Статья на конкурс «Био/Мол/Текст»: Стремительное распространение нейросетей в наши дни привело к более углубленному изучению альтернативных полностью цифровым компьютерам моделей. На определенном типе задач человеческий мозг обладает на порядок большей вычислительной производительностью, чем кристаллический процессор. Это и послужило вдохновением для создания системы, базированной на живых нейронах и способной к машинному обучению. Названная органоидом, она контактирует с кремниевым чипом для связи с внешней средой. За счет своей структуры разработка может оказаться эффективнее цифровых компьютеров и стать ведущей в области нейросетей.

Статья на конкурс «Био/Мол/Текст»: Депрессия отрицательно влияет на качество и срок жизни и часто сопровождает другие расстройства. В современной практике она, и так вызывая большие опасения, может не поддаваться лечению, становясь резистентной депрессией. В этой статье мы расскажем об альтернативных подходах к ее лечению.

Статья на конкурс «Био/Мол/Текст»: На заре обработки биологических снимков исследователь проводил долгие часы, вручную обводя контуры клеток или даже подсчитывая клетки микроскопического поля в камере Горяева. Развитие технологий обработки изображений позволило автоматизировать такие задачи, как подсчет клеток на снимке и их классификация. Это значительно продвинуло разработку лекарств (быстрый анализ выживаемости), диагностику заболеваний и многие другие направления исследований. В этой статье рассмотрим эволюцию подходов к определению клеток на микроскопических изображениях в задачах компьютерного зрения — как методы анализа клеточных снимков развивались от алгоритмов с жестко заданными правилами обработки пикселей к нейросетевым моделям, использующим обучение на данных, геометрические представления формы и самообучение. И разберемся, почему каждый новый подход возникал как ответ на ограничения предыдущего, и как со временем менялся сам способ формального описания клеточной структуры.