নিউরোসায়েন্স ইইজি (EEG) গবেষণায় এআই (AI) মডেলের বর্তমান অবস্থা
মেহুল নায়ক
সর্বশেষ আপডেট
১৩ মার্চ, ২০২৩
নিউরোসায়েন্স ইইজি (EEG) গবেষণায় এআই (AI) মডেলের বর্তমান অবস্থা
মেহুল নায়ক
সর্বশেষ আপডেট
১৩ মার্চ, ২০২৩
নিউরোসায়েন্স ইইজি (EEG) গবেষণায় এআই (AI) মডেলের বর্তমান অবস্থা
মেহুল নায়ক
সর্বশেষ আপডেট
১৩ মার্চ, ২০২৩
মেশিন লার্নিং (ML) এবং ডিপ লার্নিং (DL) থেকে আপনি কী অর্জন করছেন
আমরা "বিগ ডাটা"-র যুগে প্রবেশ করেছি, যেখানে বৈজ্ঞানিক অগ্রগতি এবং আবিষ্কারের সুযোগগুলি ডাটা স্টোরেজ এবং শেয়ারিং ক্ষমতার দ্বারা কম সীমাবদ্ধ। এর পরিবর্তে, প্রযুক্তিগত এবং বৈজ্ঞানিক উদ্ভাবনগুলি আমাদের এই প্রচুর পরিমাণে উপলব্ধ ডাটা দ্রুত এবং কার্যকরভাবে ব্যবহার করার ক্ষমতার দ্বারা আরও বেশি সীমাবদ্ধ। এই অর্থে, ক্রমবর্ধমান শক্তিশালী এবং পরিশীলিত AI মডেলিং সিস্টেমগুলি প্রমাণ করে যে রিয়েল-টাইম ডাটা প্রসেসিং ক্ষমতা ব্যবহার করে এমনকি সবচেয়ে জটিল ডাটা সেটগুলিকেও পরিশীলিত অ্যালগরিদমে পরিণত করা যেতে পারে।
নিউরোসায়েন্স এবং AI
এই অ্যালগরিদম এবং মডেলগুলি নিউরোসায়েন্টিস্ট এবং গবেষকদের কাছে বিশেষভাবে দরকারী বলে প্রমাণিত হচ্ছে যারা মানুষের মানসিক প্রক্রিয়াগুলি বুঝতে এবং আরও ভাল প্রতিক্রিয়া জানাতে চান।
এর প্রয়োগ অপরিসীম। এর উপযোগিতা ফেসিয়াল রিকগনিশন প্রযুক্তির মাধ্যমে উন্নত বিপণন এবং ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা থেকে শুরু করে ব্যক্তিদের তাদের জ্ঞানীয় কাজের চাপ সামলানোর ক্ষেত্রে কার্যকারিতা বৃদ্ধি করা পর্যন্ত বিস্তৃত।
বিশেষ করে, EEG এবং মস্তিষ্ক গবেষণা সংস্থা Emotiv ডাটা সংগ্রহ এবং বিশ্লেষণে দক্ষতা বাড়ানোর সাথে সাথে এই মস্তিষ্ক গবেষণার খরচ কমিয়ে ML এবং DL-এর শক্তি প্রদর্শন করেছে। ফলশ্রুতিতে, এটি ব্যক্তি, শিক্ষামূলক এবং একাডেমিক সম্প্রদায় এবং অন্যান্যদের মধ্যে উপভোক্তা গবেষণার ব্যবহারের ক্ষেত্রগুলি অন্বেষণকারী এন্টারপ্রাইজগুলির জন্য EEG-এর উপযোগিতাকে নাটকীয়ভাবে বাড়িয়ে তুলেছে।
আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স, মেশিন লার্নিং এবং ডিপ লার্নিং
ধীরে ধীরে কিন্তু নিশ্চিতভাবে, AI এমন সব অ্যাপ্লিকেশনের অন্তর্ভুক্ত হচ্ছে যা পূর্ববর্তী প্রজন্ম কল্পনাও করতে পারেনি, যা গবেষণার খরচের বাধা হ্রাস করছে এবং আগামীকালের প্রযুক্তিগত উদ্ভাবনের দিকে একটি দ্রুত পথ তৈরি করছে।
EEG প্রযুক্তির ক্ষেত্রে এটি সবচেয়ে বেশি স্পষ্ট। অগ্রসরমাণ ML এবং DL মডেলিংকে একীভূত করে, নিউরোসায়েন্টিস্টরা বেশ কয়েকটি ক্ষেত্রে বিশাল সম্ভাবনা উন্মোচন করছেন, বিশেষ করে ব্রেন-কম্পিউটার ইন্টারফেস সিস্টেম এবং আবেগ সনাক্তকরণে।
EEG ডাটা বোঝার ক্ষেত্রে AI মডেলের বর্তমান অবস্থা বোঝার জন্য, ধারণাগতভাবে কয়েকটি উপাদানকে একে অপরের থেকে আলাদা করতে হবে। যদিও "আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স," "মেশিন লার্নিং" এবং "ডিপ লার্নিং" এর মতো শব্দগুলি প্রায়শই একে অপরের পরিপূরক হিসাবে ব্যবহৃত হয়, তবুও এমন কিছু গুরুত্বপূর্ণ সূক্ষ্মতা রয়েছে যা এগুলিকে আলাদা করে।
আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স
যখন সৃজনশীল মন প্রথম বুঝতে পেরেছিল যে মেশিনগুলিকে একদিন মানুষের মতো চিন্তা করতে শেখানো যেতে পারে, তখন আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স শব্দটির জন্ম হয়। AI বেশ কয়েকটি উপ-ক্ষেত্রকে অন্তর্ভুক্ত করে, যার মধ্যে রয়েছে মেশিন লার্নিং এবং ডিপ লার্নিং।
মেশিন লার্নিং
মেশিন লার্নিং হলো AI-এর একটি উপ-ক্ষেত্র বা শাখা, যা জটিল অ্যালগরিদম তৈরি করতে ডাটা ব্যাংক ব্যবহার করে প্রশিক্ষিত। এই অ্যালগরিদমগুলি তখন নতুন বা নমুনা ডাটা সম্পর্কে সঠিক ভবিষ্যদ্বাণী করতে, ডাটার জন্য অত্যন্ত নির্ভুল শ্রেণীবিভাগ সিস্টেম তৈরি করতে এবং এই প্রক্রিয়ায় এমন প্যাটার্ন এবং অন্তর্দৃষ্টি আবিষ্কার করতে সাহায্য করে যা এই মেশিনগুলির ব্যবহার ছাড়া বিজ্ঞানীদের পক্ষে ব্যবহারিক হতো না।
ডিপ লার্নিং
ডিপ লার্নিং শেখার এবং প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়ার আরও দিককে স্বয়ংক্রিয় করার মাধ্যমে মেশিন লার্নিংকে আরও এক ধাপ এগিয়ে নিয়ে যায়। ডিপ লার্নিং অ্যালগরিদমগুলি টেক্সট বা ইমেজের মতো অসংগঠিত ডাটা সেটগুলিকে ডিকোড করতে পারে, যার ফলে মানুষের হস্তক্ষেপের অনেক কম প্রয়োজন হয়। এই কারণে, ডিপ লার্নিংকে "স্কেলেবল মেশিন লার্নিং" হিসাবে বর্ণনা করা হয়েছে।
EEG-এর ঐতিহাসিক সীমাবদ্ধতা এবং চ্যালেঞ্জ: AI-এর প্রয়োজনীয়তা
মানুষের মস্তিষ্কে প্রায় ১০০ বিলিয়ন নিউরন রয়েছে। এই নিউরন এবং তাদের নিজ নিজ সিন্যাপ্টিক সংযোগের মধ্যে জটিল সম্পর্কগুলি সম্পূর্ণরূপে বোঝার জন্য বিশাল পরিমাণ মস্তিষ্কের ডাটা সামগ্রিকভাবে দেখার ক্ষমতা প্রয়োজন। দশক ধরে, EEG ডাটা থেকে নিউরাল সার্কিট্রির মেটা-লেভেল প্যাটার্নগুলি পৃথক করার ক্ষমতা EEG রিডিংয়ের উপযোগিতার ক্ষেত্রে প্রাথমিক সীমাবদ্ধতা উপস্থাপন করেছে।
EEG প্রযুক্তি নিজেই সস্তা। প্রথম EEG ব্রেনওয়েভ রেকর্ডিং ১৮০০ সালের শেষের দিকে তৈরি হয়েছিল এবং EEG রিডিং সংগ্রহের প্রক্রিয়াটি ননইনভেসিভ এবং তুলনামূলকভাবে সহজ সরল।
যাইহোক, EEG ডাটা সংগ্রহ এবং বিশ্লেষণের অন্তর্নিহিত খরচ মূলত মানুষের শ্রমের কারণ হিসেবে চিহ্নিত হয়েছে, যা EEG দ্বারা সংগৃহীত অতিরিক্ত জিনিসগুলি ম্যানুয়ালি বাছাই করতে হয় এবং এটি একটি কম সিগন্যাল-টু-নয়েজ অনুপাতযুক্ত। EEG ডাটা জটিল এবং এটি অরৈখিক এবং ননস্টেশনারী উভয় দিক বহন করে। এটিতে এমন উপাদানও রয়েছে যা ব্যক্তিভেদে পরিবর্তিত হয়।
গবেষকরা অপ্রয়োজনীয় শোরগোল দূর করতে এবং সমস্ত ভিন্ন ভিন্ন ভেরিয়েবলকে বিবেচনায় নিতে ম্যানুয়ালি প্রচুর পরিমাণে ডাটা প্রি-প্রসেস করতে বাধ্য হয়েছিলেন। অতএব, আবেগ সনাক্তকরণের মতো আরও পরিশীলিত কাজে EEG ব্যবহার করা বেশ কিছু সময়ের জন্য অবাস্তব ও অসম্ভব ছিল। তবুও, গবেষকরা চেষ্টা চালিয়ে গেছেন।
EEG ব্রেন ডাটা সংগ্রহ এবং বিশ্লেষণকে সুবিন্যস্ত করতে এবং গবেষকদের খরচ-সুবিধা বাধা কমাতে, নিউরোসায়েন্টিস্টরা তাদের পদক্ষেপগুলি ভেঙে নিতে, নিজ নিজ কৌশল এবং প্রযুক্তি পরিমার্জন করতে এবং EEG-এর প্রয়োগ বাড়াতে একটি EEG ক্লাসিফিকেশন প্রসেসিং পাইপলাইন তৈরি করেছেন।
সাধারণ ৫-ধাপের EEG ক্লাসিফিকেশন পাইপলাইন
ডাটা প্রি-প্রসেসিং।
ক্লাসিফিকেশন প্রক্রিয়া শুরু করা।
ক্লাসিফায়ারের জন্য ডাটা সেট বিভক্ত করা।
নতুন ডাটার ক্লাসের ভবিষ্যদ্বাণী করা।
টেস্ট ডাটা সেটের জন্য ক্লাসিফিকেশন মডেল মূল্যায়ন করা।
যদিও মস্তিষ্কের কার্যকারিতা ক্যাপচার করার জন্য EEG এখনও সবচেয়ে ব্যয়বহুল এবং তথ্যবহুল পদ্ধতিগুলির মধ্যে একটি, তবুও বিজ্ঞানীরা কতটা নির্ভরযোগ্যভাবে মস্তিষ্কের ডাটা রেকর্ড করতে পারেন এবং দক্ষতার সাথে সেই EEG রেকর্ডিংগুলি প্রক্রিয়া করতে পারেন তার দ্বারা EEG ডাটার উপযোগিতা সীমিত হতে চলেছে।
EEG-এর ভবিষ্যৎ: AI এবং বিগ ডাটা সক্ষমতার উত্থান
"বিগ ডাটা" শব্দটি ক্রমবর্ধমান ভলিউম, গতি এবং বৈচিত্র্যকে নির্দেশ করে যার সাহায্যে আধুনিক প্রযুক্তি আমাদের ডাটা সংগ্রহ এবং প্রক্রিয়া করতে সক্ষম করে। বিগ ডাটা নিউরোসায়েন্টিফিক ক্ষেত্রকে নাটকীয়ভাবে পরিবর্তন করছে। সহজ কথায় বলতে গেলে, আমরা এখন আমাদের সংগ্রহ করা বিশাল পরিমাণ ডাটা ব্যবহার করার জন্য আগের চেয়ে অনেক বেশি সুসজ্জিত।
ক্লাসিফিকেশনের কাজগুলি, বিশেষ করে যেগুলি মানসিক অবস্থা সনাক্তকরণের সাথে সম্পর্কিত, ক্রমবর্ধমানভাবে বাইনারি এবং মাল্টি-লেবেল ক্লাসিফিকেশন প্রক্রিয়ার মাধ্যমে পরিচালিত হচ্ছে। সুপারভাইজড ML অ্যালগরিদমগুলি প্রশিক্ষণের ডাটা শেখে, মডেল এবং শেখা প্যারামিটারগুলি বিকাশ করে এবং তারপরে প্রতিটি ডাটা সেটকে তার নিজ নিজ ক্লাস লেবেল বরাদ্দ করার জন্য সেগুলিকে নতুন ডাটায় প্রয়োগ করে। এই প্রক্রিয়াটি পুনর্বার, সময়সাপেক্ষ সিদ্ধান্ত নেওয়ার ক্ষেত্রে মানুষের সময় ব্যয় করার প্রয়োজনীয়তা দূর করে।
"আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স" বা "মেশিন লার্নিং"-এর মতো শব্দগুলি শোনা এবং ১৯৮৪ সালের চলচ্চিত্র The Terminator-এর মতো পপ সংস্কৃতিতে কল্পনা করা ভবিষ্যতের বিশ্ব সম্পর্কে চিন্তা করা সহজ। আপনি ধরে নিতে পারেন যে এই প্রযুক্তিগুলি এত জটিল যে সেগুলি আপনার দৈনন্দিন জীবনের অন্তর্নিহিত সাধারণ কাজগুলিতে মূল্যবান হওয়া তো দূরের কথা, বোঝাও কঠিন।
সেই ফাঁদে পা দেবেন না
AI ব্লকবাস্টার হিট বা আইজ্যাক আসিমভের ১৯৫০ সালের উপন্যাস I, Robot-এর মতো বিখ্যাত বিজ্ঞান কল্পকাহিনীর ক্লাসিকগুলিতে প্রাথমিকভাবে বিশদভাবে যেমন বর্ণনা করা হয়েছিল তার চেয়ে অনেক কম পরিশীলিত। এমনকি AI অধ্যয়নের বাইরের ব্যক্তিরাও বর্তমান AI মডেলিং বুঝতে পারেন এবং তাদের নিজস্ব গবেষণায় উপলব্ধ মডেলগুলি ব্যবহার করতে পারেন।
EEG গবেষণা সাহিত্যে রিয়েল-টাইম ML এবং DL অ্যাপ্লিকেশন
মস্তিষ্কের ডাটা বোঝার জন্য ML এবং DL অ্যালগরিদমের ব্যবহার সাম্প্রতিক বছরগুলিতে উল্লেখযোগ্যভাবে বৃদ্ধি পেয়েছে, যা ২০২১ সালে প্রকাশিত একটি পদ্ধতিগত পর্যালোচনা দ্বারা প্রমাণিত হয়েছে যা EEG-প্রসেসিং অ্যালগরিদমগুলি বিকাশ এবং পরিমার্জিত করার লক্ষ্যে পিয়ার-রিভিউড গবেষণা সনাক্ত করেছে। এই পর্যালোচনার অন্তর্ভুক্ত নিবন্ধগুলির প্রায় ৬৩% গত তিন বছরে প্রকাশিত হয়েছে, যা ইঙ্গিত করে যে ভবিষ্যতের BCI সিস্টেম এবং ER গবেষণায় এই মডেলগুলির ব্যবহার বৃদ্ধি পাবে বলে আশা করা যেতে পারে।
In লুকাস জেইমেনের প্রকাশিত নিবন্ধ "মেশিন-লার্নিং-ভিত্তিক EEG প্যাথলজি নির্ণয়"-এ, তিনি এবং তাঁর দল ML পদ্ধতিগুলি এবং ক্লিনিকাল EEG বিশ্লেষণকে স্বয়ংক্রিয় করার জন্য তাদের ক্ষমতা তদন্ত করেছেন। স্বয়ংক্রিয় EEG মডেলগুলিকে ফিচার-ভিত্তিক বা এন্ড-টু-এন্ড পদ্ধতিতে শ্রেণিবদ্ধ করার মাধ্যমে, তারা "প্রস্তাবিত ফিচার-ভিত্তিক ফ্রেমওয়ার্ক এবং গভীর নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রয়োগ করেছেন যা একটি EEG-অপ্টিমাইজড টেম্পোরাল কনভলিউশনাল নেটওয়ার্ক (TCN)।" তারা দেখেছেন যে উভয় পদ্ধতির নির্ভুলতা আশ্চর্যজনকভাবে সামান্য ভিন্ন ছিল, যা ৮১% থেকে ৮৬% পর্যন্ত বিস্তৃত। ফলাফলগুলি দেখায় যে প্রস্তাবিত ফিচার-ভিত্তিক ডিকোডিং ফ্রেমওয়ার্কের নির্ভুলতা গভীর নিউরাল নেটওয়ার্কের মতোই।
ইয়ানিক রায় এবং অন্যান্যদের আর্টিকেল Journal of Neuroengineering-এ আলোচনা করেছে কীভাবে তিনি এবং ওনার দল ২০১০ সালের জানুয়ারি থেকে ২০১৮ সালের জুলাইয়ের মধ্যে প্রকাশিত EEG-তে DL প্রয়োগ করা ১৫৪টি গবেষণাপত্র পর্যালোচনা করেছেন। এই পেপারগুলি "মৃগীরোগ, ঘুম, ব্রেন-কম্পিউটার ইন্টারফেসিং এবং জ্ঞানীয় ও আবেগঘটিত পর্যবেক্ষণের মতো বিভিন্ন প্রয়োগের ক্ষেত্র" জুড়ে ছিল। তারা দেখেছেন যে ব্যবহৃত EEG ডাটার পরিমাণ কয়েক মিনিট থেকে কয়েক ঘন্টা পর্যন্ত সময়ের দৈর্ঘ্যে পরিবর্তিত হয়। তবে, ডিপ-লার্নিং মডেল প্রশিক্ষণের সময় দেখা নমুনার সংখ্যা কয়েক ডজন থেকে কয়েক মিলিয়ন পর্যন্ত ভিন্ন ছিল। এই সমস্ত ডাটার মধ্যে, তারা দেখেছেন যে গভীর লার্নিং পদ্ধতিগুলি যে সমস্ত গবেষণায় এগুলো ব্যবহার করা হয়েছে তাদের প্রথাগত বেসলাইনের চেয়ে বেশি সঠিক ছিল।
ভিজ্যুয়ালাইজেশন এবং বিশ্লেষণগুলি ইঙ্গিত করেছে যে উভয় পদ্ধতিই ডাটার অনুরূপ দিকগুলি ব্যবহার করেছে, যেমন, টেম্পোরাল ইলেক্ট্রোড অবস্থানে ডেল্টা এবং থিটা ব্যান্ড শক্তি। ইয়ানিক রায় এবং অন্যান্যরা যুক্তি দেখিয়েছেন যে বর্তমান বাইনারি EEG প্যাথলজি ডিকোডারগুলির নির্ভুলতা প্রায় ৯০% পর্যন্ত পৌঁছাতে পারে কারণ ক্লিনিকাল লেবেলগুলির অসম্পূর্ণ ইন্টার-রেটার চুক্তির কারণে এবং এই জাতীয় ডিকোডারগুলি ইতিমধ্যে ক্লিনিক্যালি দরকারী, যেমন যে সমস্ত এলাকায় ক্লিনিকাল EEG বিশেষজ্ঞরা বিরল। তারা প্রস্তাব করেছেন যে ফিচার-ভিত্তিক ফ্রেমওয়ার্কটি ওপেন সোর্স হিসাবে উপলব্ধ, যা EEG মেশিন লার্নিং গবেষণার জন্য একটি নতুন সরঞ্জাম সরবরাহ করে।
DL-এর প্রকাশনায় একটি সূচকীয় বৃদ্ধি দেখা গেছে, যা বৈজ্ঞানিক সম্প্রদায়ের মধ্যে এই ধরণের প্রসেসিংয়ে ক্রমবর্ধমান আগ্রহ প্রতিফলিত করে।
Emotiv ব্রেন ডাটা এবং EEG ডিভাইসগুলির অনন্য বৈশিষ্ট্য কী?
ML এবং DL মডেলগুলি EEG প্রযুক্তিতে যুগান্তকারী অগ্রগতি আনছে। বাজারে সবচেয়ে প্রতিযোগিতামূলক, নতুন যুগের EEG ডিভাইসগুলির ক্ষেত্রে Emotiv-এর চেয়ে বেশি কেউ নতুন সীমানা অতিক্রম করছে না।
Emotiv হলো একটি বায়োইনফরমেটিক্স কোম্পানি এবং EEG ব্যবহারের মাধ্যমে নিউরোসায়েন্স সম্প্রদায়কে ক্ষমতায়িত করার ক্ষেত্রে অগ্রগামী। Emotiv-এর উদ্ভাবনগুলি BCI-এর আওতাভুক্ত, যা "মাইন্ড মেশিন ইন্টারফেস", "ডাইরেক্ট নিউরাল ইন্টারফেস" এবং "ব্রেন-মেশিন ইন্টারফেস" নামেও পরিচিত। মেশিন লার্নিং এবং প্রশিক্ষিত মানসিক কমান্ডের মাধ্যমে জ্ঞানীয় কর্মক্ষমতা ট্র্যাক করতে, আবেগ পর্যবেক্ষণ করতে এবং ভার্চুয়াল ও শারীরিক বস্তু নিয়ন্ত্রণ করতে এই প্রযুক্তিগুলি এক দশকেরও বেশি সময় ধরে ব্যবহৃত হচ্ছে।
Emotiv EEG হেডসেটগুলির মধ্যে রয়েছে Emotiv EPOC FLEX (৩২-চ্যানেল EEG), Emotiv INSIGHT ২.০ (৫-চ্যানেল EEG), এবং Epoc X (১৪-চ্যানেল EEG)। তাদের অনন্য অ্যালগরিদমগুলি সনাক্ত করে:
হতাশা
আগ্রহ
শিথিলতা
উত্তেজনা
ব্যস্ততা
মানসিক চাপ
মনোযোগ
Emotiv শুধু EEG হেডসেটের চেয়েও অনেক বেশি এগিয়ে চলেছে। তারা এমন সরঞ্জাম এবং বৈশিষ্ট্যগুলির একটি পরিবেশ তৈরি করতে সহায়তা করেছে যা শিক্ষাবিদ, ওয়েব ডেভেলপার এবং এমনকি নিউরোসায়েন্টিফিক ব্যাকগ্রাউন্ড নেই এমন কৌতূহলী ব্যক্তিরাও ব্যবহার করতে পারেন।
EmotivLABS
EmotivLABS, গবেষকদের সাথে ব্যক্তিগত ব্যবহারকারীদের একত্রিত করতে সাহায্য করে, যা Emotiv ব্রেন ডাটা ক্রাউডসোর্সিংয়ের সুযোগ সুবিধা প্রদান করে।
Emotiv Cortex
Emotiv Cortex-এর সাহায্যে গবেষকরা কাস্টম অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করতে পারেন যা ব্যবহারকারীদের রিয়েল-টাইম ব্রেন ডাটা ব্যবহার করে ব্যক্তিগতকৃত অভিজ্ঞতা এবং সক্রিয়করণ তৈরি করার সরঞ্জাম সরবরাহ করে।
EmotivPRO
গবেষক এবং প্রতিষ্ঠানগুলি তাদের Emotiv ডিভাইসগুলিকে EmotivPRO-এর সাথে যুক্ত করতে পারে, যা EEG ডাটা তৈরি, প্রকাশ, অর্জন এবং বিশ্লেষণে সহায়তা করে।
EmotivPRO Emotiv-এর ইন-হাউস, ক্লাউড-ভিত্তিক অ্যানালাইজার ব্যবহার করে পোস্ট-প্রসেস ডাটার একটি সমন্বিত বিশ্লেষণ অফার করে, যার ফলে গবেষকদের তাদের রেকর্ডিং রপ্তানি করার প্রয়োজনীয়তা দূর হয়।
যেহেতু প্রসেসিং পাইপলাইনটি Emotiv-এর ক্লাউড সার্ভারগুলিতে সম্পন্ন হয়, এটি আপনার সিস্টেমে কাজ কমিয়ে দেয় এবং আপনাকে সম্পদ সংরক্ষণ করতে দেয়। এই AI এবং ML EEG প্রযুক্তির সাহায্যে, আপনি কেবল সম্পদ সংরক্ষণই করেন না, বরং ক্লাউডের জটিল, রিয়েল-টাইম ডাটা বিশ্লেষণ থেকেও উপকৃত হন। ক্লাউড প্রযুক্তির উপযোগিতা ব্যবহার করে আপনার গবেষণায় আরও বেশি কিছু সম্পন্ন করুন যা কয়েক দিনের কাজকে কয়েক মিনিটে সংকুচিত করে এবং সময়সাপেক্ষ কাজগুলি সম্পন্ন করে।
এর EEG হেডসেট এবং অ্যাপ্লিকেশনগুলির সাথে, Emotiv ব্যক্তিদের তাদের মনের অভ্যন্তরীণ ক্রিয়াকলাপগুলি আনলক করতে এবং বিশ্বব্যাপী মস্তিষ্ক গবেষণাকে ত্বরান্বিত করতে ক্ষমতায়ন করে কোম্পানির মিশনকে এগিয়ে নিয়ে গেছে।
গবেষণা প্রতিষ্ঠানগুলি Emotiv-এর সাশ্রয়ী, রিমোট EEG প্রযুক্তি আবিষ্কার করছে। একইভাবে, উপভোক্তা গবেষণা এবং উপভোক্তা উদ্ভাবনের জন্য ব্যবহারের ক্ষেত্রগুলি অন্বেষণকারী কোম্পানি এবং এন্টারপ্রাইজের নিউরোসায়েন্স গবেষকরা বেশ কয়েকটি ব্যবসা-গুরুত্বপূর্ণ অ্যাপ্লিকেশনের জন্য Emotiv-এর EEG হেডসেট এবং অ্যাপ্লিকেশনগুলির উপযোগিতা আবিষ্কার করছেন।
Emotiv সম্পর্কে আরও জানতে চান? ওয়েবসাইট পরিদর্শন করতে বা একটি ডেমো অনুরোধ করতে এখানে ক্লিক করুন।
মেশিন লার্নিং (ML) এবং ডিপ লার্নিং (DL) থেকে আপনি কী অর্জন করছেন
আমরা "বিগ ডাটা"-র যুগে প্রবেশ করেছি, যেখানে বৈজ্ঞানিক অগ্রগতি এবং আবিষ্কারের সুযোগগুলি ডাটা স্টোরেজ এবং শেয়ারিং ক্ষমতার দ্বারা কম সীমাবদ্ধ। এর পরিবর্তে, প্রযুক্তিগত এবং বৈজ্ঞানিক উদ্ভাবনগুলি আমাদের এই প্রচুর পরিমাণে উপলব্ধ ডাটা দ্রুত এবং কার্যকরভাবে ব্যবহার করার ক্ষমতার দ্বারা আরও বেশি সীমাবদ্ধ। এই অর্থে, ক্রমবর্ধমান শক্তিশালী এবং পরিশীলিত AI মডেলিং সিস্টেমগুলি প্রমাণ করে যে রিয়েল-টাইম ডাটা প্রসেসিং ক্ষমতা ব্যবহার করে এমনকি সবচেয়ে জটিল ডাটা সেটগুলিকেও পরিশীলিত অ্যালগরিদমে পরিণত করা যেতে পারে।
নিউরোসায়েন্স এবং AI
এই অ্যালগরিদম এবং মডেলগুলি নিউরোসায়েন্টিস্ট এবং গবেষকদের কাছে বিশেষভাবে দরকারী বলে প্রমাণিত হচ্ছে যারা মানুষের মানসিক প্রক্রিয়াগুলি বুঝতে এবং আরও ভাল প্রতিক্রিয়া জানাতে চান।
এর প্রয়োগ অপরিসীম। এর উপযোগিতা ফেসিয়াল রিকগনিশন প্রযুক্তির মাধ্যমে উন্নত বিপণন এবং ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা থেকে শুরু করে ব্যক্তিদের তাদের জ্ঞানীয় কাজের চাপ সামলানোর ক্ষেত্রে কার্যকারিতা বৃদ্ধি করা পর্যন্ত বিস্তৃত।
বিশেষ করে, EEG এবং মস্তিষ্ক গবেষণা সংস্থা Emotiv ডাটা সংগ্রহ এবং বিশ্লেষণে দক্ষতা বাড়ানোর সাথে সাথে এই মস্তিষ্ক গবেষণার খরচ কমিয়ে ML এবং DL-এর শক্তি প্রদর্শন করেছে। ফলশ্রুতিতে, এটি ব্যক্তি, শিক্ষামূলক এবং একাডেমিক সম্প্রদায় এবং অন্যান্যদের মধ্যে উপভোক্তা গবেষণার ব্যবহারের ক্ষেত্রগুলি অন্বেষণকারী এন্টারপ্রাইজগুলির জন্য EEG-এর উপযোগিতাকে নাটকীয়ভাবে বাড়িয়ে তুলেছে।
আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স, মেশিন লার্নিং এবং ডিপ লার্নিং
ধীরে ধীরে কিন্তু নিশ্চিতভাবে, AI এমন সব অ্যাপ্লিকেশনের অন্তর্ভুক্ত হচ্ছে যা পূর্ববর্তী প্রজন্ম কল্পনাও করতে পারেনি, যা গবেষণার খরচের বাধা হ্রাস করছে এবং আগামীকালের প্রযুক্তিগত উদ্ভাবনের দিকে একটি দ্রুত পথ তৈরি করছে।
EEG প্রযুক্তির ক্ষেত্রে এটি সবচেয়ে বেশি স্পষ্ট। অগ্রসরমাণ ML এবং DL মডেলিংকে একীভূত করে, নিউরোসায়েন্টিস্টরা বেশ কয়েকটি ক্ষেত্রে বিশাল সম্ভাবনা উন্মোচন করছেন, বিশেষ করে ব্রেন-কম্পিউটার ইন্টারফেস সিস্টেম এবং আবেগ সনাক্তকরণে।
EEG ডাটা বোঝার ক্ষেত্রে AI মডেলের বর্তমান অবস্থা বোঝার জন্য, ধারণাগতভাবে কয়েকটি উপাদানকে একে অপরের থেকে আলাদা করতে হবে। যদিও "আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স," "মেশিন লার্নিং" এবং "ডিপ লার্নিং" এর মতো শব্দগুলি প্রায়শই একে অপরের পরিপূরক হিসাবে ব্যবহৃত হয়, তবুও এমন কিছু গুরুত্বপূর্ণ সূক্ষ্মতা রয়েছে যা এগুলিকে আলাদা করে।
আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স
যখন সৃজনশীল মন প্রথম বুঝতে পেরেছিল যে মেশিনগুলিকে একদিন মানুষের মতো চিন্তা করতে শেখানো যেতে পারে, তখন আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স শব্দটির জন্ম হয়। AI বেশ কয়েকটি উপ-ক্ষেত্রকে অন্তর্ভুক্ত করে, যার মধ্যে রয়েছে মেশিন লার্নিং এবং ডিপ লার্নিং।
মেশিন লার্নিং
মেশিন লার্নিং হলো AI-এর একটি উপ-ক্ষেত্র বা শাখা, যা জটিল অ্যালগরিদম তৈরি করতে ডাটা ব্যাংক ব্যবহার করে প্রশিক্ষিত। এই অ্যালগরিদমগুলি তখন নতুন বা নমুনা ডাটা সম্পর্কে সঠিক ভবিষ্যদ্বাণী করতে, ডাটার জন্য অত্যন্ত নির্ভুল শ্রেণীবিভাগ সিস্টেম তৈরি করতে এবং এই প্রক্রিয়ায় এমন প্যাটার্ন এবং অন্তর্দৃষ্টি আবিষ্কার করতে সাহায্য করে যা এই মেশিনগুলির ব্যবহার ছাড়া বিজ্ঞানীদের পক্ষে ব্যবহারিক হতো না।
ডিপ লার্নিং
ডিপ লার্নিং শেখার এবং প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়ার আরও দিককে স্বয়ংক্রিয় করার মাধ্যমে মেশিন লার্নিংকে আরও এক ধাপ এগিয়ে নিয়ে যায়। ডিপ লার্নিং অ্যালগরিদমগুলি টেক্সট বা ইমেজের মতো অসংগঠিত ডাটা সেটগুলিকে ডিকোড করতে পারে, যার ফলে মানুষের হস্তক্ষেপের অনেক কম প্রয়োজন হয়। এই কারণে, ডিপ লার্নিংকে "স্কেলেবল মেশিন লার্নিং" হিসাবে বর্ণনা করা হয়েছে।
EEG-এর ঐতিহাসিক সীমাবদ্ধতা এবং চ্যালেঞ্জ: AI-এর প্রয়োজনীয়তা
মানুষের মস্তিষ্কে প্রায় ১০০ বিলিয়ন নিউরন রয়েছে। এই নিউরন এবং তাদের নিজ নিজ সিন্যাপ্টিক সংযোগের মধ্যে জটিল সম্পর্কগুলি সম্পূর্ণরূপে বোঝার জন্য বিশাল পরিমাণ মস্তিষ্কের ডাটা সামগ্রিকভাবে দেখার ক্ষমতা প্রয়োজন। দশক ধরে, EEG ডাটা থেকে নিউরাল সার্কিট্রির মেটা-লেভেল প্যাটার্নগুলি পৃথক করার ক্ষমতা EEG রিডিংয়ের উপযোগিতার ক্ষেত্রে প্রাথমিক সীমাবদ্ধতা উপস্থাপন করেছে।
EEG প্রযুক্তি নিজেই সস্তা। প্রথম EEG ব্রেনওয়েভ রেকর্ডিং ১৮০০ সালের শেষের দিকে তৈরি হয়েছিল এবং EEG রিডিং সংগ্রহের প্রক্রিয়াটি ননইনভেসিভ এবং তুলনামূলকভাবে সহজ সরল।
যাইহোক, EEG ডাটা সংগ্রহ এবং বিশ্লেষণের অন্তর্নিহিত খরচ মূলত মানুষের শ্রমের কারণ হিসেবে চিহ্নিত হয়েছে, যা EEG দ্বারা সংগৃহীত অতিরিক্ত জিনিসগুলি ম্যানুয়ালি বাছাই করতে হয় এবং এটি একটি কম সিগন্যাল-টু-নয়েজ অনুপাতযুক্ত। EEG ডাটা জটিল এবং এটি অরৈখিক এবং ননস্টেশনারী উভয় দিক বহন করে। এটিতে এমন উপাদানও রয়েছে যা ব্যক্তিভেদে পরিবর্তিত হয়।
গবেষকরা অপ্রয়োজনীয় শোরগোল দূর করতে এবং সমস্ত ভিন্ন ভিন্ন ভেরিয়েবলকে বিবেচনায় নিতে ম্যানুয়ালি প্রচুর পরিমাণে ডাটা প্রি-প্রসেস করতে বাধ্য হয়েছিলেন। অতএব, আবেগ সনাক্তকরণের মতো আরও পরিশীলিত কাজে EEG ব্যবহার করা বেশ কিছু সময়ের জন্য অবাস্তব ও অসম্ভব ছিল। তবুও, গবেষকরা চেষ্টা চালিয়ে গেছেন।
EEG ব্রেন ডাটা সংগ্রহ এবং বিশ্লেষণকে সুবিন্যস্ত করতে এবং গবেষকদের খরচ-সুবিধা বাধা কমাতে, নিউরোসায়েন্টিস্টরা তাদের পদক্ষেপগুলি ভেঙে নিতে, নিজ নিজ কৌশল এবং প্রযুক্তি পরিমার্জন করতে এবং EEG-এর প্রয়োগ বাড়াতে একটি EEG ক্লাসিফিকেশন প্রসেসিং পাইপলাইন তৈরি করেছেন।
সাধারণ ৫-ধাপের EEG ক্লাসিফিকেশন পাইপলাইন
ডাটা প্রি-প্রসেসিং।
ক্লাসিফিকেশন প্রক্রিয়া শুরু করা।
ক্লাসিফায়ারের জন্য ডাটা সেট বিভক্ত করা।
নতুন ডাটার ক্লাসের ভবিষ্যদ্বাণী করা।
টেস্ট ডাটা সেটের জন্য ক্লাসিফিকেশন মডেল মূল্যায়ন করা।
যদিও মস্তিষ্কের কার্যকারিতা ক্যাপচার করার জন্য EEG এখনও সবচেয়ে ব্যয়বহুল এবং তথ্যবহুল পদ্ধতিগুলির মধ্যে একটি, তবুও বিজ্ঞানীরা কতটা নির্ভরযোগ্যভাবে মস্তিষ্কের ডাটা রেকর্ড করতে পারেন এবং দক্ষতার সাথে সেই EEG রেকর্ডিংগুলি প্রক্রিয়া করতে পারেন তার দ্বারা EEG ডাটার উপযোগিতা সীমিত হতে চলেছে।
EEG-এর ভবিষ্যৎ: AI এবং বিগ ডাটা সক্ষমতার উত্থান
"বিগ ডাটা" শব্দটি ক্রমবর্ধমান ভলিউম, গতি এবং বৈচিত্র্যকে নির্দেশ করে যার সাহায্যে আধুনিক প্রযুক্তি আমাদের ডাটা সংগ্রহ এবং প্রক্রিয়া করতে সক্ষম করে। বিগ ডাটা নিউরোসায়েন্টিফিক ক্ষেত্রকে নাটকীয়ভাবে পরিবর্তন করছে। সহজ কথায় বলতে গেলে, আমরা এখন আমাদের সংগ্রহ করা বিশাল পরিমাণ ডাটা ব্যবহার করার জন্য আগের চেয়ে অনেক বেশি সুসজ্জিত।
ক্লাসিফিকেশনের কাজগুলি, বিশেষ করে যেগুলি মানসিক অবস্থা সনাক্তকরণের সাথে সম্পর্কিত, ক্রমবর্ধমানভাবে বাইনারি এবং মাল্টি-লেবেল ক্লাসিফিকেশন প্রক্রিয়ার মাধ্যমে পরিচালিত হচ্ছে। সুপারভাইজড ML অ্যালগরিদমগুলি প্রশিক্ষণের ডাটা শেখে, মডেল এবং শেখা প্যারামিটারগুলি বিকাশ করে এবং তারপরে প্রতিটি ডাটা সেটকে তার নিজ নিজ ক্লাস লেবেল বরাদ্দ করার জন্য সেগুলিকে নতুন ডাটায় প্রয়োগ করে। এই প্রক্রিয়াটি পুনর্বার, সময়সাপেক্ষ সিদ্ধান্ত নেওয়ার ক্ষেত্রে মানুষের সময় ব্যয় করার প্রয়োজনীয়তা দূর করে।
"আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স" বা "মেশিন লার্নিং"-এর মতো শব্দগুলি শোনা এবং ১৯৮৪ সালের চলচ্চিত্র The Terminator-এর মতো পপ সংস্কৃতিতে কল্পনা করা ভবিষ্যতের বিশ্ব সম্পর্কে চিন্তা করা সহজ। আপনি ধরে নিতে পারেন যে এই প্রযুক্তিগুলি এত জটিল যে সেগুলি আপনার দৈনন্দিন জীবনের অন্তর্নিহিত সাধারণ কাজগুলিতে মূল্যবান হওয়া তো দূরের কথা, বোঝাও কঠিন।
সেই ফাঁদে পা দেবেন না
AI ব্লকবাস্টার হিট বা আইজ্যাক আসিমভের ১৯৫০ সালের উপন্যাস I, Robot-এর মতো বিখ্যাত বিজ্ঞান কল্পকাহিনীর ক্লাসিকগুলিতে প্রাথমিকভাবে বিশদভাবে যেমন বর্ণনা করা হয়েছিল তার চেয়ে অনেক কম পরিশীলিত। এমনকি AI অধ্যয়নের বাইরের ব্যক্তিরাও বর্তমান AI মডেলিং বুঝতে পারেন এবং তাদের নিজস্ব গবেষণায় উপলব্ধ মডেলগুলি ব্যবহার করতে পারেন।
EEG গবেষণা সাহিত্যে রিয়েল-টাইম ML এবং DL অ্যাপ্লিকেশন
মস্তিষ্কের ডাটা বোঝার জন্য ML এবং DL অ্যালগরিদমের ব্যবহার সাম্প্রতিক বছরগুলিতে উল্লেখযোগ্যভাবে বৃদ্ধি পেয়েছে, যা ২০২১ সালে প্রকাশিত একটি পদ্ধতিগত পর্যালোচনা দ্বারা প্রমাণিত হয়েছে যা EEG-প্রসেসিং অ্যালগরিদমগুলি বিকাশ এবং পরিমার্জিত করার লক্ষ্যে পিয়ার-রিভিউড গবেষণা সনাক্ত করেছে। এই পর্যালোচনার অন্তর্ভুক্ত নিবন্ধগুলির প্রায় ৬৩% গত তিন বছরে প্রকাশিত হয়েছে, যা ইঙ্গিত করে যে ভবিষ্যতের BCI সিস্টেম এবং ER গবেষণায় এই মডেলগুলির ব্যবহার বৃদ্ধি পাবে বলে আশা করা যেতে পারে।
In লুকাস জেইমেনের প্রকাশিত নিবন্ধ "মেশিন-লার্নিং-ভিত্তিক EEG প্যাথলজি নির্ণয়"-এ, তিনি এবং তাঁর দল ML পদ্ধতিগুলি এবং ক্লিনিকাল EEG বিশ্লেষণকে স্বয়ংক্রিয় করার জন্য তাদের ক্ষমতা তদন্ত করেছেন। স্বয়ংক্রিয় EEG মডেলগুলিকে ফিচার-ভিত্তিক বা এন্ড-টু-এন্ড পদ্ধতিতে শ্রেণিবদ্ধ করার মাধ্যমে, তারা "প্রস্তাবিত ফিচার-ভিত্তিক ফ্রেমওয়ার্ক এবং গভীর নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রয়োগ করেছেন যা একটি EEG-অপ্টিমাইজড টেম্পোরাল কনভলিউশনাল নেটওয়ার্ক (TCN)।" তারা দেখেছেন যে উভয় পদ্ধতির নির্ভুলতা আশ্চর্যজনকভাবে সামান্য ভিন্ন ছিল, যা ৮১% থেকে ৮৬% পর্যন্ত বিস্তৃত। ফলাফলগুলি দেখায় যে প্রস্তাবিত ফিচার-ভিত্তিক ডিকোডিং ফ্রেমওয়ার্কের নির্ভুলতা গভীর নিউরাল নেটওয়ার্কের মতোই।
ইয়ানিক রায় এবং অন্যান্যদের আর্টিকেল Journal of Neuroengineering-এ আলোচনা করেছে কীভাবে তিনি এবং ওনার দল ২০১০ সালের জানুয়ারি থেকে ২০১৮ সালের জুলাইয়ের মধ্যে প্রকাশিত EEG-তে DL প্রয়োগ করা ১৫৪টি গবেষণাপত্র পর্যালোচনা করেছেন। এই পেপারগুলি "মৃগীরোগ, ঘুম, ব্রেন-কম্পিউটার ইন্টারফেসিং এবং জ্ঞানীয় ও আবেগঘটিত পর্যবেক্ষণের মতো বিভিন্ন প্রয়োগের ক্ষেত্র" জুড়ে ছিল। তারা দেখেছেন যে ব্যবহৃত EEG ডাটার পরিমাণ কয়েক মিনিট থেকে কয়েক ঘন্টা পর্যন্ত সময়ের দৈর্ঘ্যে পরিবর্তিত হয়। তবে, ডিপ-লার্নিং মডেল প্রশিক্ষণের সময় দেখা নমুনার সংখ্যা কয়েক ডজন থেকে কয়েক মিলিয়ন পর্যন্ত ভিন্ন ছিল। এই সমস্ত ডাটার মধ্যে, তারা দেখেছেন যে গভীর লার্নিং পদ্ধতিগুলি যে সমস্ত গবেষণায় এগুলো ব্যবহার করা হয়েছে তাদের প্রথাগত বেসলাইনের চেয়ে বেশি সঠিক ছিল।
ভিজ্যুয়ালাইজেশন এবং বিশ্লেষণগুলি ইঙ্গিত করেছে যে উভয় পদ্ধতিই ডাটার অনুরূপ দিকগুলি ব্যবহার করেছে, যেমন, টেম্পোরাল ইলেক্ট্রোড অবস্থানে ডেল্টা এবং থিটা ব্যান্ড শক্তি। ইয়ানিক রায় এবং অন্যান্যরা যুক্তি দেখিয়েছেন যে বর্তমান বাইনারি EEG প্যাথলজি ডিকোডারগুলির নির্ভুলতা প্রায় ৯০% পর্যন্ত পৌঁছাতে পারে কারণ ক্লিনিকাল লেবেলগুলির অসম্পূর্ণ ইন্টার-রেটার চুক্তির কারণে এবং এই জাতীয় ডিকোডারগুলি ইতিমধ্যে ক্লিনিক্যালি দরকারী, যেমন যে সমস্ত এলাকায় ক্লিনিকাল EEG বিশেষজ্ঞরা বিরল। তারা প্রস্তাব করেছেন যে ফিচার-ভিত্তিক ফ্রেমওয়ার্কটি ওপেন সোর্স হিসাবে উপলব্ধ, যা EEG মেশিন লার্নিং গবেষণার জন্য একটি নতুন সরঞ্জাম সরবরাহ করে।
DL-এর প্রকাশনায় একটি সূচকীয় বৃদ্ধি দেখা গেছে, যা বৈজ্ঞানিক সম্প্রদায়ের মধ্যে এই ধরণের প্রসেসিংয়ে ক্রমবর্ধমান আগ্রহ প্রতিফলিত করে।
Emotiv ব্রেন ডাটা এবং EEG ডিভাইসগুলির অনন্য বৈশিষ্ট্য কী?
ML এবং DL মডেলগুলি EEG প্রযুক্তিতে যুগান্তকারী অগ্রগতি আনছে। বাজারে সবচেয়ে প্রতিযোগিতামূলক, নতুন যুগের EEG ডিভাইসগুলির ক্ষেত্রে Emotiv-এর চেয়ে বেশি কেউ নতুন সীমানা অতিক্রম করছে না।
Emotiv হলো একটি বায়োইনফরমেটিক্স কোম্পানি এবং EEG ব্যবহারের মাধ্যমে নিউরোসায়েন্স সম্প্রদায়কে ক্ষমতায়িত করার ক্ষেত্রে অগ্রগামী। Emotiv-এর উদ্ভাবনগুলি BCI-এর আওতাভুক্ত, যা "মাইন্ড মেশিন ইন্টারফেস", "ডাইরেক্ট নিউরাল ইন্টারফেস" এবং "ব্রেন-মেশিন ইন্টারফেস" নামেও পরিচিত। মেশিন লার্নিং এবং প্রশিক্ষিত মানসিক কমান্ডের মাধ্যমে জ্ঞানীয় কর্মক্ষমতা ট্র্যাক করতে, আবেগ পর্যবেক্ষণ করতে এবং ভার্চুয়াল ও শারীরিক বস্তু নিয়ন্ত্রণ করতে এই প্রযুক্তিগুলি এক দশকেরও বেশি সময় ধরে ব্যবহৃত হচ্ছে।
Emotiv EEG হেডসেটগুলির মধ্যে রয়েছে Emotiv EPOC FLEX (৩২-চ্যানেল EEG), Emotiv INSIGHT ২.০ (৫-চ্যানেল EEG), এবং Epoc X (১৪-চ্যানেল EEG)। তাদের অনন্য অ্যালগরিদমগুলি সনাক্ত করে:
হতাশা
আগ্রহ
শিথিলতা
উত্তেজনা
ব্যস্ততা
মানসিক চাপ
মনোযোগ
Emotiv শুধু EEG হেডসেটের চেয়েও অনেক বেশি এগিয়ে চলেছে। তারা এমন সরঞ্জাম এবং বৈশিষ্ট্যগুলির একটি পরিবেশ তৈরি করতে সহায়তা করেছে যা শিক্ষাবিদ, ওয়েব ডেভেলপার এবং এমনকি নিউরোসায়েন্টিফিক ব্যাকগ্রাউন্ড নেই এমন কৌতূহলী ব্যক্তিরাও ব্যবহার করতে পারেন।
EmotivLABS
EmotivLABS, গবেষকদের সাথে ব্যক্তিগত ব্যবহারকারীদের একত্রিত করতে সাহায্য করে, যা Emotiv ব্রেন ডাটা ক্রাউডসোর্সিংয়ের সুযোগ সুবিধা প্রদান করে।
Emotiv Cortex
Emotiv Cortex-এর সাহায্যে গবেষকরা কাস্টম অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করতে পারেন যা ব্যবহারকারীদের রিয়েল-টাইম ব্রেন ডাটা ব্যবহার করে ব্যক্তিগতকৃত অভিজ্ঞতা এবং সক্রিয়করণ তৈরি করার সরঞ্জাম সরবরাহ করে।
EmotivPRO
গবেষক এবং প্রতিষ্ঠানগুলি তাদের Emotiv ডিভাইসগুলিকে EmotivPRO-এর সাথে যুক্ত করতে পারে, যা EEG ডাটা তৈরি, প্রকাশ, অর্জন এবং বিশ্লেষণে সহায়তা করে।
EmotivPRO Emotiv-এর ইন-হাউস, ক্লাউড-ভিত্তিক অ্যানালাইজার ব্যবহার করে পোস্ট-প্রসেস ডাটার একটি সমন্বিত বিশ্লেষণ অফার করে, যার ফলে গবেষকদের তাদের রেকর্ডিং রপ্তানি করার প্রয়োজনীয়তা দূর হয়।
যেহেতু প্রসেসিং পাইপলাইনটি Emotiv-এর ক্লাউড সার্ভারগুলিতে সম্পন্ন হয়, এটি আপনার সিস্টেমে কাজ কমিয়ে দেয় এবং আপনাকে সম্পদ সংরক্ষণ করতে দেয়। এই AI এবং ML EEG প্রযুক্তির সাহায্যে, আপনি কেবল সম্পদ সংরক্ষণই করেন না, বরং ক্লাউডের জটিল, রিয়েল-টাইম ডাটা বিশ্লেষণ থেকেও উপকৃত হন। ক্লাউড প্রযুক্তির উপযোগিতা ব্যবহার করে আপনার গবেষণায় আরও বেশি কিছু সম্পন্ন করুন যা কয়েক দিনের কাজকে কয়েক মিনিটে সংকুচিত করে এবং সময়সাপেক্ষ কাজগুলি সম্পন্ন করে।
এর EEG হেডসেট এবং অ্যাপ্লিকেশনগুলির সাথে, Emotiv ব্যক্তিদের তাদের মনের অভ্যন্তরীণ ক্রিয়াকলাপগুলি আনলক করতে এবং বিশ্বব্যাপী মস্তিষ্ক গবেষণাকে ত্বরান্বিত করতে ক্ষমতায়ন করে কোম্পানির মিশনকে এগিয়ে নিয়ে গেছে।
গবেষণা প্রতিষ্ঠানগুলি Emotiv-এর সাশ্রয়ী, রিমোট EEG প্রযুক্তি আবিষ্কার করছে। একইভাবে, উপভোক্তা গবেষণা এবং উপভোক্তা উদ্ভাবনের জন্য ব্যবহারের ক্ষেত্রগুলি অন্বেষণকারী কোম্পানি এবং এন্টারপ্রাইজের নিউরোসায়েন্স গবেষকরা বেশ কয়েকটি ব্যবসা-গুরুত্বপূর্ণ অ্যাপ্লিকেশনের জন্য Emotiv-এর EEG হেডসেট এবং অ্যাপ্লিকেশনগুলির উপযোগিতা আবিষ্কার করছেন।
Emotiv সম্পর্কে আরও জানতে চান? ওয়েবসাইট পরিদর্শন করতে বা একটি ডেমো অনুরোধ করতে এখানে ক্লিক করুন।
মেশিন লার্নিং (ML) এবং ডিপ লার্নিং (DL) থেকে আপনি কী অর্জন করছেন
আমরা "বিগ ডাটা"-র যুগে প্রবেশ করেছি, যেখানে বৈজ্ঞানিক অগ্রগতি এবং আবিষ্কারের সুযোগগুলি ডাটা স্টোরেজ এবং শেয়ারিং ক্ষমতার দ্বারা কম সীমাবদ্ধ। এর পরিবর্তে, প্রযুক্তিগত এবং বৈজ্ঞানিক উদ্ভাবনগুলি আমাদের এই প্রচুর পরিমাণে উপলব্ধ ডাটা দ্রুত এবং কার্যকরভাবে ব্যবহার করার ক্ষমতার দ্বারা আরও বেশি সীমাবদ্ধ। এই অর্থে, ক্রমবর্ধমান শক্তিশালী এবং পরিশীলিত AI মডেলিং সিস্টেমগুলি প্রমাণ করে যে রিয়েল-টাইম ডাটা প্রসেসিং ক্ষমতা ব্যবহার করে এমনকি সবচেয়ে জটিল ডাটা সেটগুলিকেও পরিশীলিত অ্যালগরিদমে পরিণত করা যেতে পারে।
নিউরোসায়েন্স এবং AI
এই অ্যালগরিদম এবং মডেলগুলি নিউরোসায়েন্টিস্ট এবং গবেষকদের কাছে বিশেষভাবে দরকারী বলে প্রমাণিত হচ্ছে যারা মানুষের মানসিক প্রক্রিয়াগুলি বুঝতে এবং আরও ভাল প্রতিক্রিয়া জানাতে চান।
এর প্রয়োগ অপরিসীম। এর উপযোগিতা ফেসিয়াল রিকগনিশন প্রযুক্তির মাধ্যমে উন্নত বিপণন এবং ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা থেকে শুরু করে ব্যক্তিদের তাদের জ্ঞানীয় কাজের চাপ সামলানোর ক্ষেত্রে কার্যকারিতা বৃদ্ধি করা পর্যন্ত বিস্তৃত।
বিশেষ করে, EEG এবং মস্তিষ্ক গবেষণা সংস্থা Emotiv ডাটা সংগ্রহ এবং বিশ্লেষণে দক্ষতা বাড়ানোর সাথে সাথে এই মস্তিষ্ক গবেষণার খরচ কমিয়ে ML এবং DL-এর শক্তি প্রদর্শন করেছে। ফলশ্রুতিতে, এটি ব্যক্তি, শিক্ষামূলক এবং একাডেমিক সম্প্রদায় এবং অন্যান্যদের মধ্যে উপভোক্তা গবেষণার ব্যবহারের ক্ষেত্রগুলি অন্বেষণকারী এন্টারপ্রাইজগুলির জন্য EEG-এর উপযোগিতাকে নাটকীয়ভাবে বাড়িয়ে তুলেছে।
আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স, মেশিন লার্নিং এবং ডিপ লার্নিং
ধীরে ধীরে কিন্তু নিশ্চিতভাবে, AI এমন সব অ্যাপ্লিকেশনের অন্তর্ভুক্ত হচ্ছে যা পূর্ববর্তী প্রজন্ম কল্পনাও করতে পারেনি, যা গবেষণার খরচের বাধা হ্রাস করছে এবং আগামীকালের প্রযুক্তিগত উদ্ভাবনের দিকে একটি দ্রুত পথ তৈরি করছে।
EEG প্রযুক্তির ক্ষেত্রে এটি সবচেয়ে বেশি স্পষ্ট। অগ্রসরমাণ ML এবং DL মডেলিংকে একীভূত করে, নিউরোসায়েন্টিস্টরা বেশ কয়েকটি ক্ষেত্রে বিশাল সম্ভাবনা উন্মোচন করছেন, বিশেষ করে ব্রেন-কম্পিউটার ইন্টারফেস সিস্টেম এবং আবেগ সনাক্তকরণে।
EEG ডাটা বোঝার ক্ষেত্রে AI মডেলের বর্তমান অবস্থা বোঝার জন্য, ধারণাগতভাবে কয়েকটি উপাদানকে একে অপরের থেকে আলাদা করতে হবে। যদিও "আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স," "মেশিন লার্নিং" এবং "ডিপ লার্নিং" এর মতো শব্দগুলি প্রায়শই একে অপরের পরিপূরক হিসাবে ব্যবহৃত হয়, তবুও এমন কিছু গুরুত্বপূর্ণ সূক্ষ্মতা রয়েছে যা এগুলিকে আলাদা করে।
আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স
যখন সৃজনশীল মন প্রথম বুঝতে পেরেছিল যে মেশিনগুলিকে একদিন মানুষের মতো চিন্তা করতে শেখানো যেতে পারে, তখন আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স শব্দটির জন্ম হয়। AI বেশ কয়েকটি উপ-ক্ষেত্রকে অন্তর্ভুক্ত করে, যার মধ্যে রয়েছে মেশিন লার্নিং এবং ডিপ লার্নিং।
মেশিন লার্নিং
মেশিন লার্নিং হলো AI-এর একটি উপ-ক্ষেত্র বা শাখা, যা জটিল অ্যালগরিদম তৈরি করতে ডাটা ব্যাংক ব্যবহার করে প্রশিক্ষিত। এই অ্যালগরিদমগুলি তখন নতুন বা নমুনা ডাটা সম্পর্কে সঠিক ভবিষ্যদ্বাণী করতে, ডাটার জন্য অত্যন্ত নির্ভুল শ্রেণীবিভাগ সিস্টেম তৈরি করতে এবং এই প্রক্রিয়ায় এমন প্যাটার্ন এবং অন্তর্দৃষ্টি আবিষ্কার করতে সাহায্য করে যা এই মেশিনগুলির ব্যবহার ছাড়া বিজ্ঞানীদের পক্ষে ব্যবহারিক হতো না।
ডিপ লার্নিং
ডিপ লার্নিং শেখার এবং প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়ার আরও দিককে স্বয়ংক্রিয় করার মাধ্যমে মেশিন লার্নিংকে আরও এক ধাপ এগিয়ে নিয়ে যায়। ডিপ লার্নিং অ্যালগরিদমগুলি টেক্সট বা ইমেজের মতো অসংগঠিত ডাটা সেটগুলিকে ডিকোড করতে পারে, যার ফলে মানুষের হস্তক্ষেপের অনেক কম প্রয়োজন হয়। এই কারণে, ডিপ লার্নিংকে "স্কেলেবল মেশিন লার্নিং" হিসাবে বর্ণনা করা হয়েছে।
EEG-এর ঐতিহাসিক সীমাবদ্ধতা এবং চ্যালেঞ্জ: AI-এর প্রয়োজনীয়তা
মানুষের মস্তিষ্কে প্রায় ১০০ বিলিয়ন নিউরন রয়েছে। এই নিউরন এবং তাদের নিজ নিজ সিন্যাপ্টিক সংযোগের মধ্যে জটিল সম্পর্কগুলি সম্পূর্ণরূপে বোঝার জন্য বিশাল পরিমাণ মস্তিষ্কের ডাটা সামগ্রিকভাবে দেখার ক্ষমতা প্রয়োজন। দশক ধরে, EEG ডাটা থেকে নিউরাল সার্কিট্রির মেটা-লেভেল প্যাটার্নগুলি পৃথক করার ক্ষমতা EEG রিডিংয়ের উপযোগিতার ক্ষেত্রে প্রাথমিক সীমাবদ্ধতা উপস্থাপন করেছে।
EEG প্রযুক্তি নিজেই সস্তা। প্রথম EEG ব্রেনওয়েভ রেকর্ডিং ১৮০০ সালের শেষের দিকে তৈরি হয়েছিল এবং EEG রিডিং সংগ্রহের প্রক্রিয়াটি ননইনভেসিভ এবং তুলনামূলকভাবে সহজ সরল।
যাইহোক, EEG ডাটা সংগ্রহ এবং বিশ্লেষণের অন্তর্নিহিত খরচ মূলত মানুষের শ্রমের কারণ হিসেবে চিহ্নিত হয়েছে, যা EEG দ্বারা সংগৃহীত অতিরিক্ত জিনিসগুলি ম্যানুয়ালি বাছাই করতে হয় এবং এটি একটি কম সিগন্যাল-টু-নয়েজ অনুপাতযুক্ত। EEG ডাটা জটিল এবং এটি অরৈখিক এবং ননস্টেশনারী উভয় দিক বহন করে। এটিতে এমন উপাদানও রয়েছে যা ব্যক্তিভেদে পরিবর্তিত হয়।
গবেষকরা অপ্রয়োজনীয় শোরগোল দূর করতে এবং সমস্ত ভিন্ন ভিন্ন ভেরিয়েবলকে বিবেচনায় নিতে ম্যানুয়ালি প্রচুর পরিমাণে ডাটা প্রি-প্রসেস করতে বাধ্য হয়েছিলেন। অতএব, আবেগ সনাক্তকরণের মতো আরও পরিশীলিত কাজে EEG ব্যবহার করা বেশ কিছু সময়ের জন্য অবাস্তব ও অসম্ভব ছিল। তবুও, গবেষকরা চেষ্টা চালিয়ে গেছেন।
EEG ব্রেন ডাটা সংগ্রহ এবং বিশ্লেষণকে সুবিন্যস্ত করতে এবং গবেষকদের খরচ-সুবিধা বাধা কমাতে, নিউরোসায়েন্টিস্টরা তাদের পদক্ষেপগুলি ভেঙে নিতে, নিজ নিজ কৌশল এবং প্রযুক্তি পরিমার্জন করতে এবং EEG-এর প্রয়োগ বাড়াতে একটি EEG ক্লাসিফিকেশন প্রসেসিং পাইপলাইন তৈরি করেছেন।
সাধারণ ৫-ধাপের EEG ক্লাসিফিকেশন পাইপলাইন
ডাটা প্রি-প্রসেসিং।
ক্লাসিফিকেশন প্রক্রিয়া শুরু করা।
ক্লাসিফায়ারের জন্য ডাটা সেট বিভক্ত করা।
নতুন ডাটার ক্লাসের ভবিষ্যদ্বাণী করা।
টেস্ট ডাটা সেটের জন্য ক্লাসিফিকেশন মডেল মূল্যায়ন করা।
যদিও মস্তিষ্কের কার্যকারিতা ক্যাপচার করার জন্য EEG এখনও সবচেয়ে ব্যয়বহুল এবং তথ্যবহুল পদ্ধতিগুলির মধ্যে একটি, তবুও বিজ্ঞানীরা কতটা নির্ভরযোগ্যভাবে মস্তিষ্কের ডাটা রেকর্ড করতে পারেন এবং দক্ষতার সাথে সেই EEG রেকর্ডিংগুলি প্রক্রিয়া করতে পারেন তার দ্বারা EEG ডাটার উপযোগিতা সীমিত হতে চলেছে।
EEG-এর ভবিষ্যৎ: AI এবং বিগ ডাটা সক্ষমতার উত্থান
"বিগ ডাটা" শব্দটি ক্রমবর্ধমান ভলিউম, গতি এবং বৈচিত্র্যকে নির্দেশ করে যার সাহায্যে আধুনিক প্রযুক্তি আমাদের ডাটা সংগ্রহ এবং প্রক্রিয়া করতে সক্ষম করে। বিগ ডাটা নিউরোসায়েন্টিফিক ক্ষেত্রকে নাটকীয়ভাবে পরিবর্তন করছে। সহজ কথায় বলতে গেলে, আমরা এখন আমাদের সংগ্রহ করা বিশাল পরিমাণ ডাটা ব্যবহার করার জন্য আগের চেয়ে অনেক বেশি সুসজ্জিত।
ক্লাসিফিকেশনের কাজগুলি, বিশেষ করে যেগুলি মানসিক অবস্থা সনাক্তকরণের সাথে সম্পর্কিত, ক্রমবর্ধমানভাবে বাইনারি এবং মাল্টি-লেবেল ক্লাসিফিকেশন প্রক্রিয়ার মাধ্যমে পরিচালিত হচ্ছে। সুপারভাইজড ML অ্যালগরিদমগুলি প্রশিক্ষণের ডাটা শেখে, মডেল এবং শেখা প্যারামিটারগুলি বিকাশ করে এবং তারপরে প্রতিটি ডাটা সেটকে তার নিজ নিজ ক্লাস লেবেল বরাদ্দ করার জন্য সেগুলিকে নতুন ডাটায় প্রয়োগ করে। এই প্রক্রিয়াটি পুনর্বার, সময়সাপেক্ষ সিদ্ধান্ত নেওয়ার ক্ষেত্রে মানুষের সময় ব্যয় করার প্রয়োজনীয়তা দূর করে।
"আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স" বা "মেশিন লার্নিং"-এর মতো শব্দগুলি শোনা এবং ১৯৮৪ সালের চলচ্চিত্র The Terminator-এর মতো পপ সংস্কৃতিতে কল্পনা করা ভবিষ্যতের বিশ্ব সম্পর্কে চিন্তা করা সহজ। আপনি ধরে নিতে পারেন যে এই প্রযুক্তিগুলি এত জটিল যে সেগুলি আপনার দৈনন্দিন জীবনের অন্তর্নিহিত সাধারণ কাজগুলিতে মূল্যবান হওয়া তো দূরের কথা, বোঝাও কঠিন।
সেই ফাঁদে পা দেবেন না
AI ব্লকবাস্টার হিট বা আইজ্যাক আসিমভের ১৯৫০ সালের উপন্যাস I, Robot-এর মতো বিখ্যাত বিজ্ঞান কল্পকাহিনীর ক্লাসিকগুলিতে প্রাথমিকভাবে বিশদভাবে যেমন বর্ণনা করা হয়েছিল তার চেয়ে অনেক কম পরিশীলিত। এমনকি AI অধ্যয়নের বাইরের ব্যক্তিরাও বর্তমান AI মডেলিং বুঝতে পারেন এবং তাদের নিজস্ব গবেষণায় উপলব্ধ মডেলগুলি ব্যবহার করতে পারেন।
EEG গবেষণা সাহিত্যে রিয়েল-টাইম ML এবং DL অ্যাপ্লিকেশন
মস্তিষ্কের ডাটা বোঝার জন্য ML এবং DL অ্যালগরিদমের ব্যবহার সাম্প্রতিক বছরগুলিতে উল্লেখযোগ্যভাবে বৃদ্ধি পেয়েছে, যা ২০২১ সালে প্রকাশিত একটি পদ্ধতিগত পর্যালোচনা দ্বারা প্রমাণিত হয়েছে যা EEG-প্রসেসিং অ্যালগরিদমগুলি বিকাশ এবং পরিমার্জিত করার লক্ষ্যে পিয়ার-রিভিউড গবেষণা সনাক্ত করেছে। এই পর্যালোচনার অন্তর্ভুক্ত নিবন্ধগুলির প্রায় ৬৩% গত তিন বছরে প্রকাশিত হয়েছে, যা ইঙ্গিত করে যে ভবিষ্যতের BCI সিস্টেম এবং ER গবেষণায় এই মডেলগুলির ব্যবহার বৃদ্ধি পাবে বলে আশা করা যেতে পারে।
In লুকাস জেইমেনের প্রকাশিত নিবন্ধ "মেশিন-লার্নিং-ভিত্তিক EEG প্যাথলজি নির্ণয়"-এ, তিনি এবং তাঁর দল ML পদ্ধতিগুলি এবং ক্লিনিকাল EEG বিশ্লেষণকে স্বয়ংক্রিয় করার জন্য তাদের ক্ষমতা তদন্ত করেছেন। স্বয়ংক্রিয় EEG মডেলগুলিকে ফিচার-ভিত্তিক বা এন্ড-টু-এন্ড পদ্ধতিতে শ্রেণিবদ্ধ করার মাধ্যমে, তারা "প্রস্তাবিত ফিচার-ভিত্তিক ফ্রেমওয়ার্ক এবং গভীর নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রয়োগ করেছেন যা একটি EEG-অপ্টিমাইজড টেম্পোরাল কনভলিউশনাল নেটওয়ার্ক (TCN)।" তারা দেখেছেন যে উভয় পদ্ধতির নির্ভুলতা আশ্চর্যজনকভাবে সামান্য ভিন্ন ছিল, যা ৮১% থেকে ৮৬% পর্যন্ত বিস্তৃত। ফলাফলগুলি দেখায় যে প্রস্তাবিত ফিচার-ভিত্তিক ডিকোডিং ফ্রেমওয়ার্কের নির্ভুলতা গভীর নিউরাল নেটওয়ার্কের মতোই।
ইয়ানিক রায় এবং অন্যান্যদের আর্টিকেল Journal of Neuroengineering-এ আলোচনা করেছে কীভাবে তিনি এবং ওনার দল ২০১০ সালের জানুয়ারি থেকে ২০১৮ সালের জুলাইয়ের মধ্যে প্রকাশিত EEG-তে DL প্রয়োগ করা ১৫৪টি গবেষণাপত্র পর্যালোচনা করেছেন। এই পেপারগুলি "মৃগীরোগ, ঘুম, ব্রেন-কম্পিউটার ইন্টারফেসিং এবং জ্ঞানীয় ও আবেগঘটিত পর্যবেক্ষণের মতো বিভিন্ন প্রয়োগের ক্ষেত্র" জুড়ে ছিল। তারা দেখেছেন যে ব্যবহৃত EEG ডাটার পরিমাণ কয়েক মিনিট থেকে কয়েক ঘন্টা পর্যন্ত সময়ের দৈর্ঘ্যে পরিবর্তিত হয়। তবে, ডিপ-লার্নিং মডেল প্রশিক্ষণের সময় দেখা নমুনার সংখ্যা কয়েক ডজন থেকে কয়েক মিলিয়ন পর্যন্ত ভিন্ন ছিল। এই সমস্ত ডাটার মধ্যে, তারা দেখেছেন যে গভীর লার্নিং পদ্ধতিগুলি যে সমস্ত গবেষণায় এগুলো ব্যবহার করা হয়েছে তাদের প্রথাগত বেসলাইনের চেয়ে বেশি সঠিক ছিল।
ভিজ্যুয়ালাইজেশন এবং বিশ্লেষণগুলি ইঙ্গিত করেছে যে উভয় পদ্ধতিই ডাটার অনুরূপ দিকগুলি ব্যবহার করেছে, যেমন, টেম্পোরাল ইলেক্ট্রোড অবস্থানে ডেল্টা এবং থিটা ব্যান্ড শক্তি। ইয়ানিক রায় এবং অন্যান্যরা যুক্তি দেখিয়েছেন যে বর্তমান বাইনারি EEG প্যাথলজি ডিকোডারগুলির নির্ভুলতা প্রায় ৯০% পর্যন্ত পৌঁছাতে পারে কারণ ক্লিনিকাল লেবেলগুলির অসম্পূর্ণ ইন্টার-রেটার চুক্তির কারণে এবং এই জাতীয় ডিকোডারগুলি ইতিমধ্যে ক্লিনিক্যালি দরকারী, যেমন যে সমস্ত এলাকায় ক্লিনিকাল EEG বিশেষজ্ঞরা বিরল। তারা প্রস্তাব করেছেন যে ফিচার-ভিত্তিক ফ্রেমওয়ার্কটি ওপেন সোর্স হিসাবে উপলব্ধ, যা EEG মেশিন লার্নিং গবেষণার জন্য একটি নতুন সরঞ্জাম সরবরাহ করে।
DL-এর প্রকাশনায় একটি সূচকীয় বৃদ্ধি দেখা গেছে, যা বৈজ্ঞানিক সম্প্রদায়ের মধ্যে এই ধরণের প্রসেসিংয়ে ক্রমবর্ধমান আগ্রহ প্রতিফলিত করে।
Emotiv ব্রেন ডাটা এবং EEG ডিভাইসগুলির অনন্য বৈশিষ্ট্য কী?
ML এবং DL মডেলগুলি EEG প্রযুক্তিতে যুগান্তকারী অগ্রগতি আনছে। বাজারে সবচেয়ে প্রতিযোগিতামূলক, নতুন যুগের EEG ডিভাইসগুলির ক্ষেত্রে Emotiv-এর চেয়ে বেশি কেউ নতুন সীমানা অতিক্রম করছে না।
Emotiv হলো একটি বায়োইনফরমেটিক্স কোম্পানি এবং EEG ব্যবহারের মাধ্যমে নিউরোসায়েন্স সম্প্রদায়কে ক্ষমতায়িত করার ক্ষেত্রে অগ্রগামী। Emotiv-এর উদ্ভাবনগুলি BCI-এর আওতাভুক্ত, যা "মাইন্ড মেশিন ইন্টারফেস", "ডাইরেক্ট নিউরাল ইন্টারফেস" এবং "ব্রেন-মেশিন ইন্টারফেস" নামেও পরিচিত। মেশিন লার্নিং এবং প্রশিক্ষিত মানসিক কমান্ডের মাধ্যমে জ্ঞানীয় কর্মক্ষমতা ট্র্যাক করতে, আবেগ পর্যবেক্ষণ করতে এবং ভার্চুয়াল ও শারীরিক বস্তু নিয়ন্ত্রণ করতে এই প্রযুক্তিগুলি এক দশকেরও বেশি সময় ধরে ব্যবহৃত হচ্ছে।
Emotiv EEG হেডসেটগুলির মধ্যে রয়েছে Emotiv EPOC FLEX (৩২-চ্যানেল EEG), Emotiv INSIGHT ২.০ (৫-চ্যানেল EEG), এবং Epoc X (১৪-চ্যানেল EEG)। তাদের অনন্য অ্যালগরিদমগুলি সনাক্ত করে:
হতাশা
আগ্রহ
শিথিলতা
উত্তেজনা
ব্যস্ততা
মানসিক চাপ
মনোযোগ
Emotiv শুধু EEG হেডসেটের চেয়েও অনেক বেশি এগিয়ে চলেছে। তারা এমন সরঞ্জাম এবং বৈশিষ্ট্যগুলির একটি পরিবেশ তৈরি করতে সহায়তা করেছে যা শিক্ষাবিদ, ওয়েব ডেভেলপার এবং এমনকি নিউরোসায়েন্টিফিক ব্যাকগ্রাউন্ড নেই এমন কৌতূহলী ব্যক্তিরাও ব্যবহার করতে পারেন।
EmotivLABS
EmotivLABS, গবেষকদের সাথে ব্যক্তিগত ব্যবহারকারীদের একত্রিত করতে সাহায্য করে, যা Emotiv ব্রেন ডাটা ক্রাউডসোর্সিংয়ের সুযোগ সুবিধা প্রদান করে।
Emotiv Cortex
Emotiv Cortex-এর সাহায্যে গবেষকরা কাস্টম অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করতে পারেন যা ব্যবহারকারীদের রিয়েল-টাইম ব্রেন ডাটা ব্যবহার করে ব্যক্তিগতকৃত অভিজ্ঞতা এবং সক্রিয়করণ তৈরি করার সরঞ্জাম সরবরাহ করে।
EmotivPRO
গবেষক এবং প্রতিষ্ঠানগুলি তাদের Emotiv ডিভাইসগুলিকে EmotivPRO-এর সাথে যুক্ত করতে পারে, যা EEG ডাটা তৈরি, প্রকাশ, অর্জন এবং বিশ্লেষণে সহায়তা করে।
EmotivPRO Emotiv-এর ইন-হাউস, ক্লাউড-ভিত্তিক অ্যানালাইজার ব্যবহার করে পোস্ট-প্রসেস ডাটার একটি সমন্বিত বিশ্লেষণ অফার করে, যার ফলে গবেষকদের তাদের রেকর্ডিং রপ্তানি করার প্রয়োজনীয়তা দূর হয়।
যেহেতু প্রসেসিং পাইপলাইনটি Emotiv-এর ক্লাউড সার্ভারগুলিতে সম্পন্ন হয়, এটি আপনার সিস্টেমে কাজ কমিয়ে দেয় এবং আপনাকে সম্পদ সংরক্ষণ করতে দেয়। এই AI এবং ML EEG প্রযুক্তির সাহায্যে, আপনি কেবল সম্পদ সংরক্ষণই করেন না, বরং ক্লাউডের জটিল, রিয়েল-টাইম ডাটা বিশ্লেষণ থেকেও উপকৃত হন। ক্লাউড প্রযুক্তির উপযোগিতা ব্যবহার করে আপনার গবেষণায় আরও বেশি কিছু সম্পন্ন করুন যা কয়েক দিনের কাজকে কয়েক মিনিটে সংকুচিত করে এবং সময়সাপেক্ষ কাজগুলি সম্পন্ন করে।
এর EEG হেডসেট এবং অ্যাপ্লিকেশনগুলির সাথে, Emotiv ব্যক্তিদের তাদের মনের অভ্যন্তরীণ ক্রিয়াকলাপগুলি আনলক করতে এবং বিশ্বব্যাপী মস্তিষ্ক গবেষণাকে ত্বরান্বিত করতে ক্ষমতায়ন করে কোম্পানির মিশনকে এগিয়ে নিয়ে গেছে।
গবেষণা প্রতিষ্ঠানগুলি Emotiv-এর সাশ্রয়ী, রিমোট EEG প্রযুক্তি আবিষ্কার করছে। একইভাবে, উপভোক্তা গবেষণা এবং উপভোক্তা উদ্ভাবনের জন্য ব্যবহারের ক্ষেত্রগুলি অন্বেষণকারী কোম্পানি এবং এন্টারপ্রাইজের নিউরোসায়েন্স গবেষকরা বেশ কয়েকটি ব্যবসা-গুরুত্বপূর্ণ অ্যাপ্লিকেশনের জন্য Emotiv-এর EEG হেডসেট এবং অ্যাপ্লিকেশনগুলির উপযোগিতা আবিষ্কার করছেন।
Emotiv সম্পর্কে আরও জানতে চান? ওয়েবসাইট পরিদর্শন করতে বা একটি ডেমো অনুরোধ করতে এখানে ক্লিক করুন।
পড়তে থাকুন