Как сделать мозг человека своими руками

Мастер-класс Лепка Лепим мозг Глина полимерная пластика Фарфор холодный

Лепим мозг.

• Холодный фарфор (полимерная глина)
• Шприц (экструдер или чеснокодавилка)
• Зубочистка

Итак, начнём. Сначала нужно часть ХФ оставить для шприца, а другую часть поделить пополам и придать каждой половинке форму полушария.

Теперь их нужно соединить и доделать форму.

Нанести на одно полушарие клей, выдавить из шприца полосочку и сделать извилины. (Если Вы лепите из пластики, то клей наносить не надо и из шприца выдавить её не получится, поэтому лучше использовать экструдер или чеснокодавилку).

Тоже сделать со вторым полушарием.

Зубочисткой обозначить границу между полушариями и подкорректировать извилины.

Мозг готов. Чтобы его можно было повесить на шнурочек, я вставила в него колечко, т.к. у меня кончились штифты.

Делаем шнурочек.

Для шнурочка я взяла нитки ирис и кусочек ХФ. Нитки нужно расположить как на фото.

Затем завернуть нитки в кусочек ХФ и покатать между пальцами.

Осталось только отрезать и удалить лишний ХФ.

Мозг к шнурочку я прикрепила с помошью соединительного колечка.

Источник

Мягкий handmade мозг на веревочке

Получайте на почту один раз в сутки одну самую читаемую статью. Присоединяйтесь к нам в Facebook и ВКонтакте.

Понравилась статья? Тогда поддержи нас, жми:

Обратите внимание:

Присоединяйтесь к нам на Facebook, чтобы видеть материалы, которых нет на сайте:

Добавление комментариев запрещено правилами блога. Разрешено только: модераторам, участинкам блога, зарегистрированным пользователям

Если вы не авторизованы на сайте, можете сделать это прямо сейчас:

Комментарии

Отличное дизайнерское решение для желающих похудеть. Что для этого надо? Повесить этот синтепоновый мозг у себя на кухне и приступать к трапезе. Уверяю, аппетит пропадет напрочь, не исключены и побочные явления в виде тошноты, рвоты, неприятных ощущений.

Да, такими мозгами можно еще аптеку украсить или больницу. Можно связать еще сердце, печень, кишки. Зато наглядно все будет.

Люди, вы на самом деле так чувствительны? А мне кажется, что вполне миленький сувенир. А если наладить массовые продажи, то выпускники и абитуриенты их в считанные дни с прилавков сметут. А студентов этим уже не проймешь.

Один прямой и открытый вопрос кому этот мозг на верёвочке нужен? Сегодня повесим на стену мозг, завтра все внутренние и внешние органы человека в итоге получается лаборатория морг. Кто там бывал, знает, что это такое.

Выглядет очень интересно, никогда не подумал бы что можно сделать что-то подобное, вот только сразу в голове возник вопрос, а зачем? что с делать с этими мозгами. 😀

Отвратительно! Какое извращенное представление о красоте. Лично у меня подобные «изыски» вызывают стойкий рвотный рефлекс.

А если обустроить одну из комнат дома в стиле камеры пыток или кунст. камеры. Этот милый мозг подошел как раз кстати. Хотя признаюсь первое впечатление — жутковато.

Ой, люди добрые! А со мной вот такая странность: первая реакция как у большинства — отвращение. Но есть в этом «мягком» мозге какая-то для меня притягательность — мне так и хочется потрогать его руками. Это просто как навязчивая идея . В любом случае, дизайнер никого не оставил равнодушным, и уже за это достоин похвал.

Честно говоря зрелище не приятное, может для любителей анатомии это будет занимательный сувенир, но для обычного человека наврядли.

Вязаный мозг меня не испугал. Очень забавная штучка. В последнее время, мне часто попадаются интересные вязаные вещи: одежда для троллейбусов, стульев, вязаные люстры и вот теперь мозг. Какая фантазия у людей!

что касается меня, сам «мозг» не вызывает у меня негативных эмоций, слишком уж благородный орган))))
но его исполнение могло бы быть лучше
а то получились какие-то розовые какашки. сорри

Источник

Ученые смогли создать искусственный мозг в лаборатории

То тут, то там мелькает информация о том, что мозг человека уникален. Мы знаем это и без информации, получаемой от СМИ, но они постоянно приводят результаты каких-то исследований, которые дополнительно это подтверждают. На основании этой информации можно сделать вывод, что воспроизведение мозга или невозможно, или является крайне затруднительным на современном этапе развития науки. Группа ученых доказала обратное и смогла вырастить в лаборатории почти полноценный мозг.

Можно спорит с этим, но наш мозг действительно интересная штука

Органоиды коры головного мозга выращивались сотрудниками лаборатории на специальных чипах, которые могли фиксировать активность для получения более точных данных без необходимости проведения дополнительных сложных работ. Также был минимизирован риск повреждения материала, неизбежный при проведении измерений.

Органоид — искусственно выращенные специализированные клеточные структуры

Рост клеток поддерживался в течение десяти месяцев, и за это время ученые собрали очень большое количество интересных данных.

Как вырастить мозг

Технология выращивания органоидов дает возможность программирования клеток таким образом, что из них можно вырастить маленькую модель мозга. Да, эти мозги получаются очень маленькими и не могут являться полноценным органом, как правило, их размер не больше горошины, но функционирует модель почти так же, как настоящий мозг.

Такой искусственный мозг не только содержит свойственные настоящему мозгу слои нейронов, но и имеет активность, которая позволяет понять многие процессы, происходящие в этом основополагающем органе.

Тем не менее, назвать такой искусственно выращенный мозг настоящим нельзя. Он только до определенного момента может быстро расти и развиваться так, как развивается настоящий мозг. После определенного момента ему начинает не хватать питания кислородом, которое в обычной ситуации обеспечивается за счет кровеносных сосудов. В результате, после определенного момента, искусственный мозг перестает достоверно воспроизводить процессы, которые изучают ученые.

Связи в мозге — это то, что и делает его центром управления человеком

Как мозг проявляет активность

Начальные признаки активности искусственного мозга проявляются в конце второго месяца роста. Со временем активность становится все сложнее, что соответствует росту и развитию живого мозга. При достижении десятимесячного ”возраста” активность выращенного образца очень похожа на активность мозга эмбриона человека через 10-16 недель после зачатия.

Подобные исследования и выращивание мозговых клеток проводились и ранее, но только сейчас ученые смогли сделать это настолько аккуратно и точно, что активность выращенных нейронов оказалась аналогичной таковой у недоношенных детей. Такое сходство стало возможно из-за того, что нейронные связи со временем перестраивались и, меняя свою структуру, обрастали большим количеством клеток и начинали общаться между собой. В итоге, ”мозг из пробирки” похож на человеческий не только разнообразием нейронов, но и их электрической активностью.

Исследователи проанализировали 15990 клеток, которые относились к одному из основных классов:

• клетки-предшественники
• промежуточные клетки
• глиальные клетки
• глутоматергические клетки
• ГАМК-ергические клетки

Последние обычно встречаются в коре головного мозга приматов, но по мере проведения опыта клетки не только перестраивались, но и менялось их соотношение. Это свойственно для развития мозга во время взросления.

Как ученые исследуют мозг

Для получения результатов исследования ученые 4 раза за 10 месяцев отбирали образцы для РНК-сканирования. Так они изучали активность, свойственную для разных типов нервной ткани.

Немного идеализированное изображение мозга, но смотрится это красиво

Как уже было сказано выше, органоиды выращивались на специальных мультиэлектродных чипах. Только так можно собирать информацию о нейронной активности, не травмируя клетки. Чипы улавливают электрические импульсы и записывают их в виде ЭЭГ (электроэнцефалограммы).

Человеческий мозг в результате взросления немного меняет тип ЭЭГ. Суть проста — чем старше мозг, тем меньше паузы между вспышками активности нейронов. Чипы, на которых выращивались органоиды, зафиксировали аналогичную активность.

Чтобы удостовериться, что деятельность мозга действительно можно изучать на основании органоидов, ученые попытались научиться определять их возраст по ЭЭГ. Для этого на помощь, как обычно, призвали нейросети. Их научили определять возраст человека по ЭЭГ, после этого предложили поработать с выращенными образцами. В результате они получили дополнительное подтверждение того, что органоиды развиваются так же, как и настоящий мозг. Особенно хорошо нейросеть справлялась с более ”взрослыми” образцами.

Нейроны всегда вызывали интерес ученых

Зачем нужен искусственный мозг

Исходя из того, что ученые не просто создали искусственный мозг, который может работать как настоящий, но и подтвердили, что метод не является ошибкой, можно сказать, что мы получили отличный инструмент для изучения нашего главного органа.

Если ученый изучает мозг и думает мозгом, получается, что мозг изучает мозг? То есть, сам себя?

Не все поймут, но многие вспомнят

Такой способ исследования позволит получить гораздо больше информации без необходимости изучения человеческих образцов. Кроме этого, к искусственному мозгу можно применять некоторые методы исследования, неприменимые для человека. Можно даже создавать ткани с мутациями для изучения того, как они влияют на развитие человека и человечества в целом. В интересное время мы живем. Согласны?

Источник

Искусственный мозг можно создать уже сейчас

Наступила пора вычислений, вдохновлённых устройством мозга. Алгоритмы, использующие нейросети и глубинное обучение, имитирующее некоторые аспекты работы человеческого мозга, позволяет цифровым компьютерам достигать невероятных высот в переводе языков, поиске трудноуловимых закономерностей в огромных объёмах данных и выигрывать у людей в го.

Но пока инженеры продолжают активно развивать эту вычислительную стратегию, способную на многое, энергетическая эффективность цифровых вычислений подходит к своему пределу. Наши дата-центры и суперкомпьютеры уже потребляют мегаватты – 2% всего потребляемого электричества в США уходит на дата-центры. А человеческий мозг прекрасно обходится 20 Вт, и это малая доля энергии, содержащейся в потребляемой ежедневно еде. Если мы хотим улучшать вычислительные системы, нам необходимо сделать компьютеры похожими на мозг.

С этой идей связан всплеск интереса к нейроморфным технологиям, обещающий вынести компьютеры за пределы простых нейросетей, по направлению к схемам, работающим как нейроны и синапсы. Разработка физических схем, похожих на мозг, уже довольно неплохо развита. Проделанная в моей лаборатории и других учреждениях по всему миру работа за последние 35 лет привела к созданию искусственных нервных компонентов, похожих на синапсы и дендриты, реагирующие и вырабатывающие электрические сигналы почти так же, как настоящие.

Так что же требуется для того, чтобы интегрировать эти строительные блоки в полномасштабный компьютерный мозг? В 2013 году Бо Марр, мой бывший аспирант из Технологического института Джорджии помог мне оценить наилучшие современные достижения в инженерном деле и нейробиологии. Мы пришли к выводу, что вполне возможно создать кремниевую версию коры человеческого мозга при помощи транзисторов. Более того, итоговая машина занимала бы меньше кубического метра в пространстве и потребляла бы менее 100 Вт, что не так уж сильно отличается от человеческого мозга.

Я не хочу сказать, что создать такого компьютер будет легко. Придуманная нами система потребует несколько миллиардов долларов на разработку и постройку, и для придания ей компактности в неё войдут несколько передовых инноваций. Также встаёт вопрос того, как мы будем программировать и обучать подобный компьютер. Исследователи нейроморфизма пока ещё бьются над пониманием того, как заставить тысячи искусственных нейронов работать вместе и как найти полезные приложение для псевдомозговой активности.

И всё же тот факт, что мы можем придумать такую систему, говорит о том, что нам недолго осталось до появления чипов меньшего масштаба, пригодных для использования в портативной и носимой электронике. Такие гаджеты будут потреблять мало энергии, поэтому нейроморфный чип с высокой энергоэффективностью – даже если он возьмёт на себя лишь часть вычислений, допустим, обработку сигналов – может стать революционным. Существующие возможности, такие, как распознавание речи, смогут работать в шумных условиях. Можно даже представить себе смартфоны будущего, проводящие перевод речи в реальном времени в разговоре двух людей. Подумайте вот о чём: за 40 лет с момента появления интегральных схем для обработки сигналов, закон Мура улучшил их энергоэффективность примерно в 1000 раз. Очень похожие на мозг нейроморфные чипы смогут с лёгкостью превзойти эти улучшения, уменьшив потребление энергии ещё в 100 млн раз. В результате вычисления, для которых раньше нужен был дата-центр, уместятся у вас на ладони.

В идеальной машине, приблизившейся к мозгу, нужно будет воссоздать аналоги всех основных функциональных компонентов мозга: синапсы, соединяющие нейроны и позволяющие им получать и реагировать на сигналы; дендриты, комбинирующие и проводящие локальные вычисления на базе входящих сигналов; ядро, или сома, регион каждого нейтрона, объединяющий вход с дендритов и передающий выход на аксон.

Простейшие варианты этих основных компонентов уже реализованы в кремнии. Начало этой работе дал тот же самый металл-оксид-полупроводник, или MOSFET, миллиарды экземпляров которого используются для построения логических схем в современных цифровых процессорах.

У этих устройств много общего с нейронами. Нейроны работают при помощи барьеров, управляемых напряжением, и их электрическая и химическая активность зависит в основном от каналов, в которых ионы двигаются между внутренним и наружным пространством клетки. Это гладкий, аналоговый процесс, в котором происходит постоянное накопление или уменьшение сигнала, вместо простых операций типа вкл/выкл.

MOSFET тоже управляются напряжением и работают при помощи движений отдельных единиц заряда. А когда MOSFET работают в «подпороговом» режиме, не достигая порога напряжения, переключающего режимы вкл и выкл, количество текущего через устройство тока очень мало – менее одной тысячной того тока, что можно найти в типичных переключателях или цифровых затворах.

Идею о том, что физику подпороговых транзисторов можно использовать в создании мозгоподобных схем, высказал Карвер Мид из Калтеха, способствовавший революции в области сверхбольших интегральных схем в 1970-х. Мил указал на то, что разработчики чипов не пользовались многими интересными аспектами их поведения, применяя транзисторы исключительно для цифровой логики. Этот процесс, как писал он в 1990-м, похож на то, будто «всю прекрасную физику, существующую в транзисторах, сминают до нолей и единиц, а затем на этой основе мучительно строят затворы AND и OR, чтобы заново изобрести умножение». Более «физический» или основанный на физике компьютер мог бы выполнять больше вычислений на единицу энергии, чем обычный цифровой. Мид предсказал, что такой компьютер и места будет занимать меньше.

В последовавшие годы инженеры нейроморфных систем создали все базовые блоки мозга из кремния с высокой биологической точностью. Дендриты, аксон и сому нейрона можно сделать из стандартных транзисторов и других элементов. К примеру, в 2005 году мы с Итаном Фаркухаром создали нейронную схему из набора из шести MOSFET и кучки конденсаторов. Наша модель выдавала электрически импульсы, очень похожие на то, что выдаёт сома нейронов кальмара – давнего объекта экспериментов. Более того, наша схема достигла таких показателей с уровнями тока и потребления энергии близкими к существующим в мозгу кальмара. Если бы мы захотели использовать аналоговые схемы для моделирования уравнений, выведенных нейробиологами для описания этого поведения, нам пришлось бы использовать в 10 раз больше транзисторов. Выполнение таких расчётов на цифровом компьютере потребовало бы ещё больше места.

Синапсы и сома: транзистор с плавающим затвором (слева вверху), способный хранить различное количество заряда, можно использовать для создания координатного массива искусственных синапсов (слева внизу). Электронные версии других компонентов нейрона, типа сомы (справа), можно сделать из стандартных транзисторов и других компонентов.

Синапсы эмулировать чуть сложнее. Устройство, ведущее себя, как синапс, должно уметь запоминать, в каком состоянии оно находится, отвечать определённым образом на входящий сигнал и адаптировать свои ответы со временем.

К созданию синапсов есть несколько потенциальных подходов. Наиболее развитый из них – обучающийся синапс на одном транзисторе (single-transistor learning synapse, STLS), над которым мы с коллегами в Калтехе работали в 1990-х, когда я была аспирантом у Мида.

Впервые мы представили STLS в 1994-м, и он стал важным инструментом для инженеров, создающих современные аналоговые схемы – к примеру, физические нейросети. В нейросетях у каждого узла сети есть связанный с ним вес, и эти веса определяют, как именно комбинируются данные с разных узлов. STLS был первым устройством, способным содержать набор разных весов и перепрограммироваться на лету. Кроме того, устройство энергонезависимо, то есть запоминает своё состояния, даже когда не используется – это обстоятельство значительно уменьшает потребность в энергии.

STLS – это разновидность транзистора с плавающим затвором, устройства, используемого для создания ячеек в флэш-памяти. В обычном MOSFET затвор управляет проходящем через канал током. У транзистора с плавающим затвором есть второй затвор, между электрическим затвором и каналом. Этот затвор не соединён напрямую с землёй или любым другим компонентом. Благодаря такой электроизоляции, усиленной высококачественными кремниевыми изоляторами, заряд долгое время сохраняется в плавающем затворе. Этот затвор способен принимать разное количество заряда, в связи с чем может давать электрический отклик на многих уровнях – а это необходимо для создания искусственного синапса, способного варьировать свой ответ на стимул.

Мы с коллегами использовали STLS, чтобы продемонстрировать первую координатную сеть, вычислительную модель, пользующуюся популярностью у исследователей наноустройств. В двумерном массиве устройства находятся на пересечении линий ввода, идущих сверху вниз, и линий вывода, идущих слева направо. Такая конфигурация полезна тем, что позволяет программировать соединительную силу каждого «синапса» отдельно, не мешая другим элементам массива.

Благодаря, в частности, недавней программе DARPA под названием SyNAPSE, в области инженерного нейроморфинга произошёл всплеск исследований искусственных синапсов, созданных из таких наноустройств, как мемристоры, резистивная память и память с изменением фазового состояния, а также устройства с плавающим затвором. Но этим новым искусственным синапсам будет тяжело улучшаться на основе массивов с плавающим затвором двадцатилетней давности. Мемристоры и другие виды новой памяти сложно программировать. Архитектура некоторых из них такова, что обратиться к определённому устройству в координатном массиве довольно сложно. Другие требуют выделенного транзистора для программирования, что существенно увеличивает их размер. Поскольку память с плавающим затвором можно запрограммировать на большой спектр значений, её легче подстроить для компенсации производственных отклонений от устройства к устройству по сравнению с другими наноустройствами. Несколько исследовательских групп, изучавших нейроморфные устройства, пробовали внедрить наноустройства в свои разработки и в результате стали использовать устройства с плавающим затвором.

И как же мы совместим все эти мозгоподобные компоненты? В человеческом мозге нейроны и синапсы переплетены. Разработчики нейроморфных чипов тоже должны избрать интегрированный подход с размещением всех компонентов на одном чипе. Но во многих лабораториях такого не встретишь: чтобы с исследовательскими проектами было проще работать, отдельные базовые блоки размещаются в разных местах. Синапсы могут быть размещены в массиве вне чипа. Соединения могут идти через другой чип, программируемую пользователем вентильную матрицу (FPGA).

Но масштабируя нейроморфные системы, необходимо убедиться, что мы не копируем строение современных компьютеров, теряющих значительное количество энергии на передачу битов туда и сюда между логикой, памятью и хранилищем. Сегодня компьютер легко может потреблять в 10 раз больше энергии на передвижение данных, чем на вычисления.

Мозг же, наоборот, минимизирует энергетическое потребление коммуникаций благодаря высокой локализации операций. Элементы памяти мозга, такие, как сила синапсов, перемешана с передающими сигнал компонентами. А «провода» мозга – дендриты и аксоны, передающие входящие сигналы и исходящие импульсы – обычно короткие по сравнению с размером мозга, и им не требуется много энергии для поддержания сигнала. Из анатомии мы знаем, что более 90% нейронов соединяются только с 1000 соседних.

Другой большой вопрос для создателей мозгоподобных чипов и компьютеров – алгоритмы, которые должны будут работать на них. Даже слабо похожая на мозг система может дать большое преимущество перед обычной цифровой. К примеру, в 2004 году моя группа использовала устройства с плавающим затвором для выполнения умножения в обработке сигнала, и на это потребовалось в 1000 раз меньше энергии и в 100 раз меньше места, чем цифровой системе. За прошедшие годы исследователи успешно продемонстрировали нейроморфные подходы к другим видам вычислений для обработки сигналов.

Но мозг всё ещё остаётся в 100 000 раз эффективнее этих систем. Всё оттого, что хотя наши текущие нейроморфные технологии используют преимущества нейроноподобной физики транзисторов, они не используют алгоритмы подобные тем, что использует мозг для своей работы.

Сегодня мы только начинаем открывать эти физические алгоритмы – процессы, которые смогут позволить мозгоподобным чипам работать с эффективностью, близкой к мозговой. Четыре года назад моя группа использовала кремниевые сомы, синапсы и дендриты для работы ищущего слова алгоритма, распознававшего слова в аудиозаписи. Этот алгоритм показал тысячекратное улучшение в энергоэффективности по сравнеию с аналоговой обработкой сигналов. В результате, уменьшая напряжение, подаваемое на чипы и используя транзисторы меньшего размера, исследователи должны создать чипы, сравнимые по эффективности с мозгом на многих типах вычислений.

Когда я 30 лет назад начинала исследования в области нейроморфизма, все верили в то, что разработка систем, похожих на мозг, даст нам удивительные возможности. И действительно, сейчас целые индустрии строятся вокруг ИИ и глубинного обучения, и эти приложения обещают полностью преобразовать наши мобильные устройства, финансовые учреждения и взаимодействие людей в общественных местах.

И всё же эти приложения очень мало полагаются на наши знания о работе мозга. В следующие 30 лет мы без сомнения сможем увидеть, как эти знания всё более активно используются. У нас уже есть множество основных аппаратных блоков, необходимых для преобразования нейробиологии в компьютер. Но мы должны ещё лучше понять, как эта аппаратура должна работать – и какие вычислительные схемы дадут наилучшие результаты.

Считайте это призывом к действию. Мы достигли много, используя очень примерную модель работы мозга. Но нейробиология может привести нас к созданию более сложных мозгоподобных компьютеров. И что может быть лучше использования нашего с вами мозга для понимания того, как сделать эти новые компьютеры?

Источник