Ученые научились выявлять моторные нарушения с помощью 3D-объектов
Исследователи из НИУ ВШЭ разработали новую экспериментальную методику, которая позволяет исследовать, как мозг планирует и выполняет движения. Используя 3D-печатные объекты и систему инфракрасного трекинга, они доказали: мозг начинает оптимизировать действия еще до начала движения. В будущем это поможет при лечении различных нейродегенеративных заболеваний, таких как болезнь Паркинсона. Работа опубликована в журнале Frontiers in Human Neuroscience.
Когда человек берет чашку или застегивает пуговицу, его мозг заранее планирует движение. Этот процесс называется моторным планированием. Он особенно важен при сложных действиях — например, если предмет нужно не только поднять, но и повернуть. У пациентов после инсульта или с болезнью Паркинсона этот механизм часто нарушен, поэтому понимание его структуры необходимо для эффективной реабилитации.
Ранее исследователи использовали реакции на визуальные стимулы, ЭЭГ или МРТ, чтобы изучить моторное планирование. Однако эти методы не позволяли точно отделить саму фазу планирования от выполнения движения. Кроме того, в большинстве экспериментов использовались знакомые предметы, что мешало исследователям исключить влияние привычек и ассоциаций.
Ученые из Центра нейроэкономики и когнитивных исследований НИУ ВШЭ разработали новую методику для изучения того, как мозг планирует действия. В ходе эксперимента 21 испытуемый выполнял серию задач на захват и размещение объектов, распечатанных на 3D-принтере. Каждый из четырех объектов имел абстрактную форму, не связанную с повседневными предметами, что позволило исключить влияние привычек. Задача заключалась в том, чтобы взять объект, при необходимости повернуть его и точно разместить на картонной подложке с изображением этого же объекта.
В эксперименте использовались четыре варианта поворота: 0°, 90°, 180° и 270°. Движения участников отслеживались с высокой точностью с помощью инфракрасной трекинг-системы. Авторы сегментировали каждое движение на отдельные фазы — от момента открытия защитных очков до завершения размещения объекта. Это позволило детально рассмотреть, как изменяются параметры движения при усложнении задачи.
Выяснилось, что необходимость вращения объекта существенно влияет на моторное планирование: увеличивается время начала движения, меняется амплитуда раскрытия пальцев, а траектория кисти становится длиннее. Симметричный поворот на 180° выполняется быстрее, чем асимметричные на 90° и 270°. Это показывает, что не только сложность, но и геометрия движения влияет на планирование. Таким образом, моторное планирование не сводится к простой реакции на стимул, а представляет собой отдельную фазу, зависящую от будущих требований к движению.
Маттео Феурра
Разработанная методика может быть полезна не только в фундаментальных исследованиях, но и в клинической практике. Четкое разделение фаз планирования и выполнения поможет точнее диагностировать и реабилитировать нарушения моторики у пациентов после инсульта или с другими неврологическими заболеваниями. «Система инфракрасного трекинга умещается в чемодан и может использоваться в клиниках, в спортивной науке или на выездных исследованиях. Но самое важное то, что она позволяет обнаруживать тонкие отклонения в моторике, которые могут быть ранними признаками неврологических расстройств», — резюмирует один из авторов исследования, ведущий научный сотрудник Центра нейроэкономики и когнитивных исследований НИУ ВШЭ Маттео Феурра.
Исследование осуществлено в рамках Программы фундаментальных исследований НИУ ВШЭ.
Вам также может быть интересно:
ФКН ВШЭ и ЧГУ реализовали три отраслевых образовательных модуля по искусственному интеллекту
В 2025/26 учебном году факультет компьютерных наук (ФКН) ВШЭ совместно с Череповецким государственным университетом реализовал три отраслевых образовательных модуля по искусственному интеллекту. Инициатива была представлена в рамках проекта «Топ-ИИ» Минцифры России при участии АНО «Аналитический центр при Правительстве Российской Федерации». Эксперты НИУ ВШЭ совместно с индустриальными партнерами разработали линейку отраслевых образовательных модулей в области искусственного интеллекта.
В НИУ ВШЭ появится суперкомпьютер для работы с ИИ
Высшая школа экономики готовит к запуску второй суперкомпьютер. Новый кластер будет ориентирован прежде всего на задачи ИИ и дополнит уже действующий суперкомпьютер cHARISMa. Его запуск планируется на конец 2026 года.
В НИУ ВШЭ создан Фонд науки и технологий
Фонд науки и технологий НИУ ВШЭ (ФНТ) будет финансировать перспективные научные инициативы, имеющие прикладную направленность и содействующие достижению технологического лидерства России. На поддержку могут рассчитывать проектные команды из всех кампусов университета. Заявку в ФНТ можно подать в любой момент. Рассматривать заявки будет созданный Совет по науке и технологиям НИУ ВШЭ.
Нейросеть НИУ ВШЭ iFORA.LLM включена в Реестр российского программного обеспечения
Адаптированная большая языковая модель для сферы науки, технологий и инноваций (далее — iFORA.LLM, модель), разработанная экспертами Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ, включена в Реестр российского ПО. Модель создана для эффективного анализа массивов научно-технической информации — от поиска релевантных публикаций до оценки технологических трендов и формирования аналитических отчетов.
Новый метод НИУ ВШЭ и Т-Технологий повышает качество работы ИИ
Ученые из лаборатории научных исследований «Т-Технологий» и Института искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ разработали новый метод семплирования для моделей маскированной диффузии — G-Star+. Он помогает быстрее и качественнее исправлять ошибки во время генерации текста и кода за небольшое число шагов. Метод показал эффективность в задачах генерации текста и кода и может применяться там, где генеративным моделям нужно быстро и качественно создавать текст или код при ограниченных вычислительных ресурсах.
Студенты МИЭМ ВШЭ разработают два спутника собственной конструкции для орбитальных экспериментов
Аппараты, созданные студенческими командами, проведут в условиях космоса исследования свойств перспективных солнечных элементов, бортовых систем накопления энергии и серийной электроники для студенческих спутников.
В Вышке открыли проектно-учебную лабораторию совместно с Группой «Т-Технологии»
Группа «Т-Технологии» (головная структура Т-Банка) открыла проектно-учебную лабораторию на базе факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ (ФКН НИУ ВШЭ). Проектно-учебная лаборатория Группы «Т-Технологии» в НИУ ВШЭ сосредоточится на проектах и задачах в области искусственного интеллекта, распределенных вычислений, анализа больших данных и информационной безопасности в финансовом секторе. Лабораторию возглавит Алексей Теплов, кандидат физико-математических наук.
«Защищать конкуренцию от ИИ нам придется с помощью самого искусственного интеллекта»
В НИУ ВШЭ прошел двухдневный семинар «Искусственный интеллект и конкурентная политика в странах БРИКС». Его участники обсудили две ключевые для конкурентной политики темы: трансформация конкуренции и рынков под влиянием технологий ИИ и усилени е регуляторного потенциала антимонопольных органов за счет технологий искусственного интеллекта.
Крупные города как драйверы роста и новая логика пространственного развития
Крупные города в России выступают не только центрами притяжения населения, но и ключевыми генераторами экономического роста, человеческого капитала и инфраструктурного развития. К такому выводу пришли авторы исследования «Новые модели пространственного развития. Международный опыт и актуальная ситуация в России». Работу проводят в 2026 году ученые НИУ ВШЭ при участии приглашенных экспертов МГУ имени М.В. Ломоносова и РАН.
Дрожь земли: ученые ВШЭ научились отслеживать опасные подземные вибрации в реальном времени
Исследователи из МИЭМ ВШЭ и ИПКОН РАН разработали новую математическую модель мониторинга, которая позволяет фиксировать источник опасных подземных вибраций в реальном времени. Технология поможет снизить риск повреждения зданий, дорог и другой инфраструктуры рядом с карьерами и шахтами. Работа ученых опубликована в журнале «Горная промышленность».