Избранное

BrainCore getbraincore.com

в работе (тесты)

Мозг человека в софте, область за областью, по опубликованной нейронауке — биологически детальная спайковая (импульсная) нейронная сеть (SNN). Без LLM, без предобученных весов, без backpropagation.

Go
Спайковая нейронная сеть (SNN)
Leaky integrate-and-fire
Микроконтур Potjans–Diesmann
STDP
Вычислительная нейронаука
Нейроморфные вычисления

Открыть сайт ← Избранное

Цель

BrainCore (getbraincore.com) строит полный мозг человека в софте, область за областью, по опубликованной нейронауке. Готовый, он должен видеть, слышать, помнить и учиться на собственном опыте. Это моделирование мозга, а не языковая модель: без LLM, без предобученных весов, без обратного распространения ошибки.

Как устроено

Нейроны — leaky integrate-and-fire, точное интегрирование по схеме Rotter–Diesmann.
Кора — колонки по модели кортикального микроконтура Potjans–Diesmann.
Обучение — пластичность STDP (spike-timing-dependent plasticity), дофамин и сон уже построены.
Движок — на Go, побитово детерминирован: SHA-256 по каждому спайку, поэтому прогон либо идентичен, либо это баг.
Скорость — 89,7 млн синаптических событий в секунду на CPU ноутбука. Сигнал — спайки, это подходит для нейроморфных чипов.

Что работает сейчас

Зрение — модель сетчатки питает поле 17. Читает 4 буквы с точностью 94 %; заранее зарегистрированное правило приёмки пройдено на 20 из 20 сидов.
Слух — улитка Meddis питает поле 41. Тонотопия держится на 20 из 20 сидов.
Дальше — гиппокамп в работе.

Статус

Стадия исследования. Paper 1 зафиксирован 11 сентября 2026: Retinotopic vision and tonotopic hearing. Привлекаем pre-seed.

До мозга

Имя началось с другого проекта: github.com/vbcherepanov/braincore — local-first когнитивная память для AI-агентов разработки на чистом Go (MCP-native, attention, граф решений, право сказать «я не знаю»). Его эксперимент с памятью на спайковой сети, SubStat, влит в BrainCore. Память для coding-агентов живёт дальше в total-agent-memory.