ما تجنيه من التعلم الآلي (ML) والتعلم العميق (DL)

لقد دخلنا عصر "البيانات الضخمة"، حيث أصبحت فرص التقدم والاكتشاف العلمي أقل تقييدًا بسعات تخزين البيانات ومشاركتها. بدلاً من ذلك، أصبحت الابتكارات التكنولوجية والعلمية أكثر تقييدًا بقدرتنا على استخدام هذه البيانات المتاحة بكثرة وبشكل سريع وفعال. وفي هذا الصدد، تثبت أنظمة نمذجة الذكاء الاصطناعي القوية والمتطورة بشكل متزايد أنه يمكن تقطير حتى أكثر مجموعات البيانات تعقيدًا في خوارزميات متطورة باستخدام إمكانات معالجة البيانات في الوقت الفعلي.

علم الأعصاب والذكاء الاصطناعي

تثبت هذه الخوارزميات والنماذج فائدتها بشكل خاص لعلماء الأعصاب والباحثين الذين يأملون في فهم العمليات العقلية البشرية والاستجابة لها بشكل أفضل.

التطبيقات لا حصر لها. وتمتد إمكانية الاستخدام من تحسين التسويق وتجارب المستخدمين من خلال تقنيات التعرف على الوجه إلى تحسين الكفاءة للأفراد في التعامل مع أعبائهم المعرفية.

على وجه الخصوص، أظهرت شركة أبحاث الدماغ وتخطيط كهربية الدماغ (EEG) Emotiv قوة التعلم الآلي والتعلم العميق من خلال خفض تكاليف إجراء أبحاث الدماغ هذه مع زيادة الكفاءة في جمع البيانات وتحليلها. بدورها، أدى هذا إلى تعزيز فائدة تخطيط كهربية الدماغ بشكل كبير للأفراد والمجتمعات التعليمية والأكاديمية والمؤسسات التي تستكشف حالات الاستخدام لأبحاث المستهلكين، من بين أمور أخرى.

الذكاء الاصطناعي، والتعلم الآلي، والتعلم العميق

ببطء ولكن بثبات، يشق الذكاء الاصطناعي طريقه إلى تطبيقات لم تكن الأجيال السابقة تتخيلها، مما يقلل حواجز التكلفة أمام الأبحاث ويمهد طريقًا أسرع للابتكارات التكنولوجية في الغد.

ولا يوجد مكان يتجلى فيه ذلك بوضوح أكثر مما هو عليه في مجال تقنية تخطيط كهربية الدماغ (EEG). ومن خلال دمج نماذج التعلم الآلي والتعلم العميق المتقدمة، يفتح علماء الأعصاب إمكانات هائلة في عدة مجالات، لا سيما أنظمة واجهة الدماغ والحاسوب والتعرف على المشاعر.

من أجل فهم الوضع الحالي لنماذج الذكاء الاصطناعي في فهم بيانات تخطيط كهربية الدماغ، يجب التمييز بين بعض العناصر من الناحية المفاهيمية. في حين أن مصطلحات مثل "الذكاء الاصطناعي" و"التعلم الآلي" و"التعلم العميق" غالبًا ما تُستخدم بالتبادل، إلا أن هناك فروقًا دقيقة ومهمة تميز بينها.

الذكاء الاصطناعي

عندما أدركت العقول المبدعة لأول مرة أنه يمكن تعليم الآلات التفكير كالبشر يومًا ما، وُلد مصطلح الذكاء الاصطناعي. يشمل الذكاء الاصطناعي عدة مجالات فرعية، بما في ذلك التعلم الآلي والتعلم العميق.

التعلم الآلي

التعلم الآلي هو مجال فرعي، أو فرع، من الذكاء الاصطناعي، يتم تدريبه باستخدام بنوك البيانات لتطوير خوارزميات معقدة. ويمكن بعد ذلك استخدام هذه الخوارزميات لإجراء تنبؤات دقيقة حول البيانات الجديدة أو العينة، وتطوير أنظمة تصنيف عالية الدقة للبيانات، ومساعدة العلماء في هذه العملية على اكتشاف الأنماط والرؤى التي لن تكون عملية للعلماء دون استخدام هذه الآلات.

التعلم العميق

يأخذ التعلم العميق التعلم الآلي خطوة إلى الأمام من خلال أتمتة المزيد من جوانب عملية التعلم والتدريب. يمكن لخوارزميات التعلم العميق فك رموز مجموعات البيانات غير المهيكلة، مثل النصوص أو الصور، مما يتطلب تدخلًا بشريًا أقل بكثير. ولهذا السبب، تم وصف التعلم العميق بأنه "تعلم آلي قابل للتوسع".

القيود والتحديات التاريخية لتخطيط كهربية الدماغ (EEG): الحاجة إلى الذكاء الاصطناعي

يحتوي الدماغ البشري على ما يقرب من 100 مليار عصبون. إن الفهم الكامل للعلاقات المعقدة بين هذه العصبونات ووصلاتها المشبكية المقابلة يتطلب القدرة على النظر إلى كميات هائلة من بيانات الدماغ كليًا. لعقود من الزمن، مثلت القدرة على عزل الأنماط الفوقية للدوائر العصبية من بيانات تخطيط كهربية الدماغ الخطوة الرئيسية المعوقة للسرعة في فائدة قراءات تخطيط كهربية الدماغ.

تعد تقنية تخطيط كهربية الدماغ (EEG) نفسها غير مكلفة. تم إنشاء أولى تسجيلات موجات الدماغ لتخطيط كهربية الدماغ في أواخر القرن التاسع عشر، كما أن عملية جمع قراءات تخطيط كهربية الدماغ غير جراحية وغير معقدة نسبيًا.

ومع ذلك، فإن التكاليف الكامنة في جمع بيانات تخطيط كهربية الدماغ وتحليلها تُعزى أساسًا إلى العمل اليدوي المتمثل في الانتقاء اليدوي للشوائب الخارجية التي يلتقطها تخطيط كهربية الدماغ، والذي يتسم بنسبة إشارة إلى ضوضاء منخفضة. وتعد بيانات تخطيط كهربية الدماغ معقدة وتحمل جوانب غير خطية وغير مستقرة. كما أنها تحتوي على عوامل تختلف بشكل فريد من شخص لآخر.

اضطر الباحثون إلى معالجة كميات هائلة من البيانات يدويًا مسبقًا لإزالة الضوضاء غير الضرورية ومراعاة جميع المتغيرات المختلفة. لذلك، كان من غير العملي وغير الممكن لبعض الوقت استخدام تخطيط كهربية الدماغ في مهام أكثر تعقيدًا مثل التعرف على المشاعر. ومع ذلك، حاول الباحثون.

ولتبسيط جمع بيانات دماغ لتخطيط كهربية الدماغ وتحليلها وتقليل حاجز التكلفة والفائدة أمام الباحثين، طور علماء الأعصاب خط معالجة لتصنيف تخطيط كهربية الدماغ لتقسيم خطواتهم، وتعديل الاستراتيجيات والتقنيات المعنية، وتعزيز تطبيقات تخطيط كهربية الدماغ.

خط معالجة تصنيف تخطيط كهربية الدماغ العام ذو الخمس خطوات

1. المعالجة المسبقة للبيانات.

2. تهيئة إجراء التصنيف.

3. تقسيم مجموعة البيانات لجهة التصنيف.

4. التنبؤ بفئة البيانات الجديدة.

5. تقييم نموذج التصنيف لمجموعة بيانات الاختبار.

في حين أن تخطيط كهربية الدماغ لا يزال حاليًا أحد أكثر الطرق فعالية من حيث التكلفة وغنية بالمعلومات لالتقاط نشاط الدماغ، إلا أن فائدة بيانات تخطيط كهربية الدماغ لا تزال محدودة بمدى موثوقية العلماء في تسجيل بيانات الدماغ ومعالجة تسجيلات تخطيط كهربية الدماغ بكفاءة.

مستقبل تخطيط كهربية الدماغ: صعود الذكاء الاصطناعي وإمكانات البيانات الضخمة

يشير مصطلح "البيانات الضخمة" إلى الأحجام والسرعات والتنوعات المتزايدة التي تمكننا التكنولوجيا الحديثة من خلالها من جمع البيانات ومعالجتها. تغير البيانات الضخمة المشهد العصبي بشكل كبير. وببساطة، نحن الآن، أكثر من أي وقت مضى، مجهزون بشكل أفضل للاستفادة من كميات البيانات الهائلة التي نجمعها.

تتم معالجة مهام التصنيف بشكل متزايد عبر عمليات التصنيف الثنائية ومتعددة الملصقات، وخاصة تلك المتعلقة باكتشاف الحالات العاطفية. تتعلم خوارزميات التعلم الآلي الخاضعة للإشراف بيانات التدريب وتطور النماذج والمعايير المكتسبة، ثم تطبقها على بيانات جديدة لتعيين فئاتها المقابلة لكل مجموعة بيانات. وتلغي هذه العملية حاجة البشر إلى قضاء بعض الوقت في اتخاذ قرارات متكررة ومستهلكة للوقت.

من السهل سماع مصطلحات مثل "الذكاء الاصطناعي" أو "التعلم الآلي" والتفكير في عوالم مستقبلية متخيلة في أيقونات الثقافة الشعبية مثل فيلم عام 1984، ذي تيرميناتور. قد تفترض أن هذه التقنيات معقدة للغاية بحيث لا يمكن فهمها أو لا قيمة لها في المهام واسعة الانتشار التي تكمن وراء حياتك اليومية.

لا تقع في هذا الفخ

الذكاء الاصطناعي أقل تعقيدًا بكثير مما تم تصويره في الأصل في الأفلام الرائجة أو روايات الخيال العلمي الشهيرة مثل رواية إسحاق عظيموف لعام 1950 I, Robot. وحتى الأفراد خارج مجال دراسة الذكاء الاصطناعي يمكنهم فهم نماذج الذكاء الاصطناعي الحالية واستخدام النماذج المتاحة في أبحاثهم الخاصة.

تطبيقات التعلم الآلي والتعلم العميق في الوقت الفعلي في أدبيات أبحاث تخطيط كهربية الدماغ

نمت استخدامات خوارزميات التعلم الآلي والتعلم العميق لفهم بيانات الدماغ بشكل كبير خلال السنوات الأخيرة، كما يتضح من المراجعة المنهجية المنشورة في عام 2021 والتي حددت الأبحاث التي راجعها النظراء بهدف تطوير وتحسين خوارزميات معالجة تخطيط كهربية الدماغ. نُشر ما يقرب من 63% من المقالات التي غطتها هذه المراجعة في السنوات الثلاث الماضية، مما يشير إلى أنه من المتوقع أن ينمو استخدام هذه النماذج في أنظمة BCI المستقبلية وأبحاث التعرف على المشاعر.

في مقال لوكاس غايمنين المنشور "التشخيص القائم على التعلم الآلي لعلم أمراض تخطيط كهربية الدماغ"، حقق هو وفريقه في طرق التعلم الآلي وقدرتها على أتمتة التحليل السريري لتخطيط كهرية الدماغ. ومن خلال تصنيف نماذج تخطيط كهربية الدماغ الآلية إلى نُهج قائمة على السمات أو نُهج شاملة، فقد "طبقوا الإطار المقترح القائم على السمات والشبكات العصبية العميقة - شبكة تلافيفية زمنية محسنة لتخطيط كهربية الدماغ (TCN)". ووجدوا أن دقة كلا النهجين كانت متقاربة بشكل مدهش، حيث تراوحت بين 81% و86%. وتظهر النتائج أن إطار فك التشفير المقترح القائم على الميزات يتمتع بدقة مماثلة للشبكات العصبية العميقة.

يناقش مقال يانيك روي وآخرون في مجلة الهندسة العصبية كيف قام هو وفريقع بمراجعة 154 ورقة بحثية تطبق التعلم العميق على تخطيط كهربية الدماغ، نُشرت بين يناير 2010 ويوليو 2018. وامتدت هذه الأوراق إلى "مجالات تطبيق مختلفة مثل الصرع والنوم وواجهة الدماغ والحاسوب والمراقبة المعرفية والعاطفية". ووجدوا أن كمية بيانات تخطيط كهربية الدماغ المستخدمة تفاوتت في المدة الزمنية من بضع دقائق إلى عدة ساعات. ومع ذلك، فإن عدد العينات التي تمت مشاهدتها أثناء تدريب نموذج التعلم العميق تفاوتت من بضع عشرات إلى عدة ملايين. وضمن كل هذه البيانات، وجدوا أن مناهج التعلم العميق كانت أكثر دقة من خطوط الأساس التقليدية في جميع الدراسات التي استخدمتها.

أشارت التصورات والتحليلات إلى أن كلا النهجين يستخدما جوانب مماثلة من البيانات، مثل طاقة نطاق دلتا وثيتا في مواقع الأقطاب الكهربائية الصدغية. يجادل يانيك روي وآخرون بأن دقة أجهزة فك تشفير أمراض تخطيط كهربية الدماغ الثنائية الحالية يمكن أن تشبع ما يقرب من 90٪ بسبب الاتفاق غير الكامل بين المقيمين على الملصقات السريرية وأن أجهزة فك التشفير هذه مفيدة سريريًا بالفعل، كما هو الحال في المناطق التي يندر فيها خبراء تخطيط كهربية الدماغ السريريين. وقد اقترحوا أن الإطار القائم على السمات متاح كمصدر مفتوح، مما يوفر أداة جديدة لأبحاث التعلم الآلي لتخطيط كهربية الدماغ.

شهد التعلم العميق زيادة هائلة في المنشورات، مما يعكس اهتمامًا متزايدًا بهذا النوع من المعالجة بين المجتمع العلمي.

ما الفريد في بيانات دماغ وأجهزة تخطيط كهربية الدماغ من Emotiv؟

تثمر نماذج التعلم الآلي والتعلم العميق عن تطورات رائدة في تقنيات تخطيط كهربية الدماغ (EEG). عندما يتعلق الأمر بأجهزة تخطيط كهربية الدماغ الأكثر تنافسية وعصرية في السوق، لا توجد شركة تتخطى الحدود أكثر من Emotiv.

إن Emotiv هي شركة للمعلوماتية الحيوية ورائدة في تمكين مجتمع علوم الأعصاب من خلال استخدام تخطيط كهربية الدماغ. تندرج ابتكارات Emotiv تحت مظلة أنظمة BCI، والتي يشار إليها أيضًا باسم "واجهة عقل الآلة" و"الواجهة العصبية المباشرة" و"واجهة الدماغ والآلة". تم استخدام هذه التقنيات لأكثر من عقد لتتبع الأداء المعرفي ومراقبة العواطف والتحكم في الأشياء الافتراضية والفيزيائية من خلال التعلم الآلي والأوامر العقلية المدربة.

تتضمن سماعات رأس تخطيط كهربية الدماغ من Emotiv جهاز Emotiv EPOC Flex (تخطيط كهربية الدماغ بـ 32 قناة)، وجهاز Emotiv Insight 2.0 (تخطيط كهربية الدماغ بـ 5 قنوات)، وEpoc X (تخطيط كهربية الدماغ بـ 14 قناة). تكتشف خوارزمياتها الفريدة:

• الإحباط

• الاهتمام

• الاسترخاء

• الإثارة

• الاندماج

• الضغط النفسي

• التركيز

تقدم Emotiv ما هو أكثر بكثير من سماعات رأس تخطيط كهربية الدماغ. لقد ساعدوا في تعزيز نظام بيئي من الأدوات والميزات التي يمكن استخدامها من قبل الأكاديميين ومطوري الويب وحتى الأفراد الفضوليين الذين ليس لديهم خلفية في علم الأعصاب.

EmotivLABS

تساعد منصة EmotivLABS في جمع المستخدمين الفرديين مع الباحثين، مما يسهل الفرص للحصول على بيانات دماغ Emotiv من مصادر جماعية.

Emotiv Cortex

باستخدام Emotiv Cortex، يمكن للباحثين تطوير تطبيقات مخصصة تقدم للمستخدمين الأدوات اللازمة لإنشاء تجارب وتنشيطات مخصصة باستخدام بيانات الدماغ في الوقت الفعلي.

EmotivPRO

يمكن للباحثين والمؤسسات إقران أجهزة Emotiv الخاصة بهم ببرنامج EmotivPRO، والذي يساعد في بناء بيانات تخطيط كهرية الدماغ ونشرها واكتسابها وتحليلها.

يقدم EmotivPRO تحليلاً متكاملاً لبيانات ما بعد المعالجة باستخدام محلل Emotiv الداخلي المستند إلى السحابة، مما يلغي حاجة الباحثين إلى تصدير تسجيلاتهم.

نظرًا لإنجاز خط المعالجة على خوادم Emotiv السحابية، فإن هذا يقلل من الطلب على نظامك ويسمح لك بالحفاظ على الموارد. بفضل تقنية الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لتخطيط كهربية الدماغ هذه، لا يقتصر الأمر على الحفاظ على الموارد بشكل أفضل فحسب، بل تستفيد من التحليل المعقد للبيانات في الوقت الفعلي. أنجز المزيد من خلال دراساتك من خلال تسخير فائدة التقنيات السحابية التي تختصر أيام العمل في غضون دقائق وتنجز المهام التي تتطلب وقتًا طويلاً.

من خلال سماعات رأس وتطبيقات تخطيط كهربية الدماغ، عززت Emotiv رسالة الشركة من خلال تمكين الأفراد من فتح الآليات الداخلية لعقولهم وتسريع أبحاث الدماغ العالمية.

تكتشف معاهد الأبحاث تقنيات تخطيط كهربية الدماغ منخفضة التكلفة وعن بعد من Emotiv. وبالمثل، يكتشف باحثو علوم الأعصاب في الشركات والمؤسسات التي تستكشف حالات الاستخدام لأبحاث المستهلكين وابتكار المستهلكين فائدة سماعات رأس وتطبيقات تخطيط كهربية الدماغ من Emotiv للعديد من التطبيقات ذات الأهمية البالغة للأعمال.

هل تريد معرفة المزيد عن Emotiv؟ انقر هنا لزيارة الموقع الإلكتروني أو طلب نسخة تجريبية.