Мы уже писали, что одним из результатов обучения в вузе (с нашей точки зрения) должен быть широта знаний.
Сегодня мы публикуем пост одного из наших выпускников, который решил сменить направление работы после университета, и попробуем посмотреть, что из этого получилось.
Я хотел бы поговорить о междисциплинарных исследованиях (очень модная фраза, не правда ли), которыми я сейчас занимаюсь.
Во время учебы в университете (бакалавр СПбПУ и магистратура Академического университета в области нанотехнологий) я работал в нескольких лабораториях Физико-технического института им.
Иоффе и работал над полупроводниками в различных проявлениях (молекулярно-лучевая эпитаксия, глубокие уровни, полупроводниковые лазеры).
Теперь область моих исследований кардинально изменилась и называется Нейронаука.
Географически – Стэнфорд, Калифорния .
Давайте попробуем разобраться.
Цель этой науки довольно амбициозна – понять, как работает мозг.
Исторически этот вопрос изучался в области биологии, медицины, психологии и немного философии.
Сейчас лидируют генетика, физика, математика и информатика.
В целом нейробиология утвердилась как отдельная наука, и в университетах даже начали появляться соответствующие кафедры.
Человеческий мозг содержит около 100 миллиардов нейронов и 150 триллионов связей между ними – масштаб, конечно, непостижимый.
Мозг на данный момент остается, пожалуй, одним из самых малоизученных явлений природы.
Многие наверняка слышали, что в нервной системе информация передается в виде электрических импульсов.
На этом видео показана активность нескольких десятков отдельных нейронов мозга мыши: Мышь (генетически модифицированная флуоресцентными нейронами) жива и здорова (что очень важно, поскольку в мёртвом мозге смотреть особо не на что).
На видео уровень флуоресценции нейронов меняется, когда в них генерируется электрический импульс, в результате чего тела клеток «мигают».
Электрический импульс затем передается по аксону (выходу) одного нейрона к дендритам (входам) других.
Строение каждого нейрона в отдельности изучено достаточно хорошо.
Также известно, какие участки мозга за что отвечают. Однако на уровне ансамблей нервных клеток в научном плане полная тьма.
Как такой ансамбль нейронов выполняет конкретные функции обработки информации (и какие именно)? Как воспоминания кодируются в активности нейронов и как представляются сенсорные сигналы? Каковы общие свойства ансамбля нейронов как динамической системы, а также множество других интересных вопросов – над этим бьются многие ученые в этой науке.
Многие сходятся во мнении, что именно ученые в области физики, математики и инженерии смогут продвинуться вперед в нейробиологии и построить более гармоничные теории, основанные на абстрактных математических моделях.
Однако без биологической «магии» нам не обойтись.
Таков симбиоз наук.
Кстати, подавляющее большинство нейронных сетей, изучаемых в информатике, до сих пор имеют очень мало отношения к сетям реальных нейронов.
Реальные сети сильно нелинейны, а их динамика даже в небольших масштабах довольно плохо описывается существующими математическими моделями.
Но совершенно точно, что если удастся построить теорию, то в будущем информационные технологии позаимствуют у мозга многие алгоритмы.
Например, алгоритмы распознавания изображений Google как-то работают, но, конечно, они не так энергоэффективны и далеко не так надежны, как ваш мозг (для кусочка шоколада, конечно).
Наконец, о том, что именно мне предстоит сделать.
В течение двух лет я спроектировал и создал установку для оптического обнаружения активности в масштабе нескольких тысяч нейронов.
Установка достаточно сложная, а вся оптика, электроника, механика и программное обеспечение делались, в общем-то, с нуля.
В результате получить такие же, как на видео, данные можно только в гораздо большей области мозга, на 1-2 порядка.
Если провести аналогию с полупроводниками, то вряд ли удастся сделать полупроводниковый лазер без сканирующего электронного микроскопа.
Так и здесь – нужны инструменты для наблюдения, обнаружения и манипулирования объектом исследования.
Теперь, когда прибор появился, впереди самый интересный период — собственно эксперименты, а затем понимание результатов и, надеюсь, некоторый прогресс в понимании структуры мозга.
Многих, думаю, интересует вопрос, как нанотехнологии и учеба в Академическом университете связаны с тем, чем я сейчас занимаюсь.
Позвольте мне высказать вам несколько мыслей.
Чем бы вы ни решили заняться в будущем, вам все равно придется постоянно осваивать новые навыки, знания и умения, и никакая магистратура не сможет научить вас всему возможному (и, надеюсь, не ставит таких целей).
Это особенно очевидно, когда вы проводите исследования, поскольку никто не может рассказать вам о том, чего еще никто не открыл и не сделал, и вам приходится самому придумывать новые идеи.
В Академии создана среда, в которой не только дают знания, но и приобретают навыки решения новых задач и решения научно-технических задач.
На мой взгляд, это очень важно.
Конечно, если после получения степени магистра вы решите изучать физику полупроводников или нанотехнологии, AU — лучшее место, которое я знаю.
Но даже если вы потом захотите частично или даже радикально изменить направление, то, во-первых, все двери открыты, а, во-вторых, ваши знания будут работать на вас.
Олег Румянцев Теги: #нейрофизиология #информатика
-
Понимание Основ Компьютерных Процессов
19 Oct, 24 -
Devops – Это Все
19 Oct, 24 -
Колония. Глава 23: Тест-Драйв
19 Oct, 24
