Нейротехнологии и когнитивные науки исследуют, как человек познаёт мир и как проявляется это познание в активности мозга и других органов, а также технические подходы к анализу получаемых биологических сигналов. На практике это позволяет создавать новые способы взаимодействия человека и машин — например, нейроинтерфейсы.
Для работы с нейротехнологиями и когнитивными науками вам понадобятся знания в области биологии, психологии, программирования и машинного обучения, конструирования электронных устройств. Рынок нейротехнологий всё ещё находится в процессе формирования, свидетельством чему является то, что по всему миру ведутся активные исследования и разработки в этой сфере, часто поддерживаемые на национальном уровне.
Основными сегментами данного направления являются:
Нейроассистенты (технологии понимания естественного языка, персональные электронные ассистенты, машинное обучение).
Нейрообразование.
Нейроразвлечения и спорт (упражнения для улучшения работы мозга, игры с использованием нейроинтерфейсов и пр.).
Нейрокоммуникации и нейромаркетинг (прогнозирование поведенческих эффектов на основе бионейросигналов, технологии оптимизации коллективной деятельности и пр.).
В рамках первого отборочного этапа участникам предстоит решить задачи по информатике и биологии. Тематика задач сфокусирована на разделах, являющихся базовыми для дальнейшего погружения в психофизиологические задачи.
В рамках инженерного тура участники будут индивидуально выполнять задания профиля, связанные с базовыми навыками регистрации электрофизиологических сигналов, сборкой необходимых электронных устройств и получением от них данных на ПК.
Во втором этапе вам предстоит решить задания, требующие знаний программирования и психофизиологии. Задания этапа направлены на понимание основных физиологических и психофизиологических закономерностей, в частности, применительно к построению человеко-машинных интерфейсов.
Задачи на программирование знакомят с основными разделами, применяемыми в области интерфейсов «мозг – компьютер».
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.
Заключительный этап профиля будет состоять из индивидуального предметного тура по информатике и биологии и инженерного командного тура.
На заключительном этапе каждой команде предстоит разработать макет системы для детекции физиологических паттернов произвольной активности человека.
Данная задача в целом посвящена исследованию взаимосвязи психического и физиологического. Где, как и насколько точно можно оценить одно по проявлениям другого. В прикладном аспекте системы такого рода помогают социализации людей с нарушениями, затрудняющими проявление психической активности, например, при параличе и некоторых других заболеваниях.
Разрабатываемая система будет включать в себя мультимодальный человеко-машинный интерфейс для сбора и обработки биосигналов, а также средство визуальной обратной связи, например, монитор компьютера. Победит та команда, которая разработает систему детекции паттернов произвольной активности человека, имеющую наибольшую точность и чувствительность.
Мы настоятельно рекомендуем подписаться на канал для финалистов и вступить в чат профиля, чтобы оперативно получать всю важную информацию.
Биология: знание основ физиологии, анатомии, центральной нервной системы и психофизиологии.
Информатика: знание основ численных методов программирования на языках: Python, Arduino IDE и алгоритмического мышления, алгоритмов управления системами с обратной связью.
Физика: законы постоянного тока, основы волновой физики.
Иностранный язык: знание английского языка для знакомства с международными практиками и современными решениями в области развития нейроинтерфейсов (желательно).
Основы программирования. Основы программирования на Python.
Базовые навыки по регистрации и оценке психофизиологических показателей – частота сердечных сокращений (ЧСС), артериальное давление, психометрические тесты.
Базовые навыки работы с Arduino: подключение к ПК, получение данных.
Продвинутый школьный уровень программирования на Python.
Базовые навыки в машинном обучении — работа с библиотекой Scikit-learn.
Опционально — Tensorflow, Keras, Pytorch и др.
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.
Для участия во втором и заключительном этапах вам понадобится команда из 3-4 человек.
Состав команды:
Роль 1. Биолог/психофизиолог. Основные задачи — проведение психометрии, психодиагностики, построение физиологической модели.
Роль 2. Программист по машинному обучению займется анализом и обработкой биосигналов человека, программным обеспечением (алгоритмы детекции вызванных потенциалов и паттернов электрической активности головного мозга).
Роль 3. Инженер-электронщик отвечает в команде за сборку и отладку установки, подключение и оценку качества полученного сигнала.
Роли могут пересекаться, один человек может совмещать несколько ролей.
Cерия видеоуроков по работе с сенсорами биосигналов человека от BiTronics Lab
Видеоуроки по работе с сенсорами биосигналов человека от BiTronics Lab
Вводный курс по работе с Arduino
Запись научных семинаров Института перспективных исследований мозга МГУ
Методическое пособие «Прикладная нейрофизиология» с теорией и описанием практических работ
Задачи 2 этапа по профилю «Когнитивные технологии», ОНТИ 2018/2019
Введение в Python
Основы современной нейробиологии ОЛИИ МФТИ (серия мастер-классов)
Курс по нейробиологии «Наука в регионы»
Разбор задач 2 этапа профиля «Нейротехнологии и когнитивные науки» 2018-2019, 2019-2020 гг.
Курсы по анатомии
Материалы по вызванным потенциалам. Ссылка 1
Материалы по вызванным потенциалам. Ссылка 2