Партнеры

Счетчики








Ученые научили компьютер видеть

Ученые из Университета Калифорнии в Беркли разработали программу, которая позволяет определить, на что человек смотрит, анализируя его мозговую активность. Исследователи, опубликовавшие свою работу в журнале Science, не научились читать мысли, но смогли с высокой точностью угадывать, какой зрительный образ поступает в мозг испытуемого.

Ученые анализировали мозговую активность с помощью метода функционального магниторезонансного исследования (functional magnetic resonance imaging). Методика позволяет сканировать слабые токи крови в мозгу испытуемого. Их изменения показывают, какие именно области мозга возбуждаются в ответ на зрительные или визуальные раздражители.

Исследователи под руководством Джека Гэлланта изучали реакции зрительной коры головного мозга - той части мозга, которая воссоздает образы в ответ на сигналы, поступающие от сетчатки.

Двум испытуемым из числа самих исследователей показывали 1750 карточек, на которых были изображены различные предметы, например, деревья, здания или цветы. Во время просмотра карточек прибор анализировал изменения токов в зрительной коре. Полученные данные обрабатывались компьютерной программой. Оценив, какие области зрительной коры как возбуждаются в ответ на те или иные зрительные стимулы, программа предсказала те реакции, которые должны возникать в мозгу испытуемых при просмотре новых 120 карточек.

Добровольцам показали эти карточки, и программа сверила их мозговую активность с предсказанной. В случае первого испытуемого результаты совпали в 92 процентов случаев, в случае второго - в 72 процентах. Вероятность того, что программа случайно угадала схему мозговой активности при просмотре того или иного изображения из предложенных 120 составляет около 0,8 процента.

На следующем этапе ученые увеличили количество карточек до 1000. В этом случае точность предсказаний для первого добровольца составила 82 процента. Теоретически для одного миллиона изображений - примерно такое количество изображений поисковая система Google находит в интернете - точность угадывания составит 20 процентов.

Подобные работы по предсказанию наблюдаемого зрительного образа на основании изменения кровотока в мозгу проводятся не впервые. Однако в предыдущих работах были использовали существенно более простые образы, например, геометрические фигуры или изображения, относящиеся к определенным категориям. Программа, разработанная калифорнийскими учеными, позволяет предсказывать ответ, возникающий при просмотре существенно более сложных и разнообразных изображений.

В перспективе разработанная методика может помочь врачам определять, какие именно области мозга были повреждены при травме или вследствие заболеваний и изучать эффект от применения тех или иных медикаментов.

В Большой Каньон налили воды

В среду Большой Каньон начали заполнять водой, передает Associated Press. Вода из водохранилища Пауэлл, расположенного над дамбой, перекрывающей реку Колорадо, протекающую по Каньону, поступает по четырем трубам со скоростью 1122000 литров в секунду.

Каньон будут наполнять водой в течение трех дней. Ожидается, что уровень воды в каньоне поднимется почти на четыре метра. Цель мероприятия - поднять со дна реки Колорадо ил, необходимый для восстановления песчаных берегов.

До строительства дамбы в 1963 году вода в реке Колорадо была теплой и мутной, и естественные течения обеспечивали восстановление стен каньона. Сейчас дамба задерживает ил, и песок постепенно вымывается из берегов. Из-за нарушения экосистемы Каньона после строительства дамбы вымерло четыре вида рыб. Еще два вида, включая эндемического горбатого голавля, находятся на грани исчезновения.

Американские власти уже дважды заполняли Большой Каньон водой - в 1996 и в 2004 годах. По мнению директора Национального парка Большого Каньона заполнять каньон водой необходимо каждые один-два года. За это время в озере Пауэлл скапливается достаточно ила, чтобы поддерживать стены каньона.