Image

Пять эпох: как меняется мозг от рождения до старости

e6ed10a21d55a52f413f5896e0168c76

Масштабное исследование, объединившее данные более 4000 человек в возрасте от 0 до 90 лет, использовало методы машинного обучения для анализа структурных сетей мозга. С помощью проекции в многообразие (UMAP) ученые выявили пять четких периодов развития, каждый из которых имеет уникальную траекторию и организационные свойства.

0–9 лет: Мозг формирует базовые связи

В первые девять лет жизни мозг активно строит нейронные сети, но при этом глобальная эффективность передачи информации снижается. Это период конкурентного исключения лишних синапсов и миелинизации. На практике это соответствует этапу, когда ребенок осваивает основные двигательные и речевые навыки, но его мышление еще не обладает высокой гибкостью и скоростью.

9–32 года: Мозг становится эффективным

С девяти лет начинается фаза резкого роста интеграции и эффективности нейросетей. Мозг оптимизирует связи, достигая пика скорости обработки информации к 32 годам. В реальной жизни это проявляется в быстром обучении, принятии сложных решений и формировании профессиональных навыков. Это период максимальной нейропластичности и когнитивного расцвета.

32–66 лет: Стабильность и специализация

После 32 лет начинается самый длинный период, когда мозг переходит от роста к оптимизации. Глобальная эффективность постепенно снижается, но растет локальная связность и модулярность. На практике это означает, что человек может эффективно использовать накопленный опыт, хотя обучение новому требует больше усилий. Мозг работает как отлаженный механизм, где каждая система имеет свою четкую функцию.

66–83 года: Переход к модульному мышлению

С 66 лет архитектура мозга становится более модульной — разные сети работают более независимо. Хотя это может снижать скорость обработки информации, такая организация помогает компенсировать возрастные изменения. В реальности это соответствует периоду, когда человек больше полагается на опыт и интуицию, а решение сложных задач требует больше времени и концентрации.

83+ лет: Индивидуальная архитектура

После 83 лет связь между возрастом и структурой сетей ослабевает. Единственным стабильным маркером остается центральность узлов — важность отдельных регионов для локальных связей. Это может означать, что мозг каждого пожилого человека находит свои уникальные пути компенсации, опираясь на наиболее сохранные и значимые нейронные пути.

Nature Communications (https://www.nature.com/articles/s41467-025-65974-8)

Источник: www.nature.com

Источник: ai-news.ru

Каталог бесплатных опенсорс-решений, которые можно развернуть локально и забыть о подписках

галерея

Загрузка: обход банковских систем кибермошенниками и проблемы с удалением углерода.
Загрузка: обход банковских систем кибермошенниками и проблемы с удалением углерода.
dummy-img
dummy-img
Взаимодействие человека и машины погружается под воду.
Взаимодействие человека и машины погружается под воду.
Дифференциально приватное машинное обучение в масштабе с использованием JAX-Privacy
dummy-img
Следующим узким местом в развитии ИИ станут не модели, а способность агентов мыслить сообща.
Image Not Found
Загрузка: обход банковских систем кибермошенниками и проблемы с удалением углерода.

Загрузка: обход банковских систем кибермошенниками и проблемы с удалением углерода.

Это сегодняшний выпуск The Download, нашей ежедневной новостной рассылки, которая предоставляет вам ежедневную порцию событий в мире технологий. Кибермошенники обходят системы безопасности банков с помощью незаконных инструментов, продаваемых в Telegram. В центре по отмыванию денег в Камбодже…

Апр 21, 2026
Загрузка: обход банковских систем кибермошенниками и проблемы с удалением углерода.

Загрузка: обход банковских систем кибермошенниками и проблемы с удалением углерода.

Это сегодняшний выпуск The Download, нашей ежедневной новостной рассылки, которая предоставляет вам ежедневную порцию событий в мире технологий. Кибермошенники обходят системы безопасности банков с помощью незаконных инструментов, продаваемых в Telegram. В центре по отмыванию денег в Камбодже…

Апр 21, 2026
dummy-img

Взгляд на количественную генетику глазами гена

arXiv:2502.12831v3 Тип объявления: замена-кросс Аннотация: Моделирование эволюции непрерывного признака в биологической популяции — одна из старейших проблем эволюционной биологии, которая привела к появлению количественной генетики. С недавним развитием методов GWAS стало крайне важно связать эволюцию распределения признака…

Апр 21, 2026
dummy-img

Взгляд на количественную генетику глазами гена

arXiv:2502.12831v3 Тип объявления: замена-кросс Аннотация: Моделирование эволюции непрерывного признака в биологической популяции — одна из старейших проблем эволюционной биологии, которая привела к появлению количественной генетики. С недавним развитием методов GWAS стало крайне важно связать эволюцию распределения признака…

Апр 21, 2026

Впишите свой почтовый адрес и мы будем присылать вам на почту самые свежие новости в числе самых первых