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:
МТС и MAGNIT TECH стали индустриальными партнерами ФКН ВШЭ в рамках проекта «Топ-ИИ» Минцифры
Цель партнерства — объединить фундаментальную академическую базу факультета с актуальными задачами бизнеса. Благодаря проекту «Топ-ИИ» при поддержке гранта Минцифры России (при участии АНО «Аналитический центр при Правительстве Российской Федерации») и прямому участию лидеров индустрии студенты ФКН уже во время учебы включаются в разработку передовых технологий и выходят на рынок готовыми специалистами высокой квалификации по ключевым направлениям: генеративный искусственный интеллект, высоконагруженная инфраструктура, инженерия данных и машинное обучение в ритейле.
Лев Толстой и спецификации, контрапункт и инклюзивность ИИ: в НИУ ВШЭ обсудили вайбкодинг
В НИУ ВШЭ прошла первая международная конференция по вайбкодингу VIBE CODING RUSSIA 2026. Более 450 ее участников, спикеров из университетов, банков, телекома, кибербезопасности и самих вайбкодеров, обсудили, как ИИ сокращает путь от научного результата к продукту и кто отвечает за код, который пишет алгоритм.
Проект НИУ ВШЭ CheckAI победил на престижной премии BISA
НИУ ВШЭ укрепляет лидерские позиции в сфере отечественной кибернетической безопасности и искусственного интеллекта. Проект Вышки CheckAI под руководством Антона Сергеева, директора Центра программных разработок и цифровых сервисов МИЭМ ВШЭ, одержал победу на престижной профессиональной премии BISA «За вклад в безопасность цифрового будущего». Инновационная разработка была признана лучшей в номинации «Лучший проект — сервисы цифрового будущего».
В НИУ ВШЭ стартуют 11 исследовательских проектов с участием научных центров из пяти стран
Высшая школа экономики подвела итоги Конкурса совместных фундаментальных научных проектов «Международное академическое сотрудничество». Полностью поддержано пять проектов, еще шесть получили сокращенное финансирование. Исследовательские команды сформированы с участием учёных из Бразилии, ЮАР, Китая, Индии и Омана. Подробностями о победителях МАС 2026 поделился Александр Балышев, проректор НИУ ВШЭ.
НИУ ВШЭ разработает стандарт обучения по созданию и применению ИИ-агентов
НИУ ВШЭ совместно с российской платформой Nodul создаст стандарт и методику обучения по работе с ИИ-агентами. Доступ к платформе смогут получить до 8 тыс. студентов НИУ ВШЭ разных специальностей — от программистов до маркетологов, экономистов и юристов. По оценке Nodul, это станет самым массовым внедрением инструментов для создания ИИ-агентов в российском высшем образовании. Запуск новой программы начнется уже в текущем учебном году в рамках университетского проекта «Культура работы с данными» Data Culture.
Ключевой навык — критическое мышление: в НИУ ВШЭ обсудили, как ИИ меняет требования к работникам
Форсайт-центр и Институт искусственного интеллекта и цифровых наук (Институт ИИ) НИУ ВШЭ провели круглый стол «Как меняется работа в эпоху ИИ: опыт бизнеса, науки и госсектора». Представители бизнеса и эксперты обсудили роль руководителя в интеграции ИИ в бизнес-процессы, границы доверия к самостоятельным решениям ИИ-агентов, а также почему пилотные проекты не доходят до внедрения и как справедливо оценить труд сотрудников, чья производительность выросла благодаря использованию ИИ.
НИУ ВШЭ стал победителем Всероссийского конкурса студенческих конструкторских бюро
Студенческое конструкторское бюро «Интеллектуальные автономные системы в промышленности», созданное на базе Института робототехнических систем и МИЭМ ВШЭ, одержало победу во Всероссийском конкурсе в области студенческого конструкторского лидерства. Организатор конкурса — Министерство науки и высшего образования РФ. Бюро получит государственную поддержку на реализацию проектов в области робототехники совместно с индустриальными партнерами.
НИУ ВШЭ представил в Китае исследование о безопасности нейросетей для анализа видео
Ученые Высшей школы экономики презентавали на международной конференции ChinaMM 2026 в Китае исследование о том, как искажения при передаче видео влияют на работу нейросетей. Авторы предложили новый способ проверять устойчивость таких моделей в условиях, близких к реальному использованию видеосервисов.
Научная экспедиция на Хайнань: ученые ВШЭ организовали конференцию по статистическому ИИ в Китае
С 24 по 28 августа 2026 года в городе Санья на острове Хайнань (Китай) прошла международная конференция Statistical AI («Статистический искусственный интеллект»). Мероприятие собрало ведущих специалистов в области статистики, машинного обучения и прикладного ИИ. Среди организаторов конференции — Алексей Наумов, директор Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ, и Сергей Самсонов, заведующий Международной лабораторией стохастических алгоритмов и анализа многомерных данных.
V конференция «Погружение в машинное обучение»: главное ИИ-событие осени соберет ведущих ученых России
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ приглашает исследователей, разработчиков и всех, кто создает будущее технологий, на пятую, юбилейную конференцию «Погружение в машинное обучение» (Fall into ML 2026). Мероприятие состоится 23–24 октября 2026 года в Центре культур НИУ ВШЭ (Москва, Покровский бульвар, д. 11, cтр. 6) и станет главной точкой притяжения для российского ИИ-сообщества.