Современная электроника №5/2026

ЭЛЕМЕНТЫ И КОМПОНЕНТЫ 15 WWW.CTA.RU СОВРЕМЕННАЯ ЭЛЕКТРОНИКА • № 5 / 2026 НОВОСТИ МИРА. ЧИТАЙТЕ НА ПОРТАЛЕ WWW.CTA.RU Китай начал первое клиническое испытание полностью имплантируемого нейроинтерфейса Китай официально запустил первое мно- гоцентровое клиническое исследование полностью имплантируемой системы ин- терфейса мозг–компьютер (BCI), сделав ещё один шаг к практическому примене- нию инвазивных нейроинтерфейсов в ме- дицине и нейрореабилитации. Новая система ориентирована прежде всего на пациентов с тяжёлыми поврежде- ниями верхнего отдела спинного мозга, при- водящими к квадриплегии и утрате двига- тельных функций конечностей. На первом этапе в исследование планируется вклю- чить 32 пациента, а в дальнейшем програм- му намерены расширить и на другие кате- гории неврологических нарушений. В отличие от неинвазивных BCI-систем, использующих внешние датчики, полностью имплантируемая архитектура предполагает прямое взаимодействие электродов с ней- ронами мозга. Такой подход позволяет зна- чительно повысить качество и разрешение регистрируемых нейронных сигналов, обе- спечивая более точную расшифровку дви- гательных намерений пациента. Исследователи отмечают, что имен- но низкая точность считывания сигналов долгое время оставалась одним из глав- ных ограничений существующих нейроин- терфейсов. Повышение качества данных от- крывает возможности для более эффектив- ного управления внешними устройствами, восстановления двигательных функций и точечной нейростимуляции. Сегодня технологии BCI условно делят- ся на три основных направления: неинва- зивные, полуинвазивные и полностью ин- вазивные системы. Неинвазивные реше- ния проще и безопаснее, однако уступают по скорости и точности передачи сигна- лов. Полностью имплантируемые платфор- мы считаются наиболее сложным, но од- новременно наиболее перспективным на- правлением развития нейроинтерфейсов. Развитие подобных платформ в ближай- шие годы может существенно изменить под- ходы к лечению тяжёлых неврологических учения. Однако система предсказывает не только будущие действия робота, но и бу- дущие тактильные состояния, силы и взаи- модействия с объектом. Вместо обработки «сырых» данных сенсоров модель исполь- зует компактные латентные представления тактильной информации, что помогает сни- зить влияние шумов и сосредоточиться на действительно значимых физических вза- имодействиях. Дополнительной особенностью платфор- мы стала разделённая архитектура управле- ния телом. Нижняя часть робота отвечает за поддержание баланса и устойчивости, тогда как верхняя часть занимается манипуляция- ми и движениями рук. Такой подход снижа- ет взаимное влияние между локомоцией и работой манипуляторов – одной из ключе- вых проблем гуманоидной робототехники. Во время испытаний система выполня- ла пять сложных реальных задач, вклю- чая складывание полотенец, организацию книг, уборку кошачьего наполнителя и по- дачу чая. По данным разработчиков, HTD обеспечила улучшение успешности выпол- нения задач почти на 91% по сравнению с сильной базовой системой ACT. Платформа объединяет сразу несколько технологий: управление телом на базе обу- чения с подкреплением, обратную кинема- тику, VR-телеоперацию, тактильное сенсор- ное восприятие и имитационное обучение. Часть программного кода уже опубликова- на на GitHub в открытом доступе. Авторы проекта считают, что подобные системы могут стать важным шагом к соз- данию гуманоидных роботов, способных ра- ботать в больницах, магазинах, домах и на производстве – в условиях, где требуется постоянное взаимодействие с непредсказу- емой физической средой, а не только вы- полнение заранее заданных движений. нарушений, позволив пациентам восста- навливать управление устройствами, сред- ствами коммуникации и, потенциально, соб- ственными двигательными функциями на- прямую через нейронную активность мозга. Гуманоидных роботов научили «предугадывать прикосновения» для работы в реальном мире Исследователи из Carnegie Mellon University и Bosch Center for Artificial Intelligence представили новую ИИ-систему для гуманоидных роботов, которая позволя- ет значительно улучшить работу с объекта- ми в сложной реальной среде. Технология получила название Humanoid Transformer with Touch Dreaming (HTD) и ориентирована на решение одной из главных проблем со- временной робототехники – надёжного вза- имодействия с физическим миром. В отличие от большинства существующих систем, опирающихся преимущественно на компьютерное зрение, HTD активно исполь- зует тактильную и силовую обратную связь. Робот не просто реагирует на контакт, а пы- тается заранее предсказать, как он изме- нится во время выполнения действия. Ис- следователи называют этот подход «меч- танием о прикосновении» (Touch Dreaming). Подобная способность особенно важна для задач, которые остаются сложными даже для современных гуманоидных платформ: скла- дывание ткани, перенос хрупких предметов, зачерпывание сыпучих материалов или ма- нипуляции с объектами, положение которых постоянно меняется. В таких сценариях одной только визуальной информации недостаточ- но – малейшее изменение контакта может при- вести к полной потере контроля над задачей. В основе HTD лежит трансформерная мо- дель, обученная методом имитационного об-