Что такое мозг компьютера
Что такое нейроинтерфейс
Идея нейроинтерфейса, почти как идея межзвёздного корабля, стара как сама фантастика. Тот, кто смотрел, например, сериал «Звездные врата», знает, что управление техникой силой мысли (то есть с помощью нейроинтерфейса) — это одна из основных технологий древних высокоразвитых цивилизаций.
Нейроинтерфейс (НКИ или интерфейс «мозг — компьютер») — это, в широком смысле, устройство для обмена информацией между мозгом и внешним устройством (компьютером, экзоскелетом, искусственными органами чувств, бытовыми устройствами или инвалидной коляской). Современный уровень технологий позволяет использовать однонаправленные интерфейсы, в которых внешние устройства могут либо принимать, либо посылать сигналы мозгу. Двунаправленные многофункциональные нейроинтерфейсы, взаимодействующие с мозгом фактически как его расширение — это пока дело будущего.
Нейроинтерфейсы сочетают технологии многих областей, в том числе информатики, электротехники, нейрохирургии и биомедицинской инженерии и различаются по типу: инвазивные (с вживлением электродов в мозг), частично инвазивные (с расположением электродов на поверхности мозга) и неинвазивные (на основе технологий регистрации электрический активности мозга внешними приборами).
Нейроинтерфейсы также различают по применению (управление или восстановление функции мозга) и области использования (медицина, военная отрасль, производство, игры и развлечения)
История и области применения нейроинтерфейсов
История интерфейсов «мозг — компьютер» насчитывает более ста лет. В 1875 году Ричард Кэтон обнаружил электрические сигналы на поверхности мозга животного, а в 1929 году Ханс Бергер опубликовал результаты опытов с ЭЭГ и установил способность мозга для электрической сигнализации.
Первым нейроинтерфейсом можно считать Stimoceiver — электродное устройство, которое может управляться по беспроводной сети с помощью FM-радио. В 1950-е годы Хосе Дельгадо, нейрохирург в Йельском университете, испытал его в мозге быка, и впервые изменил направление движения животного с помощью НКИ (нейрокомпьютерного интерфейса — прим. ред.).
В 1960-е годы нейрофизиолог Грей Уолтер, используя электроды на коже головы человека, зарегистрировал возбуждения от движения большого пальца человека. В 1972 году был создан кохлеарный имплант — первый нейропротез, ставший коммерчески успешным на рынке. Сегодня более 25 тысяч человек используют эти устройства, позволяющие глухим людям слышать.
В 1998 году Филип Кеннеди внедрил первый нейроинтерфейс в обследуемого человека. Им был художник и музыкант Джонни Рей. Думая или представляя движения рук, Рей управлял курсором на экране компьютера. В 1999 году группа Яна Дэна из Университета Калифорнии расшифровала сигналы зрительной системы кошки и воспроизвела изображения, воспринимаемые её мозгом. К 2000 году группа Николелиса создала НКИ, воспроизводящий движения обезьяны во время манипуляций джойстиком. А в июне 2004 года первый «человек-киборг» Мэтью Нэйгл получил полнофункциональный нейроимплант с нейроинтерфейсом от Cyberkinetics Inc.
В России с 2009 года в рамках проекта NeuroG разрабатываются алгоритмы распознавания зрительных образов человеком. В 2011 году в Политехническом музее Москвы проектом NeuroG была проведена демонстрация распознавания воображаемых образов.
Как видно, нейроинтерфейсы находятся на старте своих возможностей. Можно только представить, к чему эта технология может привести нас в будущем.
Но уже сейчас нейроинтерфейсы занимают ниши во многих областях применения. И первая область — это медицина. Нейроинтерфейсы используются в неврологической диагностике. Кроме того, уже существуют приборы НКИ-нейрофидбэка, которые способствуют восстановлению функций мозга — пациент учится управлять своим состоянием на основании такой обратной связи.
Другим перспективным направлением является нейропротезирование. Когда невозможен «ремонт» поврежденных проводящих нервов, например, в парализованной конечности, их можно заменить электродами, которые служат для проведения сигналов к мышцам. Сейчас, кроме кохлеарных имплантатов, существуют уже нейронные имплантаты сетчатки глаза, которые помогают восстановить зрение. В будущем такие системы могут быть использованы для манипулирования роботами-«аватарами».
Игры и устройства виртуальной реальности — вторая после медицины область применения НКИ. И здесь виртуальные роботы-«аватары», управляемые НКИ, существуют уже сейчас.
Принцип нейроинтерфейса (то есть, фактически, управление предметами «силой мысли») выглядит чрезвычайно привлекательным для потребителя. Действительно, кто откажется, например, с помощью НКИ и 3D-принтера «материализовать воображение», создавая представленные им предметы или предметы искусства — картины, виртуальные скульптуры или нейро-видео-арт.
Но с реализацией нейроинтерфейсов всё не так просто.
Сложности применения нейроинтерфейсов
Основной проблемой с инвазивными и полуинвазивными нейроинтерфейсами является повреждение нервной ткани электродом — нервы в месте контакта просто отмирают с течением времени. Необходимы технологии разъединения нервной ткани и электрода, обеспечивающие стабильное соединение. Другая проблема заключается в нахождении «правильного нерва» для контакта с электродом, что трудно в плотно упакованной коре мозга.
Не только мозг, но и вся нервная ткань является очень хрупким объектом. Это мешает созданию НКИ, контактирующих, например, с сетчаткой (где уже находятся пять слоёв нейронов визуальной обработки). Для устройств, взаимодействующих со здоровой сетчаткой, более перспективны не НКИ, а мини-дисплеи, проецирующие изображение непосредственно на сетчатку, или дисплеи-контактные линзы, которые уже сейчас можно увидеть в шпионских фильмах
Ещё одной проблемой является энергообеспечение нейроинтерфейсов. Здесь уместно вспомнить фильм «Матрица», в котором люди использовались в качестве батареек. И действительно, работа мышц производит достаточно электричества не только для миниустройств, но и для, например, встроенных телефонов будущего (например, дыхание — около 1 Вт, ходьба — более 50 Вт) — если часть этого напряжения использовать для нейроинтерфейсов, они могут работать без необходимости подключения к внешним источникам энергии.
Но самой серьёзной проблемой является точность НКИ. Если для инвазивных НКИ точность зависит скорее от нейрохирурга и материалов, обеспечивающих надёжный контакт с правильной группой нейронов, то для неинвазивных нейроинтерфейсов точность — это прежде всего точность алгоритмов обработки регистрируемой информации.
Задача неинвазивных нейроинтерфейсов — восстановить активность группы нейронов по электрическому или магнитному полю. Эта задача является математически некорректной — она не имеет единственного решения.
Есть и альтернатива — экспериментальное установление связи между желаемым результатом работы нейроинтерфейса (например, желаемым движением робота или протеза руки) и регистрируемой при этом желании активностью датчиков. Таким образом происходит «обучение» нейроинтерфейса, после которого он работает в режиме «желание определённого движения — команда соответствующим моторам». И, конечно, установленная связь далеко не всегда является точной, устойчивой к ошибкам, к активности других электродов и временным изменениям.
И тем не менее, рынок нейроинтерфейсов уже начал свой осторожный рост.
Рынок нейроинтерфейсов
По прогнозам Мarkets and Markets (октябрь 2016 года), рынок нейроинтерфейсов начнёт расти вслед за исследованиями расстройств и травм мозга, а также нарушений его работы. Кроме того, спрос на биосовместимые материалы будет дополнительно стимулировать рост рынка.
Среди факторов, ограничивающих рост этого рынка, Мarkets-and-markets упоминает прежде всего нехватку квалифицированных технических специалистов для создания и обслуживания сложных нейроинтерфейсов.
И, тем не менее, по прогнозам Аlliedmarketresearch (2015 год), объём рынка нейроинтерфейсов увеличится в период с 2014 года по 2020 год на 12% и к 2020 году станет одной из самых наукоёмких технологий в следующих областях (в порядке убывания доли на рынке): медицина, игры и развлечения, связь и телекоммуникации, «умные» дома.
Интересно, что доля полуинвазивных и инвазивных нейроинтерфейсов на рынке будет суммарно даже больше доли неинвазивных нейроинтерфейсов. «Все мы практически уже киборги», — так сказал в интервью самый известный современный инноватор и изобретатель Элон Маск.
По мнению Аlliedmarketresearch, рост рынка нейроинтерфейсов зависит от развития медицины мозговых нарушений, влияющих на движение частей тела, совершенствование инфраструктуры здравоохранения в динамично развивающихся странах, таких как Индия и Китай, а также использования сенсорных технологий и нейротехнологий в области игр и развлечений.
Среди крупных игроков, работающих на рынке нейроинтерфейсов — прежде всего американская Mind Technologies, а также ирландская Covidien, австралийская Compumedics, американская Natus Medical, японская Nihon Kohden, американские Integra Life Sciences, CAS Medical Systems и Advanced Brain Monitoring.
Нейроинтерфейс у вас дома
Первое применение нейроинтерфейсов в области игр и развлечений — это произведённая в 2003 году шведской компанией Interactive Productline настольная игра Mindball, в которой два игрока с помощью электрической активности своего мозга управляют катящимся по столу мячиком.
Сейчас на рынке развлекательных нейроинтерфейсов можно выделить трёх основных игроков: NeuroSky, Emotiv и OCZ.
- NeuroSky, компания из Кремниевой долины, производит один из самых недорогих нейроинтерфейсов MindWave ($80), способный не только регистрировать четыре частоты мозга, но и моргание.
- Немногим дороже ($90) снятый недавно с производства Neural Impulse Actuator (или NIA) от OCZ Technology, способный регистрировать две частоты (альфа и бета), а также сокращения лицевых и глазных мышц.
- Наиболее продвинутым является Emotiv EPOC от Emotiv Systems (стоимостью в $299), регистрирующий 13 частот мозга, сокращения мышц и даже движения головы с помощью двух гироскопов. В отличие от трёх электродов в OCZ NIA, EPOC имеет 14 электродов.
Говоря об игровых нейроинтерфейсах, следует упомянуть связанную с ними иллюзию. Пользователь игровых НКИ — как коммерческих, так и созданных индивидуально — обычно считает что то, что он производит с их помощью, является следствием команд, желаний и состояний его мозга (то же написано и в рекламных буклетах).
В реальности электрическое поле, создаваемое на поверхности кожи даже небольшим напряжением подкожных мышц, превосходит электричество, вырабатываемое мозгом. Поэтому обычно напряжение лицевых мышц, сопровождающее «попытки напрячь мысль», фактически и управляет всеми игровыми НКИ.
Будущее нейроинтерфейсов
И, тем не менее, нейроинтерфейсы являются, пожалуй, одной из самых фантастических технологий, разработка которых приближает нас к новому, непохожему на сегодня, миру будущего.
НКИ потенциально позволяют, например, читать и записывать мысли. Сейчас нас отделяет от возможности определения того, о чём думает другой человек, лишь проблема отсутствия достаточно надёжных алгоритмов обработки регистрируемой информации. Впрочем, определить, например, думает ли человек о движении, вспоминает ли произошедший ранее разговор или представляет какой-то визуальный образ, можно уже сегодня.
Уже сейчас существуют исследования, способные «увидеть» изображения по их образам в зрительной коре мозга. Уже получено первое изображение сна. Пока соответствующее разрешение не превосходит нескольких пикселей — из-за проблемы неточности контакта электродов.
В будущем, когда НКИ будут распространены повсеместно, кто-то может использовать их для визуальных или звуковых спам-галлюцинаций или передавать ложную информацию.
Глубокая стимуляция мозга сейчас успешно используется для лечения болезни Паркинсона, а в будущем может быть успешно использована как для стирания, так и для создания воспоминаний, снов и визуальных образов.
Нейроинтерфейсы — потенциально очень мощная технология, она способна существенно изменить не только человеческое общество, но и самого человека, каким мы его знаем сегодня. Именно нейроинтерфейсы вместе с искусственным интеллектом и биотехнологиями будут способствовать превращению человека в новый кибербиологический вид, и далее — в новый тип организации материи, называемый футурологами и философами мыслящей материей.
Пересечение медицины и науки о данных всегда было актуальным; возможно, самый очевидный пример — реализация нейронных сетей в глубоком обучении. По мере развития науки о данных и машинного обучения будет развиваться и медицина, но верно и обратное.
Нанотехнологии, стволовые клетки, оптогенетика, метаболомика, редактирование генов и интерфейсы мозг — компьютер — вот лишь некоторые области, выигрывающие от взаимовыгодных отношений медицины и науки о данных, представители которых должны научиться расти и адаптироваться к эволюции в своей сфере — иначе они рискуют остаться позади. К старту курса по Machine Learning и Deep Learning делимся статьёй о возможностях пакета MNE для визуализации данных о мозге. По словам автора — нейрохирурга и спикера TEDx — как только MNE будет сопряжён с TensorFlow, sklearn или другой библиотекой машинного обучения, в интерфейсы мозг — компьютер сможет погрузиться любой человек.
Мозг интригует почти каждого, кто его рассматривает; он одновременно двусмыслен в своей запутанности и конкретен — в действии. Кроме того, сложность мозга требует изобретательности и творческого подхода при его изучении.
В своей предыдущей статье "Введение в интерфейсы мозг — компьютер"¹ я подробно описал некоторые сложности мозга и связанные с ними нейротехнологии. В этих сложностях бывает трудно разобраться, но определённые инструменты позволяют практически любому человеку работать с данными нейровизуализации и воспроизводить научные эксперименты².
Модуль MNE-Python³ — это пакет с открытым исходным кодом для просмотра данных от нейрофизиологических инструментов, один из немногих доступных инструментов, позволяющий просматривать, манипулировать и анализировать данные образцов ЭЭГ, ЭКоГ , МЭГ и других методов получения данных в режиме онлайн.
Эта библиотека очень полезна для визуализации многих этапов, используемых в различных системах интерфейсов мозг — компьютер, и для лучшего понимания этой развивающейся технологии. Рассмотрим возможности MNE и работу с наборами данных для тестирования этих возможностей.
1. Импорт модулей
Люди с опытом больше наверняка знакомы с Jupyter Labs и Anaconda, с которыми и следует работать при использовании MNE. Загрузка Anaconda и последующая установка MNE позволят вам использовать Jupyter Labs на localhost и значительно упростят программирование. При выполнении программы в Jupyter Labs вы можете разбить свой код на блоки, которые можно выполнять независимо друг от друга; это гораздо удобнее подхода типичных IDE.
Однако, как только программа будет готова, вы можете перенести её в IDE по выбору (убедитесь, что установили MNE в виртуальном окружении, если вы используете его) и запустить программу. Когда я переносил программу, то столкнулся с несколькими проблемами, в основном они решались загрузкой и импортом нескольких модулей.
Я не был знаком с picard, surfer или sobol_seq, но они были необходимы для построения некоторых используемых графиков.
Седьмая строка: from mne.datasets import sample, собирает фундаментальный набор данных, используемый для изучения MNE. В этом наборе данных уже есть информация, чтобы любой человек мог начать работать с MNE. К сожалению, некоторые задачи, поставленные перед людьми, которые отдали свои данные для набора, были простыми, но в MNE есть множество встроенных наборов данных⁴.
Модуль mne_bids⁵ не использовался в моём коде, но это важная часть MNE, которая задействована в большей части кода.
Поскольку он очень полезен, я, конечно, решил не использовать его. Это упростит жизнь…
Этот модуль совместим со структурой данных визуализации мозга (BIDS)⁶, то есть с типичным способом организации нейрофизиологических данных. В частности, он определяет следующее:
Как присваивать имена файлам.
Где размещать файлы в каталоге.
Какие дополнительные метаданные следует хранить.
выглядит это так:
Папка out_data уже существует, в ней создаётся sample_BIDS с необходимой информацией о пациенте. События и event_id мы определили ранее.
2. Импорт необработанных данных
После того как мы импортировали данные нашей выборки, можно импортировать исходную информацию, которая будет необходима для дальнейшего анализа.
После создания пути данных и навигации по данным мы можем построить их различными способами.
Рисунок необработанных данных с датчиков МЭГ Рисунок необработанных данных с датчиков ЭЭГ и ЭОГ и каналов стимулов
Создаваемый график интерактивен, это сильно облегчает жизнь. Например, электрод ЭЭГ 053 выглядит как выброс, который я не хочу видеть в составе своих данных. Я могу просто щёлкнуть канал, щелчок пометит его как "плохой". Если вы хотите увеличить масштаб данных, достаточно использовать функциональную клавишу и клавиши со стрелками (по крайней мере на mac).
Я также могу нанести электроды на модель головы. Следует отметить, что изображение, созданное с помощью Jupyter Labs и PyCharm, было другим. PyCharm применялся для создания изображения ниже, но некоторые датчики, кажется, немного смещены.
Ничего страшного, если датчики не находятся непосредственно на голове — это означает, что они могут быть на ушах, шее или где-то ещё, однако это необходимо учитывать при построении графиков.
Рисунок электродов ЭЭГ. Красный электрод — это канал, ранее отмеченный как плохой (ЭЭГ 053)
Также можно создать 3D-модель.
Изображение 3D-модели электродов ЭЭГ
Нижняя часть приведённого выше кода была посвящена поиску различных событий на основе каналов стимулов. Событиям, которые были обнаружены MNE, присвоены номера 1, 2, 3, 5 и 32. Эти номера связаны с конкретным стимулом — благодаря документации MNE были найдены и обозначены правильные стимулы. Я использовал эту информацию, чтобы создать график сырых данных с аннотациями при помощи датчиков ЭЭГ.
Рисунок нефильтрованных данных ЭЭГ с помеченными стимулами.
Общее количество слуховых событий составило 145, а общее количество зрительных событий — 144.
3. Фильтрация необработанных данных и построение спектральной плотности мощности
Прежде чем двигаться дальше, отфильтруем данные, чтобы они выглядели намного чище и их проще было анализировать.
Я использовал фильтр низких и высоких частот с частотами 40 Гц и 0,1 Гц. Частоты ниже 40 Гц и выше 0,1 Гц сохранены, другие — удалены. Используемые частоты будут различаться в зависимости от эксперимента, но эти значения для данного набора — это хорошие значения по умолчанию.
Рисунок отфильтрованных данных ЭЭГ с обозначенными стимулами
После получения нефильтрованных и фильтрованных данных я могу построить график спектральной плотности мощности сигнала (далее — PSD ), полученного от разных электродов. PSD — это мощность сигнала как функция частоты, по частотам
График PSD, полученный от электродов ЭЭГ до и после фильтрации. Нижний график гораздо чище и анализируется проще, чем верхний
4. Эпохи и вызванная информация
Как уже упоминалось в предыдущей статье, эпохи — это просто сегментация данных на несколько различных частей. Вызванные объекты — это усреднённые сигналы нескольких эпох ЭЭГ или МЭГ, такая стратегия обычна при оценке вызванной стимулом активности.
Изображение отфильтрованных по эпохе данных ЭЭГ для визуальных стимулов
Хотя я продолжаю использовать данные ЭЭГ, в этом нет необходимости. Можно также использовать исходные необработанные данные с информацией о МЭГ и разделить данные на эпохи. В дальнейшем их можно очистить с помощью независимого компонентного анализа (ICA). Чтобы использовать исходные необработанные данные, вместо raw_eeg_filtered я задействую raw.
Изображение исходных необработанных данных, помещённых в эпоху
Я также могу построить график вызванных данных относительно каждого метода получения данных.
Рисунок различных методов получения информации после разделения на эпохи и усреднения, чтобы найти вызванную информацию
Топокарта также может быть создана с использованием вызванных данных для просмотра напряжения на различных участках головы от начала до конца эпохи.
Топокарта напряжения на различных электродах ЭЭГ на коже головы
Я также могу сравнить вызванную информацию связанных с различными стимулами эпох.
Рисунок сравнения слуховой и зрительной вызванной информации
4. Применение независимого компонентного анализа (ICA)
Как объяснялось в моей предыдущей статье, ICA — это метод, используемый для очистки эпох, не входящий в состав основных методов фильтрации, применяемых к исходным данным. С помощью ICA можно найти и устранить определённые артефакты, включая улавливаемые электродами компоненты ЭОГ и ЭКГ.
Оператор if нужен только для того, чтобы эта часть кода не запускалась каждый раз в IDE. Это излишне в Jupyter Labs, но удобно после того, как очищенные эпохи уже сохранены: значительно сокращается время выполнения.
Изображение нескольких различных компонентов ICA
После применения ICA мы можем просмотреть эпохи до и после.
Изображение за несколько эпох до ICA Изображение эпох после ICA
Мы также можем просмотреть оценки компонентов ICA. Это позволяет определить, какие компоненты с наибольшей вероятностью связаны с различными артефактами.
Изображение оценок компонентов ICA
Одним из компонентов, который показал высокую вероятность связи с артефактом, был компонент 001, его можно проанализировать.
Изображение ICA001
Мы также можем просмотреть эпохи до и после очистки другим способом, то есть просмотреть сигнал для каждого метода сбора до и после применения ICA.
Изображение методов получения сигнала до и после применения ICA
5. Временно-частотный анализ
Временно-частотный анализ также возможно сделать через MNE, но я использую эту функцию не так часто. Однако особенно интересная часть этого этапа для меня — просмотр наличия различных мозговых волн на разных частях черепа. На основе найденной частоты можно определить различные мозговые волны.
Изображение трех различных типов мозговых волн после применения ICA
6. Визуализация данных сканов МРТ и датчиков ЭЭГ
Один из самых интересных моментов в MNE заключается в том, что источник сигнала можно отследить, выполнив несколько шагов. Эти шаги включают следующее:
Энергетический метаболизм мозга.
Расчёт прямого решения.
Приведённый ниже код иллюстрирует некоторые шаги, которые необходимы MNE для запуска протокола локализации источника. Опять же пример данных содержит всё необходимое для выполнения этих шагов при условии, что вы перейдёте в нужную директорию. Многие переменные, которые я использовал, можно заменить. Например, последняя переменная, brain, имеет поверхность pilal, но изображение, как в начале этой статьи, может быть сгенерировано, если установить поверхность inflated.
Снимки МРТ испытуемых Изображение макета пациента с датчиками ЭЭГ и шлемом МЭГ Изображение сгенерированной исходной локализации с использованием образца данных
Локализация источника правосторонней визуальной информации дала изображение, показывающее активность в левой затылочной доле и некоторую временную информацию. Также наблюдается некоторая подкорковая активность вблизи таламуса (который передаёт сенсорную информацию.)
Заключение
[1] Gulamhusein A. An introduction to brain-computer interfaces [Internet]. Medium. Geek Culture; 2021 [cited 2021Aug1].
[2] Gramfort A, Luessi M, Larson E, Engemann DA, Strohmeier D, Brodbeck C, et al. MEG and EEG data analysis with MNE-Python [Internet]. Frontiers in neuroscience. Frontiers Media S.A.; 2013 [cited 2021Aug1].
[3] Python homepage¶ [Internet]. MNE. [cited 2021Aug1].
[4] Datasets overview¶ [Internet]. Datasets Overview — MNE 0.24.dev0 documentation. [cited 2021Aug1].
[5] Appelhoff S, Sanderson M, Brooks TL, Vliet Mvan, Quentin R, Holdgraf C, et al. MNE-BIDS: Organizing ELECTROPHYSIOLOGICAL data into the Bids format and facilitating their analysis [Internet]. Journal of Open Source Software. 2019 [cited 2021Aug1].
[6] Holdgraf C, Appelhoff S, Bickel S, Bouchard K, D’Ambrosio S, David O, et al. iEEG-BIDS, extending the brain imaging data Structure specification to human Intracranial electrophysiology [Internet]. Scientific data. Nature Publishing Group UK; 2019 [cited 2021Aug1].
MNE-Python — это невероятный инструмент, но он — только один представитель мира интерфейсов между мозгом и компьютером. Эта статья не учебник, она даёт обзор возможностей MNE и некоторых протоколов, которые можно легко просмотреть при помощи небольшого количества данных. Изучение мозга — также только одно приложение науки о данных из огромного количества возможных приложений. Если вы хотите стать специалистом в области, которая сегодня находит применение почти везде, приходите на наши курсы по Machine Learning, флагманский курс по Data Science или курс по аналитике данных. Также вы можете узнать, как начать карьеру или выйти на новый уровень в других направлениях:
Здравствуйте друзья. В сегодняшней статье поговорим о процессорах. Что это такое и для чего он нужен.
Этот небольшой "квадратик" размером с коробок спичек и толщиной в несколько миллиметров, без которого не будет работать ни один десктоп, ноутбуки, планшет или смартфон. По своей сути он является "сердцем" и "мозгом" любого перечисленного выше устройства.
Сверху у процессора находится металлическая "крышка" (на десктопах), на которую через термо проводящую пасту устанавливается радиатор с вентилятором. Снизу множество контактов, для установки в сокет (специальный разъем для процессора) на материнскую плату .
Процессоры разделяются на слабые (в основном одноядерные), средние (двух ядерные и трех ядерные) и мощные (четыре ядра и больше). Естественно, чем больше ядер, тем мощнее процессор и тем более мощные игры и программы он способен обрабатывать.
Кстати, сначала выбирается процессор, а уже затем выбирается материнская плата, и никак не наоборот.
Производители
Есть два популярных производителя процессоров, о которых слышал каждый, кто пользуется ПК. Это AMD и Intel . Между ними все время идет соперничество за рынок, пользователей и качество своей продукции.
Немного расскажу чем же процессоры этих производителей отличаются.
Intel процессоры
- Отличные процессоры, которые работают быстрее своего главного конкурента. Так же выигрывают по нагреву (мало греются). Да и в плане работы с оперативной памятью ( ОЗУ ), так же впереди.
- Что касается минусов, так это слишком высокая стоимость (главный минус). Еще при работе с большим количеством программ, процессоры от Intel начинают сбрасывать тактовую частоту (поэтому и не греются), что соответственно сказывается на производительности.
AMD процессоры
- CPU этого производителя отлично работают с тяжёлыми приложениями и играми. И в отличие от конкурента не сбрасывают тактовую частоту (поэтому больше греются). А главное преимущество, это графическое ядро, встроенное в центральный процессор. Оно способно потянуть некоторые не слишком востребованные к ресурсам ПК игры (правда на низких настройках) без установки отдельной видеокарты.
- Но на самом деле такой процессор больше подходит для работы в офисах, где не нужна отдельная (мощная видеокарта). А для возможности полноценно поиграть все же нужно приобретать отдельную видеокарту.
Ради справедливости стоит отметить, что с недавних пор и Intel выпускает процессоры с графическим ядром, но все же AMD в этом плане впереди.
- Самый наверное главный плюс процессоров данного производителя по сравнению с конкурентом, это их стоимость. Можно например, купить средненький процессор от AMD и он практически не будет отличаться по мощности (а если и будет, то ненамного) от Intel, но стоить будет в разы дешевле, а игры тянуть наравне с конкурентом. Ну и конечно же эти процессоры имеют возможность разгона ( overclocking ), что увеличивает производительность почти на 20%.
- Из минусов стоит отметить не очень хорошую работу процессора с оперативной памятью. Так же некоторые модели отстают по производительности в играх. А главное эти процессоры сильно греются, поэтому нужно очень серьезно подходить к выбору системы охлаждения для них.
Теперь вы знаете что такое центральный процессор и в чем заключается его задача. Про то, что они отличаются внутренними архитектурами писать не буду, да и вам думаю это не интересно.
Ну а какой процессор будет "сердцем" вашей системы решать только вам.
Спасибо за прочтение данной статьи. Не стесняйтесь комментировать и ставьте палец вверх.
В наше время очень немногие людей знают о такой технологии как Нейрокомпьютерные интерфейсы, несмотря на её огромный потенциал. В основном это связанно с недостаточным её развитием, функционалом и высокой стоимостью самих устройств. Тем не менее, Крупные технические компании уже давно занимаются в решение этих проблем, а научные институты модернизируют эту технологию. Уровень современных технологий позволяет, надеется что уже в недалёком будущем нейроинтерфесты станут такими какими их изображают в фантастических произведениях, и будут также популярнее как смартфоны сейчас. Поэтому предлагаю ознакомиться с тем, что в скором будущем станет частью нашей повседневной жизни.
Что такое нейроинтерфейс, как он работает и для чего нужен.Интерфейс мозг-компьютер или нейроинтерфейс — это комплекс средств, предназначенный для обмена информацией между мозгом и внешним устройством. То есть в идеале нейроинтерфейсы позволят управлять техникой одной силой мысли или передавать напрямую в мозг звуки, изображения, и даже знания, но на практике данная технология ещё не настолько развита и не может раскрыть все свои, предполагаемые определением возможности. Например, Нейроинтерфейсы разделяют на однонаправленные и двунаправленные, первые или принимают сигналы от мозга, или посылают их ему, вторые могут посылать и принимать сигналы одновременно. Но на данный момент можно используются только однонаправленные.
Чтобы понять, как работает нейроинтерфейс нужно знать, что мозг отвечает за множество вещей. Он обрабатывает входящие сенсорные стимулы, например — звук, запах, вкус, управляет жизнедеятельностью и движениями тела. Он так же отвечает за мышление, память, эмоции и тому подобное. Примечательно, что эти мощные, но изысканно тонкие способности возникают в результате электрических и химических взаимодействий между примерно 100 миллиардов клеток, из которых состоит наш мозг. Каждое такое взаимодействие отражаются в регистрируемой активности мозга, а нейроинтерфейс регистрируют эту активность в различных областях головного мозга и переводят её в команды управления внешним устройством или наоборот переводят внешние команды в электрическую активность головного мозга.
Переводчиком и одновременной анализатором информации в нейроинтерфейсе всегда выступает компьютер со специализированной программой. Все мозги каждого человека имеют общие анатомические схемы и синоптические взаимодействия, но точный образец связей и взаимодействий сильно различается от человека к человек, поэтому программа должна уметь подстраиваться под особенности мозга каждого пользователя
Нейроинтерфейсы различаются по типу:
· Инвазивные. Датчики помещаются непосредственно в кору головного мозга.
· Полуинвазивные. Датчики помещаются на открытую поверхность мозга.
· Неинвазивные. Датчики помещаются на голову.
Неинвазивные интерфейсы удобны для рядового пользователя и не требуют хирургического вмешательства для использования, в то время как инвазивные и полуинвазивные имеют большую точность улавливания активности мозга. Более точные характеристики в основном зависят от используемой технологии регистрирования и стимуляции мозговой активности.
В современных интерфейсах активность головного мозга регистрируют с помощью электроэнцефалограмм(ЭЭГ), магнитоэнцефалограмм(МЭГ), ближней инфракрасной спектроскопии(NIRS). Чаще всего используют именно Электроэнцефалографию(ЭЭГ), которая обычно используется в больницах для обследования работы мозга пациента. Её суть в том чтобы с помощью электродов(электрических проводников) регистрировать электрическую активность нервных клеток, а инвазивные и полуинвазивные могут быть способные как регистрировать, так и стимулировать электрическую активность мозга.
Несмотря на ограниченность технологии, В последние несколько десятилетий подобные системы нашли как клиническое, так и исследовательское применение. В медицине его используют, для изучения работы мозга, реабилитации инвалидов с различными моторными нарушениями и создании протезов которые смогут использовать даже полностью парализованные люди.
История интерфейсов насчитывает более ста лет. В 1875 году Ричард Кэтон обнаружил электрические сигналы на поверхности мозга животного, а в 1929 году Ханс Бергер опубликовал результаты опытов с ЭЭГ и установил способность мозга для электрической сигнализации.
Первым нейроинтерфейсом можно считать Stimoceiver — электродное устройство, которое может управляться по беспроводной сети с помощью FM-радио. В 1950-е годы Хосе Дельгадо, нейрохирург в Йельском университете, испытал его в мозге быка, и впервые изменил направление движения животного с помощью нейрокомпьютерного интерфейса.
В 1960-е годы нейрофизиолог Грей Уолтер, используя электроды на коже головы человека, зарегистрировал возбуждения от движения большого пальца человека.
Первые интерфейсы, упоминаемые в научной литературе, были разработаны в 1972–1977 годах научной группой Калифорнийского университета. В экспериментах участвовали добровольцы, на головах которых в затылочной и теменной области размещали пять электродов, а затем обрабатывали получаемые сигналы. В тех работах авторы анализировали особенности структуры сигналов ЭЭГ, возникающие во время предъявления человеку разных изображений, так называемые зрительные вызванные потенциалы. Но это были самые первые попытки.
В 1972 году был создан кохлеарный имплант — первый нейропротез позволяющий глухим людям слышать. В 1998 году Филип Кеннеди внедрил первый нейроинтерфейс в обследуемого человека. Им был художник и музыкант Джонни Рей. Думая или представляя движения рук, Рей управлял курсором на экране компьютера. В 1999 году группа Яна Дэна из Университета Калифорнии расшифровала сигналы зрительной системы кошки и воспроизвела изображения, воспринимаемые её мозгом. К 2000 году группа Николелиса создала НКИ, воспроизводящий движения обезьяны во время манипуляций джойстиком. В июне 2004 года первый «человек-киборг» Мэтью Нэйгл получил полнофункциональный нейроимплант с нейроинтерфейсом от Cyberkinetics Inc. В России с 2009 года в рамках проекта NeuroG разрабатываются алгоритмы распознавания зрительных образов человеком. В 2011 году в Политехническом музее Москвы проектом NeuroG была проведена демонстрация распознавания воображаемых образов.
В 2012 году участница эксперимента, организованного проектом BrainGate, смогла мысленно управлять искусственной рукой, взять ею предмет, поднести к себе и поставить обратно. В 2017 году ученые BrainGate разработали нейроинтерфейс, способный легко адаптироваться к быстрому и точному управлению протезом.
В 2019 владелец компании Neuralink, занимающейся разработкой нейроинтерфейсов, Илон Маск показал прототип нейроинтерфейса, в котором вместо традиционного квадратного чипа, электроды разделены на 96 гибких нитей, суммарно несущих 3072 отдельных канала, способных как регистрировать, так и стимулировать электрическую активность мозга. В этом устройстве также была решена проблема отмирания нервных клеток в месте контакта с электродами.
В 2020 году инженеры Санкт-Петербургского политехнического университета разработали первую в России платформу для создания нейротренажеров и нейроинтерфейсов, которая включает в себя гарнитуру, которая замеряет, сигналы активности головного мозга и позволит пользователям обучаться разработке систем управления роботами с помощью сигналов мозга.
Как видно на сегодняшний день, нейроинтерфейсы находятся на старте своих возможностей.
На пути к созданию «идеального» нейроинтерфейса, который сможет с высокой точностью передавать и переводить информацию между мозгом и компьютером, а также будет имеет множество сфер использования и огромное распространение среди населения, стоит несколько препятствий. В основном эти препятствия представляют собой ряд современных технических, этических и юридических ограничений.
Если ещё с десяток лет назад интерфейса мозг-компьютер было множество технических недочётов вроде: отмирания нервных клеток в месте контакта с электродами или проблема энергообеспечения, то сейчас осталось 2 основные проблемы: неточность измерения и сложности перевода.
В неинвазивных нейроинтерфейсах — череп, кожа и остальные слои, отделяющие нервные клетки от электродов искажают информацию о сигнале. Инвазивные и полуинвазивные гораздо точнее, и точность в них в основном зависит в основном от конструкции, материалов, правильности установки, но даже они не дают 100% точности.
Для того чтобы перевести электрическую активность в понятные команды программа должна уметь: отделить нужные ей сигналы и очистить их от фоновых шумов, подстраиваться под особенности мозга человека и с высокой точностью переводить любую информацию. Схема работы мозга слишком сложна для наших аналитических и вычислительных возможностей, поэтому на данный момент реализовать такое слишком сложно.
Препятствиями для распространения станут также предвзятость людей из-за опасностей использования нейроинтерфейсов или просто из-за их непривычности. Как минимум первое время мало кто захочет вживлять себе в голову инвазивный НКИ, несмотря на его явное превосходство над неинвозивными.
Уже сейчас крупные корпорации владеют нашей личной информацией, а с распространением нейроинтерфейс смогут буквально читать наши мысли, это мало кому понравится, но это не самое страшное. Страшно то, что с помощью поздних версий интерфейса мозг-компьютер при необходимости можно будет менять личность человека или полностью перехватить контроль над его телом. Какой бы высокой не была защита от взлома и защита Конфиденциальных данных, любую защиту можно взломать. Не все смогут смериться даже с простой возможностью такого исхода. Тем не менее это прогресс, а его не остановить.
Нейроинтерфейс неотъемлемая часть жизни человека будущего.Мы уже выяснили, на что Интерфейс мозг-компьютер способен сейчас, но главная важность технологии заключается в том, что он сможет в будущем, где будет использоваться и когда уже настанет это «будущие».
Самое простое, что сможет сделать нейроинтерфейс это стать универсальным устройством управления техникой и ввода информации. Зачем нужны какие-то сложные устройства управления, когда ты одинаково легко можешь включить чайник или управлять строительным краном одной лишь силой мысли? Или зачем печатать текст на клавиатуре или рисовать картину рукой, если их можно просто представить, и они появиться на экране?
Технология также сильно упростит диагностику, лечение и реабилитацию болезней связанных с мозгом, а совсем тяжёлых случаях, даже перезаписывать личность человека на другой носитель. Будет ли это тот же человек или всего лишь его копия это вопрос уже философии.
Так же произойдёт скачок в образовании. Нейроинтерфейс сможет передавать информацию непосредственно в нейроны, отвечающие за память, тем самым сокращая процесс обучения в сотни раз.
Так же большое развитие получит индустрия развлечений, которая растет уже давно и не собирается останавливаться. Можно будет переживать те же эмоции что и герои фильмов, а то и весь спектр ощущений или даже самому управлять героем в играх. Причём ощущения, передаваемые нейроинтерфейсом, смогут выходить за рамки привычных, людям ощущений. Как на одном из своих интервью заявил глава компания-разработчик компьютерных игр Valve, Гейб Ньюэл :
«Мы привыкли смотреть на мир при помощи глаз, но природа создала их далеко не самым совершенным образом, не заботясь о надёжности и ремонтопригодности. Поэтому если что-то сломается, качественно починить их уже не получится. С эволюционной точки зрения это оправданно, но совсем не соответствует запросам потребителя. Качество визуальной составляющей, которую мы сможем создать, выйдет за пределы норм реального мира, и «как в жизни» перестанет быть мерилом качества графики. Реальный мир покажется плоским, блёклым и размытым в сравнении с тем, что можно создавать в человеческом мозге».
Нейроинтерфейс сможет не давать улучшенные ощущения, а в принципе улучшать работу мозга и дополнять его, выводя человека на новый уровень развития. На презентации нейроинтерфейса от Neuralink в 2019, Илон Маск заявил: «Мы сможем превзойти мощности человеческого мозга уже к 2030 году»
И это лишь несколько примеров использования нейроинтерфейса, на самом деле сфер применения нейроинтерфейсов больше чем мы можем себе представить.
Надеждам на то, что технология достигнет таких высот, способствует то, что появляется все больше проектов, разработок, научных исследований в этой сфере, исследовательских групп и коммерческих компаний, в том числе крупных, которые занимаются разработкой и развитием нейроинтерфейсов.
Одних только исследовательских групп больше сотни.
Самые крупные компании в этой области Neuralink, Mind Technologies, Covidien, Compumedics, Natus Medical, Nihon Kohden, Integra Life Sciences, CAS Medical Systems и Advanced Brain Monitoring. Даже такие крупные фирмы как Nissan и Facebook уже давно заявили о своих намерениях создания нейроинтерфейсов.
По оценкам на 2017 год, расходы коммерческих предприятий на нейротехнологии уже составляли 100 миллионов долларов США в год и продолжали быстро расти.
Согласно анализу Grand View Research, объем глобального рынка компьютерных интерфейсов к 2027 году достигнет 3,7 млрд. долларов США
Привлечение таких ресурсов сильно способствует развитию технологии, и лишний раз убеждает, что нейроинтерфейсы приближаются с невероятной скоростью и люди должны быть готовы их встречать.
Хотя сейчас нельзя точно предсказать, когда именно нейроинтерфейсы получать широкое распространение и уж тем более, когда смогут раскрыть весь свой потенциал. Тем не менее, можно точно сказать, что чем больше людей заинтересуются этой технологией, тем короче будет этот срок.
В результате всей полученной информации можно сделать простой вывод – нейроинтерфейс это удивительная технология, о которой люди мечтали со времён появления первого компьютера, но подобрались к её реализации мы только сейчас и она уже показывает фантастические результаты. Если позволить нейроинтерфейсу раскрыть все свои возможности, то ими будут пользоваться если не все, то большинство, при этом изменениям подвергнутся все сферы жизни общества. Вплоть до того что человек сможет ступить на следующую степень эволюции, слив своё сознание с компьютером. Хотя точно никому неизвестно произойдёт это через 5 лет или через 50 лет, к такого рода изменениям стоит морально подготовится и знать хотя бы примерный принцип работы, чтобы, когда придёт время не остаться позади всех.
Справедливости ради, всё же стоит сказать, что даже несмотря на все благоприятные условия развития нейроинтерфейсов вероятность того что они достигнут таких высот довольно высока, но не равна 100%. Всегда есть шанс на непредвиденные обстоятельства. Например, исследователи и инженеры не смогут преодолеть существующие сложности в реализации, из-за чего технология перестанет развиваться или если устройство будет слишком дороги для широкого использования. И всё же учитывая все факторы вероятность такого исхода очень маловероятна, максимум разработка затянется на пару десятков лет. Так что нам только и остаётся, что ждать или самим сделать свой вклад в разработку и распространение этого технологического чуда.
Читайте также: