v mgu razrabotali trehmernyj labirint dlja issledovanija prostranstvennoj pamjati c6c92d4.jpg

В МГУ разработали трехмерный лабиринт для исследования пространственной памяти

В МГУ разработали 3D лабиринт для изучения пространственной памяти

Что происходит в мозге млекопитающих, в частности мышей, когда они путешествуют по сложному, объемному лабиринту, решили узнать российские ученые. Для этого в Институте перспективных исследований мозга и биологического факультета МГУ им. Ломоносова создали первый в мире 3D-лабиринт для таких «прогулок». Он был представлен на недавней конференции «Нейротехнологии и нейроинтерфейс – 2025».

В МГУ разработали трехмерный лабиринт для исследования пространственной памяти

тестовый баннер под заглавное изображение

До последнего времени все поведенческие эксперименты проводились с грызунами в горизонтальных (2D) лабиринтах, что расходилось с реальной жизнью животных. Ученые решили исправить ситуацию, создав для них более привычную среду с подъемами и спусками в виде трехмерного лабиринта. Это понадобилось им для более полного изучения и анализа поведения млекопитающих.

Мышиный «лабиринт XXI века» выполнен из акрила и включает в себя более 30 сегментов, расположенных на разной высоте и с различными углами наклона. При этом для отслеживания движений животных используется всего одна видеокамера, которая позволяет фиксировать позы животных, несмотря на искусственно создаваемую плохую видимость при изменяющемся освещении.

Камера установлена над лабиринтом, и для того, чтобы преобразовывать двумерный «вид сверху» в трехмерную модель ученые разработали для нее  специальную программу. Они столкнулись и с тем, что мыши, бегающие по лабиринту, периодически становятся невидимыми в «слепых зонах» (это происходит из-за множественных перекрытий в лабиринте или отражений). Эту проблему также удалось решить при помощи специального алгоритма, который учитывал топологию трехмерной «постройки».

В МГУ разработали трехмерный лабиринт для исследования пространственной памяти

   По словам  первого автора работы Виктора Плюснина, данная разработка впервые позволила детально описать поведение подопытных животных в разных условиях. В частности, программа регистрировала, на каких уровнях и участках грызуны чаще делали паузы или, наоборот, передвигались быстрее. Интересна также информация о том, какие маршруты выбирают мыши, изучая лабиринт. Это, по словам ученого, важно для исследования работы гиппокампа и формирования пространственной памяти.

Источник: www.mk.ru

ОСТАВЬТЕ СВОЙ КОММЕНТАРИЙ

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

галерея

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.
Следующим узким местом в развитии ИИ станут не модели, а способность агентов мыслить сообща.
Под базельским концертным залом нашли жертв последней швейцарской чумы. Большинство из них умерли в юном возрасте
СОСТОЯЛОСЬ ЗАСЕДАНИЕ МЕТОДИЧЕСКОГО СОВЕТА, ПОСВЯЩЕННОЕ ПОКОЛЕНИЮ «РОЖДЕННЫХ ЦИФРОВЫМИ»
СОСТОЯЛОСЬ ЗАСЕДАНИЕ МЕТОДИЧЕСКОГО СОВЕТА, ПОСВЯЩЕННОЕ ПОКОЛЕНИЮ «РОЖДЕННЫХ ЦИФРОВЫМИ»
Биофизический мир внутри переполненной клетки
Появились новые доказательства того, как одиночество влияет на память в пожилом возрасте.
Image Not Found
Дифференциально приватное машинное обучение в масштабе с использованием JAX-Privacy

Дифференциально приватное машинное обучение в масштабе с использованием JAX-Privacy

Мы объявляем о выпуске JAX-Privacy 1.0, библиотеки для машинного обучения с дифференциальной приватностью, использующей высокопроизводительную вычислительную библиотеку JAX. Быстрые ссылки GitHub Делиться Скопировать ссылку × От персонализированных рекомендаций до научных достижений, модели ИИ помогают улучшать жизнь и…

Апр 21, 2026
dummy-img

Следующий этап развития Agents SDK | OpenAI

Обновленный SDK для агентов помогает разработчикам создавать агентов, которые могут проверять файлы, выполнять команды, редактировать код и работать над долгосрочными задачами в контролируемых изолированных средах. Мы представляем новые возможности в Agents SDK (открывается в новом окне) ,…

Апр 21, 2026
Следующим узким местом в развитии ИИ станут не модели, а способность агентов мыслить сообща.

Следующим узким местом в развитии ИИ станут не модели, а способность агентов мыслить сообща.

Тарин Пламб CleoP создан с помощью Midjourney. «Агенты ИИ могут взаимодействовать друг с другом, но не могут мыслить вместе. Это огромная разница и узкое место для систем следующего поколения», — говорит Виджой Пандей, старший вице-президент и генеральный…

Апр 21, 2026
Следующим узким местом в развитии ИИ станут не модели, а способность агентов мыслить сообща.

Следующим узким местом в развитии ИИ станут не модели, а способность агентов мыслить сообща.

Тарин Пламб CleoP создан с помощью Midjourney. «Агенты ИИ могут взаимодействовать друг с другом, но не могут мыслить вместе. Это огромная разница и узкое место для систем следующего поколения», — говорит Виджой Пандей, старший вице-президент и генеральный…

Апр 21, 2026

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