Даты II этапа по некоторым профилям могут отличаться. С точными сроками проведения этапа можно ознакомиться в Личном кабинете участника на платформе «Талант».
Расшифруйте нейрокод быстрее всех!
Профиль работает на стыке биологии, психологии, программирования и машинного обучения. Участники на практике осваивают новые способы взаимодействия человека и машин, таких как нейроинтерфейсы, а также создают новые исследовательские инструменты.
«Финал Национальной технологической олимпиады по профилю "Нейротехнологии и когнитивные науки" стал для меня третьим, и хоть я так ни разу и не занял призовое место, я всё равно рад, что принял в ней участие. Самым важным для меня стал полученный опыт.
Видно, что МГППУ и НТО вложили душу в организацию финала. Всю неделю участников сопровождали крутые кураторы/вожатые, которые каждый вечер старались провести незабываемые рефлексии. А общежитие МГПУ позволило познать студенческую жизнь уже в школе. Особенно полезным оказался опыт работы с оборудованием (ЭЭГ и ЭМГ). Также следует помнить, что НТО — это командная олимпиада, что тоже важно, ведь всю неделю нужно было работать с сокомандниками плечом к плечу. В общем, НТО — это не просто олимпиада и ценность участия в ней заключается далеко не только в льготах, которые она может дать при поступлении. Я буду помнить этот финал ещё долгие годы».
Королёв Илья. 2025 год. Финалист
Участникам предстоит решать задачи двух туров:
Также участники пройдут образовательный курс по основам когнитивных наук и нейротехнологий.
Для решения задач II этапа необходимо собрать команду: чем сплоченнее она будет, тем выше шансы на успех в финале.
Участники изучат основы психофизиологии и программирования. Команды познакомятся с основными физиологическими и психофизиологическими закономерностями, применимыми при построении человеко-машинных интерфейсов. Задачи на программирование познакомят с основными разделами, используемыми в области интерфейсов «мозг–компьютер».
Участникам пригодится общее представление об основных психофизиологических закономерностях, принципах и ограничениях в регистрации электрофизиологических сигналов, базовых способах обработки электрофизиологических сигналов, а также применяемым к ним моделям машинного обучения.
Желательно иметь общее представление об основных психофизиологических закономерностях, о принципах и ограничениях в регистрации электрофизиологических сигналов, о базовых способах обработки электрофизиологических сигналов, а также применяемых к ним моделях машинного обучения.
В течение нескольких дней командам предстоит решать большую инженерную задачу. Финалисты создадут систему, которая будет быстро и точно определять состояния, действия или даже намерения человека по различным физиологическим показателям. Победит команда с самой эффективной разработкой.
Начиная со II этапа участникам необходимо объединиться в команды. Тем, у кого команды нет, организаторы помогут ее найти (подробнее о командообразовании и том, как искать команду).
Чем больше компетенций в команде, тем выше ее эффективность.
Участникам понадобятся следующие компетенции:
Продвинутый школьный уровень программирования на Python.
Базовые навыки по регистрации и оценке психофизиологических показателей — частота сердечных сокращений (ЧСС), артериальное давление, психометрические тесты.
Навыки по регистрации психофизиологических показателей и конструированию психофизиологического исследования.
Навыки работы с Arduino: подключение к ПК, сбор данных, программирование, коммутация с внешними устройствами и модулями.
Базовые навыки в машинном обучении — работа с библиотекой scikit-learn.
Для участия во II и заключительном этапах понадобится команда из 3–4 человек:
Биолог/психофизиолог. Проводит психометрию, психодиагностику, строит физиологическую модель.
Программист по машинному обучению займется анализом и обработкой биосигналов человека, программным обеспечением (алгоритмы детекции вызванных потенциалов и паттернов электрической активности головного мозга).
Инженер-электронщик отвечает в команде за сборку и отладку установки, подключение и оценку качества полученного сигнала.
Роли могут пересекаться, один человек может совмещать в себе несколько ролей.
Тренировочные задачи
Про машинное обучение простыми словами
Курс по программированию на языке Python
Вводный курс по работе с Arduino
Запись научных семинаров Института перспективных исследований мозга МГУ
Материалы по вызванным потенциалам
Разбор задач 2 этапа профиля «Когнитивные науки»
Разбор задач и вебинары по подготовке
Готовый стекинг за вас
10 статей Открытого курса ODS по машинному обучению
Курс от Open Machine Learning
Beginner’s guide to create a Time Series Forecast
Рекомендательные системы
Cерия видеоуроков по работе с сенсорами биосигналов человека от BiTronics Lab
Сборник задач НТО. Нейротехнологии и когнитивные науки 2024/2025 гг.
