспять какие-то серьезные заболевания.
— Что вы находите захватывающего в теме?
— Для многих, кто пришел в исследования мозга не из биологии, – это вызов, связанный со сложностью системы. И исследователю, работающему в области математики, конечно же, хочется применить свои идеи и подходы для описания мозга.
Это очень нетривиальная задача, и на первом этапе опускаются руки — как можно разобраться в такой сложной системе? Тем не менее, по мере погружения в проблему появляется осознание, что при всей своей сложности мозг все же можно понять и изучать его функции.
— Какие проблемы встают на вашем пути?
— Для меня самой большой проблемой была воспроизводимость результатов, когда какая-то лаборатория проводит новый эксперимент, приходит к интересным выводам, а потом другие лаборатории не могут его воспроизвести. Часто это связано с подбором экспериментальной группы.
Мы проводили исследования, а потом просили коллег из другого университета повторить наши эксперименты. И когда результаты повторяются — это очень приятное ощущение, значит, ты сделал все правильно.
— С какими еще сложностями вы сталкиваетесь в реализации своей деятельности?
— Мы все хотим самые передовые, самые мощные средства исследования, но часто упираемся в ограниченные финансовые возможности. Быть на острие науки очень сложно, поэтому приходится компенсировать недостаток каких-то супер-средств смекалкой.
Еще серьезная проблема — это люди, так как хочется больше студентов и аспирантов, которым было бы интересно. Идей много, и они разветвляются как иерархическое дерево, но количество людей, способных их реализовывать, также определяется финансами и возможностями.
Эксперимент на базе Университета Иннополис. Фото с официального сайта организации
Коллективная работа
— Что характеризует людей в вашей команде? Какие качества им присущи? И какие выдвигаются к ним требования?
— У нас команда не создавалась через собеседования, и мы так никого не отбирали. Человек приходил, ему это было интересно, работал год-два, а потом оказывалось, что без него лаборатория и немыслима.
Если говорить про качество, то для нас важна вдумчивость. В биологической науке очень большая конкуренция, поэтому важно показать, что же ты сделал нового, при этом открытия не должны противоречить тому, что уже есть. А если и противоречат, важно показать, почему предыдущее знание неверно.
Очень важно читать литературу, ведущие журналы, а иногда и не ведущие, так как и там зачастую можно найти много интересной и полезной информации. Необходимо также знать современные математические методы исследований, без которых хорошую работу сделать практически невозможно — биология и нейробиология математизируются со страшной скоростью.
Также важно уметь работать в команде. У нас 5-10 соавторов — это вполне естественная ситуация, так как каждый умеет делать определенную работу и выполнять конкретные задачи. В лаборатории есть четкое разделение: кто-то считает, кто-то освоил один класс методов, кто-то другой. И не имеет смысла одному сотруднику знать все. В результате это коллективная работа.
— У вас есть образовательный вектор? Можно ли к вам прийти и чему-то научиться?
— Основная наша база — это Университет Иннополис в новом IT-городе под Казанью. Как таковой образовательной деятельности у нас нет. В основном мы проводим научные исследования. Хотя, конечно, мы активно читаем лекции, но это IT-вуз с отличными студентами. Мы являемся представителями биологии в царстве айтишников.
Мы также активно работаем с аспирантами — за мою карьеру у меня уже защитилось 15 кандидатов. Кто-то остается в нашей лаборатории, кто-то идет дальше.
— Какие еще яркие команды в нашей стране занимаются вашей проблематикой? С кем из них вы поддерживаете связи?
— Таких коллективов много. Это центры в Москве, Петербурге, Новосибирске, Казани, Институт нейронаук Нижегородского университета. Институт высшей неровной деятельности и нервной физиологии РАН — один из лучших институтов в мире в плане понимания того, как работает мозг. В МГУ тоже недавно создан великолепный Институт перспективных исследований мозга, и там есть огромные перспективы мощнейших прорывов.
Хотелось бы упомянуть и Федеральный центр мозга и нейротехнологий во главе с Всеволодом Белоусовым. Он более медицинской направленности, но там проводятся исследования мирового уровня.
Науки о мозге очень хорошо развиваются, и многие технологии уже надо выводить на уровень стартапов. Но Россия, к сожалению, в этом слабовата. Сейчас мы участвуем в коллаборации с коллегами из Санкт-Петербургского университета, там поставлена интересная задача — создать системы искусственного интеллекта, которые могли бы решать разные задачи из нейронауки и классификации состояния мозга. Эту коллаборацию возглавляет Александр Львович Фрадков — отец-основатель кибернетической физики.
— У нас команда не создавалась через собеседования, и мы так никого не отбирали. Человек приходил, ему это было интересно, работал год-два, а потом оказывалось, что без него лаборатория и немыслима.
Если говорить про качество, то для нас важна вдумчивость. В биологической науке очень большая конкуренция, поэтому важно показать, что же ты сделал нового, при этом открытия не должны противоречить тому, что уже есть. А если и противоречат, важно показать, почему предыдущее знание неверно.
Очень важно читать литературу, ведущие журналы, а иногда и не ведущие, так как и там зачастую можно найти много интересной и полезной информации. Необходимо также знать современные математические методы исследований, без которых хорошую работу сделать практически невозможно — биология и нейробиология математизируются со страшной скоростью.
Также важно уметь работать в команде. У нас 5-10 соавторов — это вполне естественная ситуация, так как каждый умеет делать определенную работу и выполнять конкретные задачи. В лаборатории есть четкое разделение: кто-то считает, кто-то освоил один класс методов, кто-то другой. И не имеет смысла одному сотруднику знать все. В результате это коллективная работа.
— У вас есть образовательный вектор? Можно ли к вам прийти и чему-то научиться?
— Основная наша база — это Университет Иннополис в новом IT-городе под Казанью. Как таковой образовательной деятельности у нас нет. В основном мы проводим научные исследования. Хотя, конечно, мы активно читаем лекции, но это IT-вуз с отличными студентами. Мы являемся представителями биологии в царстве айтишников.
Мы также активно работаем с аспирантами — за мою карьеру у меня уже защитилось 15 кандидатов. Кто-то остается в нашей лаборатории, кто-то идет дальше.
— Какие еще яркие команды в нашей стране занимаются вашей проблематикой? С кем из них вы поддерживаете связи?
— Таких коллективов много. Это центры в Москве, Петербурге, Новосибирске, Казани, Институт нейронаук Нижегородского университета. Институт высшей неровной деятельности и нервной физиологии РАН — один из лучших институтов в мире в плане понимания того, как работает мозг. В МГУ тоже недавно создан великолепный Институт перспективных исследований мозга, и там есть огромные перспективы мощнейших прорывов.
Хотелось бы упомянуть и Федеральный центр мозга и нейротехнологий во главе с Всеволодом Белоусовым. Он более медицинской направленности, но там проводятся исследования мирового уровня.
Науки о мозге очень хорошо развиваются, и многие технологии уже надо выводить на уровень стартапов. Но Россия, к сожалению, в этом слабовата. Сейчас мы участвуем в коллаборации с коллегами из Санкт-Петербургского университета, там поставлена интересная задача — создать системы искусственного интеллекта, которые могли бы решать разные задачи из нейронауки и классификации состояния мозга. Эту коллаборацию возглавляет Александр Львович Фрадков — отец-основатель кибернетической физики.
Рекомендации
— Что бы вы порекомендовали заинтересовавшимся школьникам? Что нужно знать и через какой опыт пройти, чтобы попасть к вам в команду? Книги, курсы, мероприятия?
— Я очень далек от школьного образования, мне сказать сложно. Самое важное здесь — не стремиться попасть в какую-то конкретную команду, а выбрать тот вуз, где хорошая подготовка, если нравится заниматься какой-то областью или сферой.
Если хочется заниматься биологий, бессмысленно идти на мехмат. Сейчас происходит выход нейротехнологий на глобальный рынок. И в нашем Университете Иннополис можно получить изумительное профильное образование по направлению чистого IT, чтобы заниматься в том числе нейротехнологиями. Команды должны быть междисциплинарными.
— Какие еще материалы можно посмотреть в открытых источниках, которые дополнят интервью?
— На «ПостНауке» много интересных лекций. Есть хорошие курсы на английском языке. Однако отмечу, что отдавать предпочтение надо курсам, которые читаются ведущими университетами.
— Я очень далек от школьного образования, мне сказать сложно. Самое важное здесь — не стремиться попасть в какую-то конкретную команду, а выбрать тот вуз, где хорошая подготовка, если нравится заниматься какой-то областью или сферой.
Если хочется заниматься биологий, бессмысленно идти на мехмат. Сейчас происходит выход нейротехнологий на глобальный рынок. И в нашем Университете Иннополис можно получить изумительное профильное образование по направлению чистого IT, чтобы заниматься в том числе нейротехнологиями. Команды должны быть междисциплинарными.
— Какие еще материалы можно посмотреть в открытых источниках, которые дополнят интервью?
— На «ПостНауке» много интересных лекций. Есть хорошие курсы на английском языке. Однако отмечу, что отдавать предпочтение надо курсам, которые читаются ведущими университетами.
»
- Разработка методов анализа данных нейровизуализации для выявления процессов в головном мозге человека при моторной активности для развития интерфейсов мозг-компьютер
Читать → - Физические методы оценки, тренировки и контроля когнитивных функций человека c учетом его личностных особенностей
Читать → - Физические основы самообучающихся адаптивных интеллектуальных систем и их применения в биоморфной и антропоморфной робототехнике
Читать →