Нейроинтерфейс - это технология передачи сигналов из мозга на внешнее устройство (например, протез или смартфон). И изобрел эту технологию не Илон Маск :) Основой для создания нейроинтерфейсов стало открытие электроэнцефалографии, а первый нейроинтерфейс был изобретен в 1965 году.

Нейроинтерфейсы бывают неинвазивные, малоинвазивные и интерфейсы Илона Маска - инвазивные. Нейроинтерфейсы используются для восстановления моторики, компенсации утраченных функций, мониторинга психического здоровья и безопасности. Для того, чтобы разобраться в основах рекомендуем эту статью.

Согласно исследованию Bitkogan, российский рынок нейротехнологий, включая потребительские нейроинтерфейсы, находится на начальной стадии развития, с акцентом на неинвазивные технологии, такие как электроэнцефалография (как тебе такое Илон Маск?). Эти технологии помогают фиксировать мозговые волны и могут применяться в медицинских, исследовательских и развлекательных целях. Основные направления развития включают миниатюризацию и удешевление устройств, а также рост спроса на решения для ментального здоровья на фоне увеличения случаев депрессии и тревожности.

Чтобы "оцифровать" свой мозг и передать "телепатический сигнал" из мозга на устройство силой мысли не обязательно быть миллиардером. На рынке довольно много потребительских нейроинтерфесов, которые могут использоваться для медитации, трекинга состояния мозга, тренировки мозга, гейминга, исследований и искусства. В этой статье автор составила подробную таблицу с доступными нейроинтерфейсами для сравнения.

Нейроинтерфейсы используются на производстве для получения дополнительных данных в процессе обучения персонала и совершенствования системы обучения: нейроинтерфейсы в союзе с ИИ помогают снижать количество аварий и происшествий. А сервис кикшеринга Whoosh провёл испытания электросамоката с нейроинтерфейсом - пока компания не планирует выпускать фичу в прод, но активно изучает возможности нейроинтерфейсов.

В Москве открылась улица «Нейро» — первая в России виртуальная достопримечательность с элементами метавселенной, доступная в «Яндекс Картах». Проект, реализованный вместе с двумя российскими цифровыми художниками — Brickspacer и Евгением Зубковым, — поможет понять, как пользоваться ИИ в «Поиске», и чем «Нейро» может быть полезен в решении задач.

Во время небольшого виртуального путешествия можно увидеть, как ИИ отвечает на сложные вопросы, например, про существование мультивселенных или возможность путешествия во времени.
Как выглядит новая улица и какие пасхалки можно на ней найти при прогулке — подробности по ссылке

ИИ анализирует обезличенные данные о платежах и пассажиропотоке, предсказывая маршруты с наибольшим количеством безбилетников на ближайшие 1-3 недели. Авторы разработки отмечают, что ИИ может значительно повысить качество пассажирских перевозок и безопасность, а также помочь решить проблему безбилетного проезда.
О потенциале тиражирования технологического решения и другие детали — по ссылке

В инновационном центре «Сириус» запустили первую в России систему, использующую ИИ для автоматического выявления правонарушений пользователей электросамокатов от сервиса кикшеринга «МТС Юрент».

Модернизированная система видеонаблюдения распознает различные нарушения, включая движение по запрещенным участкам и неправильную парковку, а также отправляет push-уведомления пользователям о нарушениях.

Первые результаты показывают высокую точность системы — более 90% пользователей, получивших предупреждение, перестают нарушать правила, что способствует повышению безопасности и улучшению работы правоохранительных органов.
Какие ещё нарушения предупреждает ИИ — подробности по ссылке

Статья посвящена инструментам, которые служат центральным хранилищем информации о структуре, свойствах и взаимосвязях данных. Рассматриваются различные поколения архитектур каталогов — от простейших моделей до современных решений с потоковым API.

Статья посвящена методам оценки качества данных в компании "Магнит". Создание команды, отвечающей за качество данных, помогает сэкономить ресурсы и избегать ошибок в принятии решений. В статье делается акцент на важность заинтересованности бизнес-пользователей и регулярном мониторинге данных для поддержания их высокой надежности.

В статье исследуются проблемы, возникающие при анализе данных в рамках A/B-тестирования. Автор обсуждает использование синтетических данных, преимущества t-теста и модели машинного обучения для контроля ключевых метрик. В ней также подчеркивается важность валидации статистических критериев перед проведением тестов.