নিউরোসায়েন্স EEG গবেষণায় AI মডেলের অবস্থা
মেহুল নায়ক
১৩ মার্চ, ২০২৩
শেয়ার:
মেশিন লার্নিং (এমএল) এবং ডিপ লার্নিং (ডিএল) থেকে আপনি কী লাভ করেন
আমরা "বড় তথ্য" এর যুগে প্রবেশ করেছি, যেখানে বৈজ্ঞানিক অগ্রগতি এবং আবিষ্কারের সুযোগগুলি তথ্য সংরক্ষণ এবং শেয়ারিং ক্ষমতার দ্বারা কম সীমাবদ্ধ। বরং, প্রযুক্তিগত এবং বৈজ্ঞানিক উদ্ভাবনগুলি আমাদের দক্ষতার উপর বেশি নির্ভরশীল যা এই প্রচুর পরিমাণে উপলব্ধ তথ্যকে দ্রুত এবং কার্যকরভাবে ব্যবহার করতে সক্ষম। এই অর্থে, ক্রমবর্ধমান শক্তিশালী এবং জটিল কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা মডেলিং সিস্টেম প্রমাণ করে যে এমনকি সবচেয়ে জটিল ডেটাসেটগুলি জটিল অ্যালগরিদমে পরিণত করা যায় যা সময়সাপেক্ষ ডেটা প্রক্রিয়াকরণের সক্ষমতা ব্যবহার করে।
নিউরোসায়েন্স এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা
এই অ্যালগরিদম এবং মডেলগুলি বিশেষত নিউরোসায়েন্টিস্ট এবং গবেষকদের জন্য বিশেষভাবে কার্যকর হয়ে উঠছে যারা মানুষের মানসিক প্রক্রিয়াগুলির গুরুত্ব বুঝতে এবং ভালভাবে প্রতিক্রিয়া জানাতে আশা করছেন।
অ্যাপ্লিকেশনগুলি সীমাহীন। এর ব্যবহারযোগ্যতা ভাল বিপণন এবং ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা থেকে মুখমণ্ডল চেনার প্রযুক্তি এবং ব্যক্তিদের জন্য তাদের সংবেদনশীল বোঝাপড়াকে মোকাবেলা করতে পরিণত হয়েছে।
বিশেষ করে, ইইজি এবং ব্রেন রিসার্চ কোম্পানি EMOTIV মেশিন লার্নিং এবং ডিপ লার্নিংয়ের শক্তি প্রদর্শন করেছে ব্রেন রিসার্চ পরিচালনার খরচ কমিয়ে এবং ডেটা সংগ্রহ এবং বিশ্লেষণে দক্ষতা বাড়িয়ে। এর ফলে, এটি ব্যক্তিদের, শিক্ষামূলক এবং একাডেমিক সম্প্রদায়গুলির এবং গ্রাহক গবেষণার জন্য ব্যবহার কেস অনুসন্ধানকারী সংস্থাগুলির জন্য ইইজির সার্বজনীনতা নাটকীয়ভাবে বাড়িয়ে দিয়েছে।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, মেশিন লার্নিং, এবং ডিপ লার্নিং
ধীরে ধীরে কিন্তু নিঃসন্দেহে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সেই অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে প্রবাহিত হচ্ছে যেগুলি পূর্ববর্তী প্রজন্ম ভাবতে পারেনি, গবেষণার জন্য খরচ বাধাগুলি কমিয়েছে এবং আগামী দিনের প্রযুক্তিগত উদ্ভাবনের একটি দ্রুত রুট তৈরি করেছে।
এটি ইইজি প্রযুক্তির ক্ষেত্রে আরো পরিষ্কার। উন্নত এমএল এবং ডিএল মডেলিং সংযুক্ত করে, নিউরোসায়েন্টিস্টরা কয়েকটি ক্ষেত্রে বিশাল সম্ভাবনাকে আনলক করছে, বিশেষত ব্রেন-কম্পিউটার ইন্টারফেস সিস্টেম এবং আবেগীয় স্বীকৃতিতে।
ইইজি ডেটার অর্থবোধক করার ক্ষেত্রে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা মডেলের বর্তমান অবস্থার জন্য, কয়েকটি উপাদানকে একে অপরের থেকে ধারণাগতভাবে পৃথক করা আবশ্যক। যদিও "কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা," "মেশিন লার্নিং," এবং "ডিপ লার্নিং" এর মতো শর্তগুলি প্রায়শই লোহার মতো ব্যবহার করা হয়, তবে এগুলির মধ্যে বিভিন্ন গুরুত্বপূর্ণ কিছু পার্থক্য রয়েছে।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা
যখন সৃজনশীল মনেরা প্রথম বোঝে যে যন্ত্রগুলি একদিন মানুষের মতো চিন্তা করতে শেখানো যেতে পারে, তখন "কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা" শব্দটির জন্ম হয়। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা বেশ কয়েকটি উপ-ক্ষেত্র যেমন মেশিন লার্নিং এবং ডিপ লার্নিং অন্তর্ভুক্ত করে।
মেশিন লার্নিং
মেশিন লার্নিং হল একটি উপ-ক্ষেত্র, বা শাখা, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার, ডেটা ব্যাংকের সাহায্যে প্রশিক্ষিত যা জটিল অ্যালগরিদম তৈরি করতে ব্যবহৃত হয়। তারপর এই অ্যালগরিদমগুলি নতুন বা নমুনা ডেটার বিষয়ে সঠিক পূর্বাভাস প্রদান, ডেটার জন্য অত্যন্ত সঠিক শ্রেণীবদ্ধকরণ ব্যবস্থা তৈরি করতে ব্যবহৃত হতে পারে এবং প্রক্রিয়ার মধ্যে বিজ্ঞানীদের জন্য এই যন্ত্রগুলি ছাড়া ব্যবহারযোগ্য হবে না এমন প্রকাশিত প্যাটার্ন এবং অন্তর্দৃষ্টি আবিষ্কার করতে সাহায্য করে।
ডিপ লার্নিং
ডিপ লার্নিং হল মেশিন লার্নিংকে আরও একটি স্তরে নিয়ে যাওয়া, শিক্ষণ এবং প্রশিক্ষণের প্রক্রিয়ার আরও বেশি দিক স্বয়ংক্রিয় করে। ডিপ লার্নিং অ্যালগরিদমগুলি অগঠিত ডেটা সেটগুলিকে ডিকোড করতে পারে, যেমন পাঠ্য বা ছবি, এবং তাই মানুষের হস্তক্ষেপ অনেক কম প্রয়োজন। এই কারণে, ডিপ লার্নিংকে "স্কেলেবল মেশিন লার্নিং" হিসাবে বর্ণনা করা হয়েছে।
ইইজির ঐতিহাসিক সীমাবদ্ধতা এবং চ্যালেঞ্জ: কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার প্রয়োজন
মানুষের মস্তিষ্কের মধ্যে প্রায় ১০০ বিলিয়ন নিউরন রয়েছে। এই নিউরনগুলির মধ্যে জটিল সম্পর্কগুলি এবং তাদের যথাক্রমে সিন্যাপটিক সংযোগগুলিকে পুরোপুরিভাবে বোঝার জন্য বিশাল পরিমাণ মস্তিষ্কের ডেটাকে একটি সামগ্রিকভাবে দেখতে হবে। দশক জুড়ে, ইইজি ডেটা থেকে মেটা-লেভেল নিউরাল সার্কিটের প্যাটার্নগুলি আলাদা করার ক্ষমতা ইইজি পড়ার ক্ষেত্রে একটি প্রধান হার সীমাবদ্ধ পদক্ষেপ হিসাবে প্রতিনিধিত্ব করেছে।
ইইজি প্রযুক্তিটি নিজেই অত্যন্ত সস্তা। প্রথম ইইজি মস্তিষ্কের তরঙ্গ রেকর্ডিংগুলি ১৮০০-এর শেষদিকে তৈরি হয়েছিল এবং ইইজি পড়ার সংগ্রহের প্রক্রিয়া অযোজ্য এবং সম্পর্কিতভাবে অগ্রসর।
তবে, ইইজি ডেটা সংগ্রহ এবং বিশ্লেষণের সাথে সংশ্লিষ্ট খরচগুলি মূলত তাত্ত্বিক কেনরিক প্রক্রিয়া করার জন্য হাতে তৈরি কামলার শ্রমের কারণে ঘটে, যেখানে সিগন্যাল-টু-নয়েজ অনুপাত কম থাকে। ইইজি ডেটা জটিল এবং এটি উভয়ই অণুজীব এবং অ-স্থির দিকগুলি বহন করে। এটি এমন উপাদানগুলিও নিয়ে আসে যা একেকজন ব্যক্তির জন্য ভিন্ন।
গবেষকদের বড় পরিমাণ ডেটা ম্যানুয়ালি প্রাসঙ্গিক নয় এমন শোর পেছনে রাখতে এবং সমস্ত ভিন্ন ভ্যারিয়েবলের জন্য হিসাব করতে বাধ্য হয়েছিল। তাই, এটি বেশ কিছু সময়ের জন্য ইইজিকে আরও উন্নত কাজের জন্য যেমন আবেগীয় চিন্তা ব্যবহার করা কোনোভাবে অযোগ্য এবং অকার্যকর হয়ে পড়েছে। তবুও, গবেষকরা চেষ্টা করেছিল।
ইইজি মস্তিষ্কের ডেটার সংগ্রহ এবং বিশ্লেষণকে সহজতর করার এবং গবেষকদের জন্য খরচ-লाभের বাধা কম করার জন্য নিউরোসায়েন্টিস্টরা একটি ইইজি শ্রেণীবদ্ধকরণ প্রক্রিয়াকরণ পাইপলাইন তৈরি করেছেন তাদের প্রতিটি পদক্ষেপগুলি ভাঙার, যথাক্রমে কৌশল এবং প্রযুক্তি সংশোধন করার এবং ইইজির অ্যাপ্লিকেশনগুলি বাড়ানোর জন্য।
সাধারণ ৫-ধাপ ইইজি শ্রেণীবদ্ধকরণ পাইপলাইন
ডেটা আগে থেকে প্রক্রিয়াজات।
শ্রেণীবদ্ধকরণ পদ্ধতি ইনিশিয়ালাইজ করা।
শ্রেণীবদ্ধকারীর জন্য ডেটা সেট বিতরণ।
নতুন ডেটার শ্রেণী ভবিষ্যদ্বাণী করা।
টেস্ট ডেটা সেটের শ্রেণীবদ্ধকরণ মডেল মূল্যায়ন করা।
যদিও ইইজি বর্তমানে মস্তিষ্কের কার্যকলাপ ধরা সর্বাধিক কার্যকর এবং তথ্যপূর্ণ পদ্ধতিগুলির মধ্যে একটি, বিজ্ঞানীরা যতটা নির্ভরযোগ্যভাবে মস্তিষ্কের ডেটা রেকর্ড করতে এবং সেই ইইজি রেকর্ডিংগুলি দক্ষতার সাথে প্রক্রিয়া করতে পারেন, ইইজি ডেটার ব্যবহার সীমিত।
ইইজির ভবিষ্যৎ: কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং বড় তথ্য সক্ষমতার উত্থান
“বড় তথ্য” শব্দটি আধুনিক প্রযুক্তির সাথে আমাদের যে অগ্রগতি এবং গতিতে ডেটা সংগ্রহ এবং প্রক্রিয়া করার ক্ষমতা দেয় তা বোঝান। বড় তথ্য নাটকীয়ভাবে নিউরোসায়েন্সের দৃষ্টিভঙ্গিকে পরিবর্তিত করছে। সোজা কথায়, আমরা এখন, আগের থেকে বেশি, যে বিস্তৃত পরিমাণে ডেটা সংগ্রহ করছি তা ব্যবহারের জন্য আরও বেশি উপযুক্ত।
শ্রেণীবদ্ধকরণ কাজগুলি, বিশেষত যেগুলি আবেগীয় অবস্থাগুলিকে সনাক্ত করতে সম্পর্কিত, ক্রমবর্ধমান দ্বিমাত্রিক এবং বহু-পদবাচ্য শ্রেণীবদ্ধকরণ প্রক্রিয়া দ্বারা পরিচালিত হয়। সুপারভাইজড এমএল অ্যালগরিদমগুলি প্রশিক্ষণ ডেটা শিখে, মডেল এবং শিখানো প্যারামিটার তৈরি করে এবং তারপর নতুন ডেটাতে তাদের প্রয়োগ করে যাতে প্রতিটি ডেটা সেটকে তার যথাযথ শ্রেণী লেবেল দেওয়া যায়। এই প্রক্রিয়াটি মানুষের জন্য সময়সাপেক্ষ, পুনরাবৃত্তিমূলক সিদ্ধান্তগুলি নেওয়ার প্রয়োজন অবলম্বন করে।
“কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা” বা “মেশিন লার্নিং” শব্দগুলি শোনা সহজ, এবং পপ সংস্কৃতির উপাদানগুলিতে ১৯৮৪ সালের চলচ্চিত্রের মতো ভবিষ্যতের জগতগুলি নিয়ে চিন্তা করা। আপনি এই প্রযুক্তিগুলি বোঝা বা আপনার দৈনন্দিন জীবনের অন্তর্গত কাজে অসংবেদনশীল হতে পারেন।
সেই ফাঁদে পড়বেন না
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্লকবাস্টার হিট বা আইজ্যাক আসিমভের ১৯৫০ সালের কাহিনী I, Robot এর মতো বিজ্ঞান কথাসাহিত্যের ক্লাসিকে প্রথমে পাঠাতি হিসাবে বর্ণনা করার চেয়ে הרבה কম জটিল। এমনকি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার অধ্যয়নের বাইরেও থাকা ব্যক্তিরাও বর্তমান কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা মডেলগুলি বোঝার এবং উপলব্ধ মডেলগুলি নিজেদের গবেষণায় ব্যবহার করতে পারেন।
ইইজি অনুসন্ধান সাহিত্যে বাস্তব-কালীন এমএল এবং ডিএল অ্যাপ্লিকেশন
মস্তিষ্কের ডেটা বোঝার জন্য এমএল এবং ডিএল অ্যালগরিদম ব্যবহারের হার গত 몇 বছরে উল্লেখযোগ্যভাবে বেড়েছে, যেমন একটি পদ্ধতিগত পর্যালোচনা দ্বারা প্রকাশিত হয়েছে যা ২০২১ সালে প্রকাশিত হয়েছে যার লক্ষ্য ছিল ইইজি-প্রক্রিয়াকরণ অ্যালগরিদমগুলি বিকাশ এবং সংশোধন করা। এই পর্যালোচনায় প্রায় ৬৩% নথিপত্র কভার করা হয়েছে যা গত তিন বছরে প্রকাশিত হয়েছে, যা ভবিষ্যৎ ব্রেইন-কম্পিউটার ইন্টারফেস সিস্টেম এবং আবেগীয় গবেষণা নতুনভাবে উন্মোচিত হওয়ার সম্ভাবনা প্রবল।
একটি লুকাস গেইমেনের প্রকাশিত প্রতিবেদনে “মেশিন-লার্নিং ভিত্তিক ইইজি প্যাথলজি ডায়াগনোসিস” তে তিনি এবং তার দল এমএল পদ্ধতি এবং ক্লিনিকাল ইইজি বিশ্লেষণের তাদের সক্ষমতা নিয়ে অনুসন্ধান করেছেন। স্ব-স্বাআধারিত ইইজি মডেলগুলিকে বৈশিষ্ট্য ভিত্তিক বা শেষে-পর্যন্ত পদ্ধতিতে শ্রেণীবদ্ধ করে, তারা “প্রস্তাবিত বৈশিষ্ট্য ভিত্তিক কাঠামো এবং ডীপ নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি একটি ইইজি-অপ্টিমাইজড টেম্পোরাল কন্ভুলেশনাল নেটওয়ার্ক (টিসিএন) প্রয়োগ করেছে।” তারা আবিষ্কার করেছেন যে উভয় পদ্ধতির জন্য যথাক্রমে নির্ভুলতা প্রায় ৮১% থেকে ৮৬% সীমাবদ্ধ। উভয় পদ্ধতির প্রস্তাবিত বৈশিষ্ট্য ভিত্তিক ডিকোডিং কাঠামো ডীপ নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির সাথে সমানভাবে নির্ভুলতা রয়েছে।
ইয়ান্নিক রয় এর এট আল নিবন্ধ জার্নাল অফ নিউরোইঞ্জিনিয়ারিং আলোচনা করেন কিভাবে তিনি এবং তার দল ২০১০ সালের জানুয়ারী থেকে ২০১৮ সালের জুলাইয়ের মধ্যে প্রকাশিত ১৫৪টি নিবন্ধ পর্যালোচনা করেছেন যা ইইজিতে ডিপ লার্নিং প্রয়োগ করেছে। এই নিবন্ধগুলি “মৃগী, ঘুম, ব্রেন-কম্পিউটার ইন্টারফেসিং এবং উন্নয়ন এবং আবেগ মনিটরিং” এর মতো বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশন এলাকায় বিস্তৃত ছিল। তারা আবিস্কার করেছেন যে ইইজি ডেটার ব্যবহার সময়কাল কয়েক মিনিট থেকে কয়েক ঘণ্টা পরিবর্তিত হয়েছে। তবে, ডিপ লার্নিং মডেল প্রশিক্ষণের সময় দেখা নমুনার সংখ্যা কয়েক ডজন থেকে কয়েক মিলিয়ন পরিবর্তিত হয়েছে। সমস্ত এই তথ্যের মধ্যে, তারা আবিষ্কার করেছে যে গতিবিধির সাথে থাকা ডিপ লার্নিং পদ্ধতিগুলি সমস্ত ব্যবহারকারীর মধ্যে আরও সঠিক ছিল যারা ঐতিহ্যবাহী শর্তগুলির মাধ্যমে যায়।
ভিজ্যুয়ালাইজেশন এবং বিশ্লেষণগুলি ইঙ্গিত করে যে উভয় পদ্ধতি তথ্যের অনুরূপ দিকগুলি ব্যবহার করে, উদাহরণস্বরূপ, সময়গত ইলেকট্রোড অবস্থানে ডেল্টা এবং থেটা ব্যান্ড শক্তি। ইয়ান্নিক রয় এট আল বিশ্বাস করান যে বর্তমান দ্বিমাত্রিক ইইজি প্যাথলজি ডিকোডারগুলি ৯০% এর নিকটবর্তী নির্ভুলতায় পান, ক্লিনিকাল লেবেলগুলির অক্ষম আন্তঃমেটর সমঝোতা সহ এবং যে ধরনের ডিকোডারগুলিও ক্লিনিকালভাবে কার্যকর, যেখানে ক্লিনিকাল ইইজি বিশেষজ্ঞরা বিরল। তারা প্রস্তাব করেছে যে বৈশিষ্ট্য-ভিত্তিক কাঠামো ওপেন সোর্স হিসাবে উপলব্ধ রয়েছে, যা ইইজি মেশিন লার্নিং গবেষণার জন্য একটি নতুন সরঞ্জাম সরবরাহ করে।
ডিপ লার্নিং প্রকাশনার একটি বিপুল বৃদ্ধির অভিজ্ঞতা পেয়েছে, এটি বিজ্ঞানের জনসাধারণের মধ্যে এই ধরনের প্রক্রিয়াকরণের প্রতি বৃদ্ধি সম্পর্কিত আগ্রহকে প্রতিফলিত করে।
EMOTIV ব্রেন ডেটা এবং ইইজি ডিভাইসের মধ্যে কী অনন্য?
মেশিন লার্নিং এবং ডিপ লার্নিং মডেলগুলি ইইজি প্রযুক্তিগুলিতে বিপ্লবী অগ্রগতি নিয়ে আসছে। বাজারে সবচেয়ে প্রতিযোগী, নতুন যুগের ইইজি ডিভাইসগুলির মধ্যে, কোন সংস্থা EMOTIV এর চেয়ে বেশি সীমা বাড়াচ্ছে।
EMOTIV একটি জীবগত তথ্য সংস্থা এবং ইইজির ব্যবহার দ্বারা নিউরোসায়েন্স সম্প্রদায়কে ক্ষমতায়ন করায় অগ্রণী। EMOTIV-এর উদ্ভাবনগুলি বিবিসিআইগুলির ছাতার নীচে পড়ে, যেগুলিকে "মাইন্ড মেশিন ইন্টারফেস," "ডাইরেক্ট নিউরাল ইন্টারফেস," এবং "ব্রেন-মেশিন ইন্টারফেস" বলা হয়। এই প্রযুক্তিগুলি এক দশকেরও বেশি সময় ধরে ব্যবহৃত হয়েছে মানসিক কর্মক্ষমতা ট্র্যাকিং, আবেগ মনিটরিং, এবং ভার্চুয়াল এবং শারীরিক বস্তু নিয়ন্ত্রণ করতে যন্ত্রগত লার্নিং এবং প্রশিক্ষিত মানসিক আদেশের মাধ্যমে।
EMOTIV ইইজি হেডসেটগুলির মধ্যে EMOTIV EPOC FLEX (৩২-চ্যানেল ইইজি), EMOTIV INSIGHT ২.০ (৫-চ্যানেল ইইজি), এবং EPOC X (১৪-চ্যানেল ইইজি) অন্তর্ভুক্ত। তাদের বিশেষ অ্যালগরিদমগুলি সনাক্ত করে:
অস্থিরতা
আসক্তি
শিথিলতা
উত্তেজনা
বাগদান
চাপ
মনোযোগ
EMOTIV ইইজি হেডসেটগুলি ছাড়াও অনেক বিন্যাস ব্যবহার করছে। তারা একাডেমিক গবেষকদের, ওয়েব ডেভেলপারদের এবং এমনকি কোনো নিউরোসায়েন্টিফিক ব্যাকগ্রাউন্ড ছাড়া আগ্রহী ব্যক্তিদের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে এমন উপকরণের এবং বৈশিষ্ট্যের একটি পরিবেশ তৈরি করতে সহায়তা করেছে।
EmotivLABS
EmotivLABS ব্যক্তিগত ব্যবহারকারীদের গবেষকদের সাথে যুক্ত করে, EMOTIV মস্তিষ্কের ডেটা প্রচলনের সুযোগ সৃষ্টি করে।
EMOTIV কর্টেক্স
EMOTIV Cortex ব্যবহার করে, গবেষকরা কাস্টম অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করতে পারেন যা ব্যবহারকারীদের বাস্তব সময়ের ব্রেন ডেটা ব্যবহার করে ব্যক্তিগত অভিজ্ঞতা এবং সক্রিয় করার সরঞ্জামগুলি তৈরি করার প্রস্তাব দেয়।
EmotivPRO
গবেষক এবং প্রতিষ্ঠানগুলি তাদের EMOTIV ডিভাইসগুলিকে EmotivPRO এর সাথে যুক্ত করতে পারে, যা ইইজি ডেটা তৈরি, প্রকাশ, অধিকার এবং বিশ্লেষণে সহায়তা করে।
EmotivPRO EMOTIV-এর ইন-হাউস, ক্লাউড-ভিত্তিক বিশ্লেষক ব্যবহার করে পোস্ট-প্রক্রিয়া ডেটার একটি সমন্বিত বিশ্লেষণা প্রদান করে, যা গবেষকদের তাদের রেকর্ডিংগুলি রপ্তানি করার প্রয়োজন দূর করে।
যেহেতু প্রক্রিয়াকরণ পাইপলাইন EMOTIV-এর ক্লাউড সার্ভারে সম্পন্ন হয়, এটি আপনার সিস্টেমের উপর চাপ কমাচ্ছে এবং আপনাকে সম্পদ সংরক্ষণের সুযোগ দেয়। এই কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং এমএল ইইজি প্রযুক্তির সাহায্যে, আপনি শুধুমাত্র সম্পদের সঠিক সংগ্রহ করেন না, বরং জটিল, বাস্তব সময়ের তথ্য বিশ্লেষণের সুবিধা পাবেন। ক্লাউড প্রযুক্তির সুবিধা গ্রহণ করে যা দিনের পর দিনের কাজগুলোকে মিনিটে সম্পন্ন করতে পারে এবং সময়-ধীশক্তি কাজগুলো সম্পন্ন করতে পারে, আপনার গবেষণার কার্যকরতা বাড়ান।
EMOTIV হেডসেট এবং অ্যাপ্লিকেশনগুলির মাধ্যমে, EMOTIV কোম্পানির মিশনকে এগিয়ে নিয়েছে যার উদ্দেশ্য হচ্ছে ব্যক্তিদের তাদের মনে অন্তর্দृष्टির কার্যকারিতা উন্মোচন এবং বৈশ্বিক মস্তিষ্ক গবেষণাকে ত্বরান্বিত করা।
গবেষণা প্রতিষ্ঠানগুলি ইইজি প্রযুক্তির কম খরচে, রিমোট সুবিধা আবিষ্কার করছে। একইভাবে, প্রতিষ্ঠান এবং কোম্পানিগুলির গবেষক যিনি গ্রাহক গবেষণা এবং উদ্ভাবন অনুসন্ধানকারী ব্যবহার কেসগুলি অনুসন্ধান করছে, EMOTIV এর ইইজি হেডসেট এবং অ্যাপ্লিকেশনগুলির ব্যবহারকারী হিসেবে বিভিন্ন ব্যবসায়িক ক্রিটিক্যাল প্রয়োজনে EMOTIV-এর কার্যকারিতা আবিষ্কার করছেন।
EMOTIV সম্পর্কে আরও জানতে চান? এখানে ক্লিক করুন ওয়েবসাইট পরিদর্শন করতে বা একটি ডেমো অনুরোধ করতে।
মেশিন লার্নিং (এমএল) এবং ডিপ লার্নিং (ডিএল) থেকে আপনি কী লাভ করেন
আমরা "বড় তথ্য" এর যুগে প্রবেশ করেছি, যেখানে বৈজ্ঞানিক অগ্রগতি এবং আবিষ্কারের সুযোগগুলি তথ্য সংরক্ষণ এবং শেয়ারিং ক্ষমতার দ্বারা কম সীমাবদ্ধ। বরং, প্রযুক্তিগত এবং বৈজ্ঞানিক উদ্ভাবনগুলি আমাদের দক্ষতার উপর বেশি নির্ভরশীল যা এই প্রচুর পরিমাণে উপলব্ধ তথ্যকে দ্রুত এবং কার্যকরভাবে ব্যবহার করতে সক্ষম। এই অর্থে, ক্রমবর্ধমান শক্তিশালী এবং জটিল কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা মডেলিং সিস্টেম প্রমাণ করে যে এমনকি সবচেয়ে জটিল ডেটাসেটগুলি জটিল অ্যালগরিদমে পরিণত করা যায় যা সময়সাপেক্ষ ডেটা প্রক্রিয়াকরণের সক্ষমতা ব্যবহার করে।
নিউরোসায়েন্স এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা
এই অ্যালগরিদম এবং মডেলগুলি বিশেষত নিউরোসায়েন্টিস্ট এবং গবেষকদের জন্য বিশেষভাবে কার্যকর হয়ে উঠছে যারা মানুষের মানসিক প্রক্রিয়াগুলির গুরুত্ব বুঝতে এবং ভালভাবে প্রতিক্রিয়া জানাতে আশা করছেন।
অ্যাপ্লিকেশনগুলি সীমাহীন। এর ব্যবহারযোগ্যতা ভাল বিপণন এবং ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা থেকে মুখমণ্ডল চেনার প্রযুক্তি এবং ব্যক্তিদের জন্য তাদের সংবেদনশীল বোঝাপড়াকে মোকাবেলা করতে পরিণত হয়েছে।
বিশেষ করে, ইইজি এবং ব্রেন রিসার্চ কোম্পানি EMOTIV মেশিন লার্নিং এবং ডিপ লার্নিংয়ের শক্তি প্রদর্শন করেছে ব্রেন রিসার্চ পরিচালনার খরচ কমিয়ে এবং ডেটা সংগ্রহ এবং বিশ্লেষণে দক্ষতা বাড়িয়ে। এর ফলে, এটি ব্যক্তিদের, শিক্ষামূলক এবং একাডেমিক সম্প্রদায়গুলির এবং গ্রাহক গবেষণার জন্য ব্যবহার কেস অনুসন্ধানকারী সংস্থাগুলির জন্য ইইজির সার্বজনীনতা নাটকীয়ভাবে বাড়িয়ে দিয়েছে।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, মেশিন লার্নিং, এবং ডিপ লার্নিং
ধীরে ধীরে কিন্তু নিঃসন্দেহে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সেই অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে প্রবাহিত হচ্ছে যেগুলি পূর্ববর্তী প্রজন্ম ভাবতে পারেনি, গবেষণার জন্য খরচ বাধাগুলি কমিয়েছে এবং আগামী দিনের প্রযুক্তিগত উদ্ভাবনের একটি দ্রুত রুট তৈরি করেছে।
এটি ইইজি প্রযুক্তির ক্ষেত্রে আরো পরিষ্কার। উন্নত এমএল এবং ডিএল মডেলিং সংযুক্ত করে, নিউরোসায়েন্টিস্টরা কয়েকটি ক্ষেত্রে বিশাল সম্ভাবনাকে আনলক করছে, বিশেষত ব্রেন-কম্পিউটার ইন্টারফেস সিস্টেম এবং আবেগীয় স্বীকৃতিতে।
ইইজি ডেটার অর্থবোধক করার ক্ষেত্রে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা মডেলের বর্তমান অবস্থার জন্য, কয়েকটি উপাদানকে একে অপরের থেকে ধারণাগতভাবে পৃথক করা আবশ্যক। যদিও "কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা," "মেশিন লার্নিং," এবং "ডিপ লার্নিং" এর মতো শর্তগুলি প্রায়শই লোহার মতো ব্যবহার করা হয়, তবে এগুলির মধ্যে বিভিন্ন গুরুত্বপূর্ণ কিছু পার্থক্য রয়েছে।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা
যখন সৃজনশীল মনেরা প্রথম বোঝে যে যন্ত্রগুলি একদিন মানুষের মতো চিন্তা করতে শেখানো যেতে পারে, তখন "কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা" শব্দটির জন্ম হয়। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা বেশ কয়েকটি উপ-ক্ষেত্র যেমন মেশিন লার্নিং এবং ডিপ লার্নিং অন্তর্ভুক্ত করে।
মেশিন লার্নিং
মেশিন লার্নিং হল একটি উপ-ক্ষেত্র, বা শাখা, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার, ডেটা ব্যাংকের সাহায্যে প্রশিক্ষিত যা জটিল অ্যালগরিদম তৈরি করতে ব্যবহৃত হয়। তারপর এই অ্যালগরিদমগুলি নতুন বা নমুনা ডেটার বিষয়ে সঠিক পূর্বাভাস প্রদান, ডেটার জন্য অত্যন্ত সঠিক শ্রেণীবদ্ধকরণ ব্যবস্থা তৈরি করতে ব্যবহৃত হতে পারে এবং প্রক্রিয়ার মধ্যে বিজ্ঞানীদের জন্য এই যন্ত্রগুলি ছাড়া ব্যবহারযোগ্য হবে না এমন প্রকাশিত প্যাটার্ন এবং অন্তর্দৃষ্টি আবিষ্কার করতে সাহায্য করে।
ডিপ লার্নিং
ডিপ লার্নিং হল মেশিন লার্নিংকে আরও একটি স্তরে নিয়ে যাওয়া, শিক্ষণ এবং প্রশিক্ষণের প্রক্রিয়ার আরও বেশি দিক স্বয়ংক্রিয় করে। ডিপ লার্নিং অ্যালগরিদমগুলি অগঠিত ডেটা সেটগুলিকে ডিকোড করতে পারে, যেমন পাঠ্য বা ছবি, এবং তাই মানুষের হস্তক্ষেপ অনেক কম প্রয়োজন। এই কারণে, ডিপ লার্নিংকে "স্কেলেবল মেশিন লার্নিং" হিসাবে বর্ণনা করা হয়েছে।
ইইজির ঐতিহাসিক সীমাবদ্ধতা এবং চ্যালেঞ্জ: কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার প্রয়োজন
মানুষের মস্তিষ্কের মধ্যে প্রায় ১০০ বিলিয়ন নিউরন রয়েছে। এই নিউরনগুলির মধ্যে জটিল সম্পর্কগুলি এবং তাদের যথাক্রমে সিন্যাপটিক সংযোগগুলিকে পুরোপুরিভাবে বোঝার জন্য বিশাল পরিমাণ মস্তিষ্কের ডেটাকে একটি সামগ্রিকভাবে দেখতে হবে। দশক জুড়ে, ইইজি ডেটা থেকে মেটা-লেভেল নিউরাল সার্কিটের প্যাটার্নগুলি আলাদা করার ক্ষমতা ইইজি পড়ার ক্ষেত্রে একটি প্রধান হার সীমাবদ্ধ পদক্ষেপ হিসাবে প্রতিনিধিত্ব করেছে।
ইইজি প্রযুক্তিটি নিজেই অত্যন্ত সস্তা। প্রথম ইইজি মস্তিষ্কের তরঙ্গ রেকর্ডিংগুলি ১৮০০-এর শেষদিকে তৈরি হয়েছিল এবং ইইজি পড়ার সংগ্রহের প্রক্রিয়া অযোজ্য এবং সম্পর্কিতভাবে অগ্রসর।
তবে, ইইজি ডেটা সংগ্রহ এবং বিশ্লেষণের সাথে সংশ্লিষ্ট খরচগুলি মূলত তাত্ত্বিক কেনরিক প্রক্রিয়া করার জন্য হাতে তৈরি কামলার শ্রমের কারণে ঘটে, যেখানে সিগন্যাল-টু-নয়েজ অনুপাত কম থাকে। ইইজি ডেটা জটিল এবং এটি উভয়ই অণুজীব এবং অ-স্থির দিকগুলি বহন করে। এটি এমন উপাদানগুলিও নিয়ে আসে যা একেকজন ব্যক্তির জন্য ভিন্ন।
গবেষকদের বড় পরিমাণ ডেটা ম্যানুয়ালি প্রাসঙ্গিক নয় এমন শোর পেছনে রাখতে এবং সমস্ত ভিন্ন ভ্যারিয়েবলের জন্য হিসাব করতে বাধ্য হয়েছিল। তাই, এটি বেশ কিছু সময়ের জন্য ইইজিকে আরও উন্নত কাজের জন্য যেমন আবেগীয় চিন্তা ব্যবহার করা কোনোভাবে অযোগ্য এবং অকার্যকর হয়ে পড়েছে। তবুও, গবেষকরা চেষ্টা করেছিল।
ইইজি মস্তিষ্কের ডেটার সংগ্রহ এবং বিশ্লেষণকে সহজতর করার এবং গবেষকদের জন্য খরচ-লाभের বাধা কম করার জন্য নিউরোসায়েন্টিস্টরা একটি ইইজি শ্রেণীবদ্ধকরণ প্রক্রিয়াকরণ পাইপলাইন তৈরি করেছেন তাদের প্রতিটি পদক্ষেপগুলি ভাঙার, যথাক্রমে কৌশল এবং প্রযুক্তি সংশোধন করার এবং ইইজির অ্যাপ্লিকেশনগুলি বাড়ানোর জন্য।
সাধারণ ৫-ধাপ ইইজি শ্রেণীবদ্ধকরণ পাইপলাইন
ডেটা আগে থেকে প্রক্রিয়াজات।
শ্রেণীবদ্ধকরণ পদ্ধতি ইনিশিয়ালাইজ করা।
শ্রেণীবদ্ধকারীর জন্য ডেটা সেট বিতরণ।
নতুন ডেটার শ্রেণী ভবিষ্যদ্বাণী করা।
টেস্ট ডেটা সেটের শ্রেণীবদ্ধকরণ মডেল মূল্যায়ন করা।
যদিও ইইজি বর্তমানে মস্তিষ্কের কার্যকলাপ ধরা সর্বাধিক কার্যকর এবং তথ্যপূর্ণ পদ্ধতিগুলির মধ্যে একটি, বিজ্ঞানীরা যতটা নির্ভরযোগ্যভাবে মস্তিষ্কের ডেটা রেকর্ড করতে এবং সেই ইইজি রেকর্ডিংগুলি দক্ষতার সাথে প্রক্রিয়া করতে পারেন, ইইজি ডেটার ব্যবহার সীমিত।
ইইজির ভবিষ্যৎ: কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং বড় তথ্য সক্ষমতার উত্থান
“বড় তথ্য” শব্দটি আধুনিক প্রযুক্তির সাথে আমাদের যে অগ্রগতি এবং গতিতে ডেটা সংগ্রহ এবং প্রক্রিয়া করার ক্ষমতা দেয় তা বোঝান। বড় তথ্য নাটকীয়ভাবে নিউরোসায়েন্সের দৃষ্টিভঙ্গিকে পরিবর্তিত করছে। সোজা কথায়, আমরা এখন, আগের থেকে বেশি, যে বিস্তৃত পরিমাণে ডেটা সংগ্রহ করছি তা ব্যবহারের জন্য আরও বেশি উপযুক্ত।
শ্রেণীবদ্ধকরণ কাজগুলি, বিশেষত যেগুলি আবেগীয় অবস্থাগুলিকে সনাক্ত করতে সম্পর্কিত, ক্রমবর্ধমান দ্বিমাত্রিক এবং বহু-পদবাচ্য শ্রেণীবদ্ধকরণ প্রক্রিয়া দ্বারা পরিচালিত হয়। সুপারভাইজড এমএল অ্যালগরিদমগুলি প্রশিক্ষণ ডেটা শিখে, মডেল এবং শিখানো প্যারামিটার তৈরি করে এবং তারপর নতুন ডেটাতে তাদের প্রয়োগ করে যাতে প্রতিটি ডেটা সেটকে তার যথাযথ শ্রেণী লেবেল দেওয়া যায়। এই প্রক্রিয়াটি মানুষের জন্য সময়সাপেক্ষ, পুনরাবৃত্তিমূলক সিদ্ধান্তগুলি নেওয়ার প্রয়োজন অবলম্বন করে।
“কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা” বা “মেশিন লার্নিং” শব্দগুলি শোনা সহজ, এবং পপ সংস্কৃতির উপাদানগুলিতে ১৯৮৪ সালের চলচ্চিত্রের মতো ভবিষ্যতের জগতগুলি নিয়ে চিন্তা করা। আপনি এই প্রযুক্তিগুলি বোঝা বা আপনার দৈনন্দিন জীবনের অন্তর্গত কাজে অসংবেদনশীল হতে পারেন।
সেই ফাঁদে পড়বেন না
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্লকবাস্টার হিট বা আইজ্যাক আসিমভের ১৯৫০ সালের কাহিনী I, Robot এর মতো বিজ্ঞান কথাসাহিত্যের ক্লাসিকে প্রথমে পাঠাতি হিসাবে বর্ণনা করার চেয়ে הרבה কম জটিল। এমনকি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার অধ্যয়নের বাইরেও থাকা ব্যক্তিরাও বর্তমান কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা মডেলগুলি বোঝার এবং উপলব্ধ মডেলগুলি নিজেদের গবেষণায় ব্যবহার করতে পারেন।
ইইজি অনুসন্ধান সাহিত্যে বাস্তব-কালীন এমএল এবং ডিএল অ্যাপ্লিকেশন
মস্তিষ্কের ডেটা বোঝার জন্য এমএল এবং ডিএল অ্যালগরিদম ব্যবহারের হার গত 몇 বছরে উল্লেখযোগ্যভাবে বেড়েছে, যেমন একটি পদ্ধতিগত পর্যালোচনা দ্বারা প্রকাশিত হয়েছে যা ২০২১ সালে প্রকাশিত হয়েছে যার লক্ষ্য ছিল ইইজি-প্রক্রিয়াকরণ অ্যালগরিদমগুলি বিকাশ এবং সংশোধন করা। এই পর্যালোচনায় প্রায় ৬৩% নথিপত্র কভার করা হয়েছে যা গত তিন বছরে প্রকাশিত হয়েছে, যা ভবিষ্যৎ ব্রেইন-কম্পিউটার ইন্টারফেস সিস্টেম এবং আবেগীয় গবেষণা নতুনভাবে উন্মোচিত হওয়ার সম্ভাবনা প্রবল।
একটি লুকাস গেইমেনের প্রকাশিত প্রতিবেদনে “মেশিন-লার্নিং ভিত্তিক ইইজি প্যাথলজি ডায়াগনোসিস” তে তিনি এবং তার দল এমএল পদ্ধতি এবং ক্লিনিকাল ইইজি বিশ্লেষণের তাদের সক্ষমতা নিয়ে অনুসন্ধান করেছেন। স্ব-স্বাআধারিত ইইজি মডেলগুলিকে বৈশিষ্ট্য ভিত্তিক বা শেষে-পর্যন্ত পদ্ধতিতে শ্রেণীবদ্ধ করে, তারা “প্রস্তাবিত বৈশিষ্ট্য ভিত্তিক কাঠামো এবং ডীপ নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি একটি ইইজি-অপ্টিমাইজড টেম্পোরাল কন্ভুলেশনাল নেটওয়ার্ক (টিসিএন) প্রয়োগ করেছে।” তারা আবিষ্কার করেছেন যে উভয় পদ্ধতির জন্য যথাক্রমে নির্ভুলতা প্রায় ৮১% থেকে ৮৬% সীমাবদ্ধ। উভয় পদ্ধতির প্রস্তাবিত বৈশিষ্ট্য ভিত্তিক ডিকোডিং কাঠামো ডীপ নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির সাথে সমানভাবে নির্ভুলতা রয়েছে।
ইয়ান্নিক রয় এর এট আল নিবন্ধ জার্নাল অফ নিউরোইঞ্জিনিয়ারিং আলোচনা করেন কিভাবে তিনি এবং তার দল ২০১০ সালের জানুয়ারী থেকে ২০১৮ সালের জুলাইয়ের মধ্যে প্রকাশিত ১৫৪টি নিবন্ধ পর্যালোচনা করেছেন যা ইইজিতে ডিপ লার্নিং প্রয়োগ করেছে। এই নিবন্ধগুলি “মৃগী, ঘুম, ব্রেন-কম্পিউটার ইন্টারফেসিং এবং উন্নয়ন এবং আবেগ মনিটরিং” এর মতো বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশন এলাকায় বিস্তৃত ছিল। তারা আবিস্কার করেছেন যে ইইজি ডেটার ব্যবহার সময়কাল কয়েক মিনিট থেকে কয়েক ঘণ্টা পরিবর্তিত হয়েছে। তবে, ডিপ লার্নিং মডেল প্রশিক্ষণের সময় দেখা নমুনার সংখ্যা কয়েক ডজন থেকে কয়েক মিলিয়ন পরিবর্তিত হয়েছে। সমস্ত এই তথ্যের মধ্যে, তারা আবিষ্কার করেছে যে গতিবিধির সাথে থাকা ডিপ লার্নিং পদ্ধতিগুলি সমস্ত ব্যবহারকারীর মধ্যে আরও সঠিক ছিল যারা ঐতিহ্যবাহী শর্তগুলির মাধ্যমে যায়।
ভিজ্যুয়ালাইজেশন এবং বিশ্লেষণগুলি ইঙ্গিত করে যে উভয় পদ্ধতি তথ্যের অনুরূপ দিকগুলি ব্যবহার করে, উদাহরণস্বরূপ, সময়গত ইলেকট্রোড অবস্থানে ডেল্টা এবং থেটা ব্যান্ড শক্তি। ইয়ান্নিক রয় এট আল বিশ্বাস করান যে বর্তমান দ্বিমাত্রিক ইইজি প্যাথলজি ডিকোডারগুলি ৯০% এর নিকটবর্তী নির্ভুলতায় পান, ক্লিনিকাল লেবেলগুলির অক্ষম আন্তঃমেটর সমঝোতা সহ এবং যে ধরনের ডিকোডারগুলিও ক্লিনিকালভাবে কার্যকর, যেখানে ক্লিনিকাল ইইজি বিশেষজ্ঞরা বিরল। তারা প্রস্তাব করেছে যে বৈশিষ্ট্য-ভিত্তিক কাঠামো ওপেন সোর্স হিসাবে উপলব্ধ রয়েছে, যা ইইজি মেশিন লার্নিং গবেষণার জন্য একটি নতুন সরঞ্জাম সরবরাহ করে।
ডিপ লার্নিং প্রকাশনার একটি বিপুল বৃদ্ধির অভিজ্ঞতা পেয়েছে, এটি বিজ্ঞানের জনসাধারণের মধ্যে এই ধরনের প্রক্রিয়াকরণের প্রতি বৃদ্ধি সম্পর্কিত আগ্রহকে প্রতিফলিত করে।
EMOTIV ব্রেন ডেটা এবং ইইজি ডিভাইসের মধ্যে কী অনন্য?
মেশিন লার্নিং এবং ডিপ লার্নিং মডেলগুলি ইইজি প্রযুক্তিগুলিতে বিপ্লবী অগ্রগতি নিয়ে আসছে। বাজারে সবচেয়ে প্রতিযোগী, নতুন যুগের ইইজি ডিভাইসগুলির মধ্যে, কোন সংস্থা EMOTIV এর চেয়ে বেশি সীমা বাড়াচ্ছে।
EMOTIV একটি জীবগত তথ্য সংস্থা এবং ইইজির ব্যবহার দ্বারা নিউরোসায়েন্স সম্প্রদায়কে ক্ষমতায়ন করায় অগ্রণী। EMOTIV-এর উদ্ভাবনগুলি বিবিসিআইগুলির ছাতার নীচে পড়ে, যেগুলিকে "মাইন্ড মেশিন ইন্টারফেস," "ডাইরেক্ট নিউরাল ইন্টারফেস," এবং "ব্রেন-মেশিন ইন্টারফেস" বলা হয়। এই প্রযুক্তিগুলি এক দশকেরও বেশি সময় ধরে ব্যবহৃত হয়েছে মানসিক কর্মক্ষমতা ট্র্যাকিং, আবেগ মনিটরিং, এবং ভার্চুয়াল এবং শারীরিক বস্তু নিয়ন্ত্রণ করতে যন্ত্রগত লার্নিং এবং প্রশিক্ষিত মানসিক আদেশের মাধ্যমে।
EMOTIV ইইজি হেডসেটগুলির মধ্যে EMOTIV EPOC FLEX (৩২-চ্যানেল ইইজি), EMOTIV INSIGHT ২.০ (৫-চ্যানেল ইইজি), এবং EPOC X (১৪-চ্যানেল ইইজি) অন্তর্ভুক্ত। তাদের বিশেষ অ্যালগরিদমগুলি সনাক্ত করে:
অস্থিরতা
আসক্তি
শিথিলতা
উত্তেজনা
বাগদান
চাপ
মনোযোগ
EMOTIV ইইজি হেডসেটগুলি ছাড়াও অনেক বিন্যাস ব্যবহার করছে। তারা একাডেমিক গবেষকদের, ওয়েব ডেভেলপারদের এবং এমনকি কোনো নিউরোসায়েন্টিফিক ব্যাকগ্রাউন্ড ছাড়া আগ্রহী ব্যক্তিদের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে এমন উপকরণের এবং বৈশিষ্ট্যের একটি পরিবেশ তৈরি করতে সহায়তা করেছে।
EmotivLABS
EmotivLABS ব্যক্তিগত ব্যবহারকারীদের গবেষকদের সাথে যুক্ত করে, EMOTIV মস্তিষ্কের ডেটা প্রচলনের সুযোগ সৃষ্টি করে।
EMOTIV কর্টেক্স
EMOTIV Cortex ব্যবহার করে, গবেষকরা কাস্টম অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করতে পারেন যা ব্যবহারকারীদের বাস্তব সময়ের ব্রেন ডেটা ব্যবহার করে ব্যক্তিগত অভিজ্ঞতা এবং সক্রিয় করার সরঞ্জামগুলি তৈরি করার প্রস্তাব দেয়।
EmotivPRO
গবেষক এবং প্রতিষ্ঠানগুলি তাদের EMOTIV ডিভাইসগুলিকে EmotivPRO এর সাথে যুক্ত করতে পারে, যা ইইজি ডেটা তৈরি, প্রকাশ, অধিকার এবং বিশ্লেষণে সহায়তা করে।
EmotivPRO EMOTIV-এর ইন-হাউস, ক্লাউড-ভিত্তিক বিশ্লেষক ব্যবহার করে পোস্ট-প্রক্রিয়া ডেটার একটি সমন্বিত বিশ্লেষণা প্রদান করে, যা গবেষকদের তাদের রেকর্ডিংগুলি রপ্তানি করার প্রয়োজন দূর করে।
যেহেতু প্রক্রিয়াকরণ পাইপলাইন EMOTIV-এর ক্লাউড সার্ভারে সম্পন্ন হয়, এটি আপনার সিস্টেমের উপর চাপ কমাচ্ছে এবং আপনাকে সম্পদ সংরক্ষণের সুযোগ দেয়। এই কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং এমএল ইইজি প্রযুক্তির সাহায্যে, আপনি শুধুমাত্র সম্পদের সঠিক সংগ্রহ করেন না, বরং জটিল, বাস্তব সময়ের তথ্য বিশ্লেষণের সুবিধা পাবেন। ক্লাউড প্রযুক্তির সুবিধা গ্রহণ করে যা দিনের পর দিনের কাজগুলোকে মিনিটে সম্পন্ন করতে পারে এবং সময়-ধীশক্তি কাজগুলো সম্পন্ন করতে পারে, আপনার গবেষণার কার্যকরতা বাড়ান।
EMOTIV হেডসেট এবং অ্যাপ্লিকেশনগুলির মাধ্যমে, EMOTIV কোম্পানির মিশনকে এগিয়ে নিয়েছে যার উদ্দেশ্য হচ্ছে ব্যক্তিদের তাদের মনে অন্তর্দृष्टির কার্যকারিতা উন্মোচন এবং বৈশ্বিক মস্তিষ্ক গবেষণাকে ত্বরান্বিত করা।
গবেষণা প্রতিষ্ঠানগুলি ইইজি প্রযুক্তির কম খরচে, রিমোট সুবিধা আবিষ্কার করছে। একইভাবে, প্রতিষ্ঠান এবং কোম্পানিগুলির গবেষক যিনি গ্রাহক গবেষণা এবং উদ্ভাবন অনুসন্ধানকারী ব্যবহার কেসগুলি অনুসন্ধান করছে, EMOTIV এর ইইজি হেডসেট এবং অ্যাপ্লিকেশনগুলির ব্যবহারকারী হিসেবে বিভিন্ন ব্যবসায়িক ক্রিটিক্যাল প্রয়োজনে EMOTIV-এর কার্যকারিতা আবিষ্কার করছেন।
EMOTIV সম্পর্কে আরও জানতে চান? এখানে ক্লিক করুন ওয়েবসাইট পরিদর্শন করতে বা একটি ডেমো অনুরোধ করতে।
মেশিন লার্নিং (এমএল) এবং ডিপ লার্নিং (ডিএল) থেকে আপনি কী লাভ করেন
আমরা "বড় তথ্য" এর যুগে প্রবেশ করেছি, যেখানে বৈজ্ঞানিক অগ্রগতি এবং আবিষ্কারের সুযোগগুলি তথ্য সংরক্ষণ এবং শেয়ারিং ক্ষমতার দ্বারা কম সীমাবদ্ধ। বরং, প্রযুক্তিগত এবং বৈজ্ঞানিক উদ্ভাবনগুলি আমাদের দক্ষতার উপর বেশি নির্ভরশীল যা এই প্রচুর পরিমাণে উপলব্ধ তথ্যকে দ্রুত এবং কার্যকরভাবে ব্যবহার করতে সক্ষম। এই অর্থে, ক্রমবর্ধমান শক্তিশালী এবং জটিল কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা মডেলিং সিস্টেম প্রমাণ করে যে এমনকি সবচেয়ে জটিল ডেটাসেটগুলি জটিল অ্যালগরিদমে পরিণত করা যায় যা সময়সাপেক্ষ ডেটা প্রক্রিয়াকরণের সক্ষমতা ব্যবহার করে।
নিউরোসায়েন্স এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা
এই অ্যালগরিদম এবং মডেলগুলি বিশেষত নিউরোসায়েন্টিস্ট এবং গবেষকদের জন্য বিশেষভাবে কার্যকর হয়ে উঠছে যারা মানুষের মানসিক প্রক্রিয়াগুলির গুরুত্ব বুঝতে এবং ভালভাবে প্রতিক্রিয়া জানাতে আশা করছেন।
অ্যাপ্লিকেশনগুলি সীমাহীন। এর ব্যবহারযোগ্যতা ভাল বিপণন এবং ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা থেকে মুখমণ্ডল চেনার প্রযুক্তি এবং ব্যক্তিদের জন্য তাদের সংবেদনশীল বোঝাপড়াকে মোকাবেলা করতে পরিণত হয়েছে।
বিশেষ করে, ইইজি এবং ব্রেন রিসার্চ কোম্পানি EMOTIV মেশিন লার্নিং এবং ডিপ লার্নিংয়ের শক্তি প্রদর্শন করেছে ব্রেন রিসার্চ পরিচালনার খরচ কমিয়ে এবং ডেটা সংগ্রহ এবং বিশ্লেষণে দক্ষতা বাড়িয়ে। এর ফলে, এটি ব্যক্তিদের, শিক্ষামূলক এবং একাডেমিক সম্প্রদায়গুলির এবং গ্রাহক গবেষণার জন্য ব্যবহার কেস অনুসন্ধানকারী সংস্থাগুলির জন্য ইইজির সার্বজনীনতা নাটকীয়ভাবে বাড়িয়ে দিয়েছে।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, মেশিন লার্নিং, এবং ডিপ লার্নিং
ধীরে ধীরে কিন্তু নিঃসন্দেহে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সেই অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে প্রবাহিত হচ্ছে যেগুলি পূর্ববর্তী প্রজন্ম ভাবতে পারেনি, গবেষণার জন্য খরচ বাধাগুলি কমিয়েছে এবং আগামী দিনের প্রযুক্তিগত উদ্ভাবনের একটি দ্রুত রুট তৈরি করেছে।
এটি ইইজি প্রযুক্তির ক্ষেত্রে আরো পরিষ্কার। উন্নত এমএল এবং ডিএল মডেলিং সংযুক্ত করে, নিউরোসায়েন্টিস্টরা কয়েকটি ক্ষেত্রে বিশাল সম্ভাবনাকে আনলক করছে, বিশেষত ব্রেন-কম্পিউটার ইন্টারফেস সিস্টেম এবং আবেগীয় স্বীকৃতিতে।
ইইজি ডেটার অর্থবোধক করার ক্ষেত্রে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা মডেলের বর্তমান অবস্থার জন্য, কয়েকটি উপাদানকে একে অপরের থেকে ধারণাগতভাবে পৃথক করা আবশ্যক। যদিও "কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা," "মেশিন লার্নিং," এবং "ডিপ লার্নিং" এর মতো শর্তগুলি প্রায়শই লোহার মতো ব্যবহার করা হয়, তবে এগুলির মধ্যে বিভিন্ন গুরুত্বপূর্ণ কিছু পার্থক্য রয়েছে।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা
যখন সৃজনশীল মনেরা প্রথম বোঝে যে যন্ত্রগুলি একদিন মানুষের মতো চিন্তা করতে শেখানো যেতে পারে, তখন "কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা" শব্দটির জন্ম হয়। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা বেশ কয়েকটি উপ-ক্ষেত্র যেমন মেশিন লার্নিং এবং ডিপ লার্নিং অন্তর্ভুক্ত করে।
মেশিন লার্নিং
মেশিন লার্নিং হল একটি উপ-ক্ষেত্র, বা শাখা, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার, ডেটা ব্যাংকের সাহায্যে প্রশিক্ষিত যা জটিল অ্যালগরিদম তৈরি করতে ব্যবহৃত হয়। তারপর এই অ্যালগরিদমগুলি নতুন বা নমুনা ডেটার বিষয়ে সঠিক পূর্বাভাস প্রদান, ডেটার জন্য অত্যন্ত সঠিক শ্রেণীবদ্ধকরণ ব্যবস্থা তৈরি করতে ব্যবহৃত হতে পারে এবং প্রক্রিয়ার মধ্যে বিজ্ঞানীদের জন্য এই যন্ত্রগুলি ছাড়া ব্যবহারযোগ্য হবে না এমন প্রকাশিত প্যাটার্ন এবং অন্তর্দৃষ্টি আবিষ্কার করতে সাহায্য করে।
ডিপ লার্নিং
ডিপ লার্নিং হল মেশিন লার্নিংকে আরও একটি স্তরে নিয়ে যাওয়া, শিক্ষণ এবং প্রশিক্ষণের প্রক্রিয়ার আরও বেশি দিক স্বয়ংক্রিয় করে। ডিপ লার্নিং অ্যালগরিদমগুলি অগঠিত ডেটা সেটগুলিকে ডিকোড করতে পারে, যেমন পাঠ্য বা ছবি, এবং তাই মানুষের হস্তক্ষেপ অনেক কম প্রয়োজন। এই কারণে, ডিপ লার্নিংকে "স্কেলেবল মেশিন লার্নিং" হিসাবে বর্ণনা করা হয়েছে।
ইইজির ঐতিহাসিক সীমাবদ্ধতা এবং চ্যালেঞ্জ: কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার প্রয়োজন
মানুষের মস্তিষ্কের মধ্যে প্রায় ১০০ বিলিয়ন নিউরন রয়েছে। এই নিউরনগুলির মধ্যে জটিল সম্পর্কগুলি এবং তাদের যথাক্রমে সিন্যাপটিক সংযোগগুলিকে পুরোপুরিভাবে বোঝার জন্য বিশাল পরিমাণ মস্তিষ্কের ডেটাকে একটি সামগ্রিকভাবে দেখতে হবে। দশক জুড়ে, ইইজি ডেটা থেকে মেটা-লেভেল নিউরাল সার্কিটের প্যাটার্নগুলি আলাদা করার ক্ষমতা ইইজি পড়ার ক্ষেত্রে একটি প্রধান হার সীমাবদ্ধ পদক্ষেপ হিসাবে প্রতিনিধিত্ব করেছে।
ইইজি প্রযুক্তিটি নিজেই অত্যন্ত সস্তা। প্রথম ইইজি মস্তিষ্কের তরঙ্গ রেকর্ডিংগুলি ১৮০০-এর শেষদিকে তৈরি হয়েছিল এবং ইইজি পড়ার সংগ্রহের প্রক্রিয়া অযোজ্য এবং সম্পর্কিতভাবে অগ্রসর।
তবে, ইইজি ডেটা সংগ্রহ এবং বিশ্লেষণের সাথে সংশ্লিষ্ট খরচগুলি মূলত তাত্ত্বিক কেনরিক প্রক্রিয়া করার জন্য হাতে তৈরি কামলার শ্রমের কারণে ঘটে, যেখানে সিগন্যাল-টু-নয়েজ অনুপাত কম থাকে। ইইজি ডেটা জটিল এবং এটি উভয়ই অণুজীব এবং অ-স্থির দিকগুলি বহন করে। এটি এমন উপাদানগুলিও নিয়ে আসে যা একেকজন ব্যক্তির জন্য ভিন্ন।
গবেষকদের বড় পরিমাণ ডেটা ম্যানুয়ালি প্রাসঙ্গিক নয় এমন শোর পেছনে রাখতে এবং সমস্ত ভিন্ন ভ্যারিয়েবলের জন্য হিসাব করতে বাধ্য হয়েছিল। তাই, এটি বেশ কিছু সময়ের জন্য ইইজিকে আরও উন্নত কাজের জন্য যেমন আবেগীয় চিন্তা ব্যবহার করা কোনোভাবে অযোগ্য এবং অকার্যকর হয়ে পড়েছে। তবুও, গবেষকরা চেষ্টা করেছিল।
ইইজি মস্তিষ্কের ডেটার সংগ্রহ এবং বিশ্লেষণকে সহজতর করার এবং গবেষকদের জন্য খরচ-লाभের বাধা কম করার জন্য নিউরোসায়েন্টিস্টরা একটি ইইজি শ্রেণীবদ্ধকরণ প্রক্রিয়াকরণ পাইপলাইন তৈরি করেছেন তাদের প্রতিটি পদক্ষেপগুলি ভাঙার, যথাক্রমে কৌশল এবং প্রযুক্তি সংশোধন করার এবং ইইজির অ্যাপ্লিকেশনগুলি বাড়ানোর জন্য।
সাধারণ ৫-ধাপ ইইজি শ্রেণীবদ্ধকরণ পাইপলাইন
ডেটা আগে থেকে প্রক্রিয়াজات।
শ্রেণীবদ্ধকরণ পদ্ধতি ইনিশিয়ালাইজ করা।
শ্রেণীবদ্ধকারীর জন্য ডেটা সেট বিতরণ।
নতুন ডেটার শ্রেণী ভবিষ্যদ্বাণী করা।
টেস্ট ডেটা সেটের শ্রেণীবদ্ধকরণ মডেল মূল্যায়ন করা।
যদিও ইইজি বর্তমানে মস্তিষ্কের কার্যকলাপ ধরা সর্বাধিক কার্যকর এবং তথ্যপূর্ণ পদ্ধতিগুলির মধ্যে একটি, বিজ্ঞানীরা যতটা নির্ভরযোগ্যভাবে মস্তিষ্কের ডেটা রেকর্ড করতে এবং সেই ইইজি রেকর্ডিংগুলি দক্ষতার সাথে প্রক্রিয়া করতে পারেন, ইইজি ডেটার ব্যবহার সীমিত।
ইইজির ভবিষ্যৎ: কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং বড় তথ্য সক্ষমতার উত্থান
“বড় তথ্য” শব্দটি আধুনিক প্রযুক্তির সাথে আমাদের যে অগ্রগতি এবং গতিতে ডেটা সংগ্রহ এবং প্রক্রিয়া করার ক্ষমতা দেয় তা বোঝান। বড় তথ্য নাটকীয়ভাবে নিউরোসায়েন্সের দৃষ্টিভঙ্গিকে পরিবর্তিত করছে। সোজা কথায়, আমরা এখন, আগের থেকে বেশি, যে বিস্তৃত পরিমাণে ডেটা সংগ্রহ করছি তা ব্যবহারের জন্য আরও বেশি উপযুক্ত।
শ্রেণীবদ্ধকরণ কাজগুলি, বিশেষত যেগুলি আবেগীয় অবস্থাগুলিকে সনাক্ত করতে সম্পর্কিত, ক্রমবর্ধমান দ্বিমাত্রিক এবং বহু-পদবাচ্য শ্রেণীবদ্ধকরণ প্রক্রিয়া দ্বারা পরিচালিত হয়। সুপারভাইজড এমএল অ্যালগরিদমগুলি প্রশিক্ষণ ডেটা শিখে, মডেল এবং শিখানো প্যারামিটার তৈরি করে এবং তারপর নতুন ডেটাতে তাদের প্রয়োগ করে যাতে প্রতিটি ডেটা সেটকে তার যথাযথ শ্রেণী লেবেল দেওয়া যায়। এই প্রক্রিয়াটি মানুষের জন্য সময়সাপেক্ষ, পুনরাবৃত্তিমূলক সিদ্ধান্তগুলি নেওয়ার প্রয়োজন অবলম্বন করে।
“কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা” বা “মেশিন লার্নিং” শব্দগুলি শোনা সহজ, এবং পপ সংস্কৃতির উপাদানগুলিতে ১৯৮৪ সালের চলচ্চিত্রের মতো ভবিষ্যতের জগতগুলি নিয়ে চিন্তা করা। আপনি এই প্রযুক্তিগুলি বোঝা বা আপনার দৈনন্দিন জীবনের অন্তর্গত কাজে অসংবেদনশীল হতে পারেন।
সেই ফাঁদে পড়বেন না
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্লকবাস্টার হিট বা আইজ্যাক আসিমভের ১৯৫০ সালের কাহিনী I, Robot এর মতো বিজ্ঞান কথাসাহিত্যের ক্লাসিকে প্রথমে পাঠাতি হিসাবে বর্ণনা করার চেয়ে הרבה কম জটিল। এমনকি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার অধ্যয়নের বাইরেও থাকা ব্যক্তিরাও বর্তমান কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা মডেলগুলি বোঝার এবং উপলব্ধ মডেলগুলি নিজেদের গবেষণায় ব্যবহার করতে পারেন।
ইইজি অনুসন্ধান সাহিত্যে বাস্তব-কালীন এমএল এবং ডিএল অ্যাপ্লিকেশন
মস্তিষ্কের ডেটা বোঝার জন্য এমএল এবং ডিএল অ্যালগরিদম ব্যবহারের হার গত 몇 বছরে উল্লেখযোগ্যভাবে বেড়েছে, যেমন একটি পদ্ধতিগত পর্যালোচনা দ্বারা প্রকাশিত হয়েছে যা ২০২১ সালে প্রকাশিত হয়েছে যার লক্ষ্য ছিল ইইজি-প্রক্রিয়াকরণ অ্যালগরিদমগুলি বিকাশ এবং সংশোধন করা। এই পর্যালোচনায় প্রায় ৬৩% নথিপত্র কভার করা হয়েছে যা গত তিন বছরে প্রকাশিত হয়েছে, যা ভবিষ্যৎ ব্রেইন-কম্পিউটার ইন্টারফেস সিস্টেম এবং আবেগীয় গবেষণা নতুনভাবে উন্মোচিত হওয়ার সম্ভাবনা প্রবল।
একটি লুকাস গেইমেনের প্রকাশিত প্রতিবেদনে “মেশিন-লার্নিং ভিত্তিক ইইজি প্যাথলজি ডায়াগনোসিস” তে তিনি এবং তার দল এমএল পদ্ধতি এবং ক্লিনিকাল ইইজি বিশ্লেষণের তাদের সক্ষমতা নিয়ে অনুসন্ধান করেছেন। স্ব-স্বাআধারিত ইইজি মডেলগুলিকে বৈশিষ্ট্য ভিত্তিক বা শেষে-পর্যন্ত পদ্ধতিতে শ্রেণীবদ্ধ করে, তারা “প্রস্তাবিত বৈশিষ্ট্য ভিত্তিক কাঠামো এবং ডীপ নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি একটি ইইজি-অপ্টিমাইজড টেম্পোরাল কন্ভুলেশনাল নেটওয়ার্ক (টিসিএন) প্রয়োগ করেছে।” তারা আবিষ্কার করেছেন যে উভয় পদ্ধতির জন্য যথাক্রমে নির্ভুলতা প্রায় ৮১% থেকে ৮৬% সীমাবদ্ধ। উভয় পদ্ধতির প্রস্তাবিত বৈশিষ্ট্য ভিত্তিক ডিকোডিং কাঠামো ডীপ নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির সাথে সমানভাবে নির্ভুলতা রয়েছে।
ইয়ান্নিক রয় এর এট আল নিবন্ধ জার্নাল অফ নিউরোইঞ্জিনিয়ারিং আলোচনা করেন কিভাবে তিনি এবং তার দল ২০১০ সালের জানুয়ারী থেকে ২০১৮ সালের জুলাইয়ের মধ্যে প্রকাশিত ১৫৪টি নিবন্ধ পর্যালোচনা করেছেন যা ইইজিতে ডিপ লার্নিং প্রয়োগ করেছে। এই নিবন্ধগুলি “মৃগী, ঘুম, ব্রেন-কম্পিউটার ইন্টারফেসিং এবং উন্নয়ন এবং আবেগ মনিটরিং” এর মতো বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশন এলাকায় বিস্তৃত ছিল। তারা আবিস্কার করেছেন যে ইইজি ডেটার ব্যবহার সময়কাল কয়েক মিনিট থেকে কয়েক ঘণ্টা পরিবর্তিত হয়েছে। তবে, ডিপ লার্নিং মডেল প্রশিক্ষণের সময় দেখা নমুনার সংখ্যা কয়েক ডজন থেকে কয়েক মিলিয়ন পরিবর্তিত হয়েছে। সমস্ত এই তথ্যের মধ্যে, তারা আবিষ্কার করেছে যে গতিবিধির সাথে থাকা ডিপ লার্নিং পদ্ধতিগুলি সমস্ত ব্যবহারকারীর মধ্যে আরও সঠিক ছিল যারা ঐতিহ্যবাহী শর্তগুলির মাধ্যমে যায়।
ভিজ্যুয়ালাইজেশন এবং বিশ্লেষণগুলি ইঙ্গিত করে যে উভয় পদ্ধতি তথ্যের অনুরূপ দিকগুলি ব্যবহার করে, উদাহরণস্বরূপ, সময়গত ইলেকট্রোড অবস্থানে ডেল্টা এবং থেটা ব্যান্ড শক্তি। ইয়ান্নিক রয় এট আল বিশ্বাস করান যে বর্তমান দ্বিমাত্রিক ইইজি প্যাথলজি ডিকোডারগুলি ৯০% এর নিকটবর্তী নির্ভুলতায় পান, ক্লিনিকাল লেবেলগুলির অক্ষম আন্তঃমেটর সমঝোতা সহ এবং যে ধরনের ডিকোডারগুলিও ক্লিনিকালভাবে কার্যকর, যেখানে ক্লিনিকাল ইইজি বিশেষজ্ঞরা বিরল। তারা প্রস্তাব করেছে যে বৈশিষ্ট্য-ভিত্তিক কাঠামো ওপেন সোর্স হিসাবে উপলব্ধ রয়েছে, যা ইইজি মেশিন লার্নিং গবেষণার জন্য একটি নতুন সরঞ্জাম সরবরাহ করে।
ডিপ লার্নিং প্রকাশনার একটি বিপুল বৃদ্ধির অভিজ্ঞতা পেয়েছে, এটি বিজ্ঞানের জনসাধারণের মধ্যে এই ধরনের প্রক্রিয়াকরণের প্রতি বৃদ্ধি সম্পর্কিত আগ্রহকে প্রতিফলিত করে।
EMOTIV ব্রেন ডেটা এবং ইইজি ডিভাইসের মধ্যে কী অনন্য?
মেশিন লার্নিং এবং ডিপ লার্নিং মডেলগুলি ইইজি প্রযুক্তিগুলিতে বিপ্লবী অগ্রগতি নিয়ে আসছে। বাজারে সবচেয়ে প্রতিযোগী, নতুন যুগের ইইজি ডিভাইসগুলির মধ্যে, কোন সংস্থা EMOTIV এর চেয়ে বেশি সীমা বাড়াচ্ছে।
EMOTIV একটি জীবগত তথ্য সংস্থা এবং ইইজির ব্যবহার দ্বারা নিউরোসায়েন্স সম্প্রদায়কে ক্ষমতায়ন করায় অগ্রণী। EMOTIV-এর উদ্ভাবনগুলি বিবিসিআইগুলির ছাতার নীচে পড়ে, যেগুলিকে "মাইন্ড মেশিন ইন্টারফেস," "ডাইরেক্ট নিউরাল ইন্টারফেস," এবং "ব্রেন-মেশিন ইন্টারফেস" বলা হয়। এই প্রযুক্তিগুলি এক দশকেরও বেশি সময় ধরে ব্যবহৃত হয়েছে মানসিক কর্মক্ষমতা ট্র্যাকিং, আবেগ মনিটরিং, এবং ভার্চুয়াল এবং শারীরিক বস্তু নিয়ন্ত্রণ করতে যন্ত্রগত লার্নিং এবং প্রশিক্ষিত মানসিক আদেশের মাধ্যমে।
EMOTIV ইইজি হেডসেটগুলির মধ্যে EMOTIV EPOC FLEX (৩২-চ্যানেল ইইজি), EMOTIV INSIGHT ২.০ (৫-চ্যানেল ইইজি), এবং EPOC X (১৪-চ্যানেল ইইজি) অন্তর্ভুক্ত। তাদের বিশেষ অ্যালগরিদমগুলি সনাক্ত করে:
অস্থিরতা
আসক্তি
শিথিলতা
উত্তেজনা
বাগদান
চাপ
মনোযোগ
EMOTIV ইইজি হেডসেটগুলি ছাড়াও অনেক বিন্যাস ব্যবহার করছে। তারা একাডেমিক গবেষকদের, ওয়েব ডেভেলপারদের এবং এমনকি কোনো নিউরোসায়েন্টিফিক ব্যাকগ্রাউন্ড ছাড়া আগ্রহী ব্যক্তিদের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে এমন উপকরণের এবং বৈশিষ্ট্যের একটি পরিবেশ তৈরি করতে সহায়তা করেছে।
EmotivLABS
EmotivLABS ব্যক্তিগত ব্যবহারকারীদের গবেষকদের সাথে যুক্ত করে, EMOTIV মস্তিষ্কের ডেটা প্রচলনের সুযোগ সৃষ্টি করে।
EMOTIV কর্টেক্স
EMOTIV Cortex ব্যবহার করে, গবেষকরা কাস্টম অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করতে পারেন যা ব্যবহারকারীদের বাস্তব সময়ের ব্রেন ডেটা ব্যবহার করে ব্যক্তিগত অভিজ্ঞতা এবং সক্রিয় করার সরঞ্জামগুলি তৈরি করার প্রস্তাব দেয়।
EmotivPRO
গবেষক এবং প্রতিষ্ঠানগুলি তাদের EMOTIV ডিভাইসগুলিকে EmotivPRO এর সাথে যুক্ত করতে পারে, যা ইইজি ডেটা তৈরি, প্রকাশ, অধিকার এবং বিশ্লেষণে সহায়তা করে।
EmotivPRO EMOTIV-এর ইন-হাউস, ক্লাউড-ভিত্তিক বিশ্লেষক ব্যবহার করে পোস্ট-প্রক্রিয়া ডেটার একটি সমন্বিত বিশ্লেষণা প্রদান করে, যা গবেষকদের তাদের রেকর্ডিংগুলি রপ্তানি করার প্রয়োজন দূর করে।
যেহেতু প্রক্রিয়াকরণ পাইপলাইন EMOTIV-এর ক্লাউড সার্ভারে সম্পন্ন হয়, এটি আপনার সিস্টেমের উপর চাপ কমাচ্ছে এবং আপনাকে সম্পদ সংরক্ষণের সুযোগ দেয়। এই কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং এমএল ইইজি প্রযুক্তির সাহায্যে, আপনি শুধুমাত্র সম্পদের সঠিক সংগ্রহ করেন না, বরং জটিল, বাস্তব সময়ের তথ্য বিশ্লেষণের সুবিধা পাবেন। ক্লাউড প্রযুক্তির সুবিধা গ্রহণ করে যা দিনের পর দিনের কাজগুলোকে মিনিটে সম্পন্ন করতে পারে এবং সময়-ধীশক্তি কাজগুলো সম্পন্ন করতে পারে, আপনার গবেষণার কার্যকরতা বাড়ান।
EMOTIV হেডসেট এবং অ্যাপ্লিকেশনগুলির মাধ্যমে, EMOTIV কোম্পানির মিশনকে এগিয়ে নিয়েছে যার উদ্দেশ্য হচ্ছে ব্যক্তিদের তাদের মনে অন্তর্দृष्टির কার্যকারিতা উন্মোচন এবং বৈশ্বিক মস্তিষ্ক গবেষণাকে ত্বরান্বিত করা।
গবেষণা প্রতিষ্ঠানগুলি ইইজি প্রযুক্তির কম খরচে, রিমোট সুবিধা আবিষ্কার করছে। একইভাবে, প্রতিষ্ঠান এবং কোম্পানিগুলির গবেষক যিনি গ্রাহক গবেষণা এবং উদ্ভাবন অনুসন্ধানকারী ব্যবহার কেসগুলি অনুসন্ধান করছে, EMOTIV এর ইইজি হেডসেট এবং অ্যাপ্লিকেশনগুলির ব্যবহারকারী হিসেবে বিভিন্ন ব্যবসায়িক ক্রিটিক্যাল প্রয়োজনে EMOTIV-এর কার্যকারিতা আবিষ্কার করছেন।
EMOTIV সম্পর্কে আরও জানতে চান? এখানে ক্লিক করুন ওয়েবসাইট পরিদর্শন করতে বা একটি ডেমো অনুরোধ করতে।
সহায়তা
কোম্পানি
© 2025 EMOTIV, সব অধিকার সংরক্ষিত।
আপনার গোপনীয়তা বিকল্পগুলি (কুকি সেটিংস)
*অস্বীকৃতি – EMOTIV পণ্যগুলি গবেষণার অ্যাপ্লিকেশন এবং ব্যক্তিগত ব্যবহারের জন্য বরাদ্দ করা হয়েছে। আমাদের পণ্যগুলি EU নির্দেশিকা 93/42/EEC দ্বারা সংজ্ঞায়িত মেডিকেল ডিভাইস হিসাবে বিক্রি করা হয় না। আমাদের পণ্যগুলি রোগের নির্ণয় বা চিকিৎসার জন্য ব্যবহারের জন্য ডিজাইন করা হয়নি অথবা উদ্দেশ্যমূলক নয়।
অনুবাদ সম্পর্কে নোট: এই ওয়েবসাইটের অ-ইংরেজি সংস্করণগুলি সুবিধার জন্য কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা সঠিকতার প্রতি যত্নশীল হলেও, স্বয়ংক্রিয় অনুবাদগুলিতে ভুল বা সূক্ষ্মতা থাকতে পারে যা মূল লেখ্যের থেকে ভিন্ন। সবচেয়ে সঠিক তথ্যের জন্য, দয়া করে এই সাইটের ইংরেজি সংস্করণের দিকে নজর দিন।
সহায়তা
কোম্পানি
© 2025 EMOTIV, সব অধিকার সংরক্ষিত।
আপনার গোপনীয়তা বিকল্পগুলি (কুকি সেটিংস)
*অস্বীকৃতি – EMOTIV পণ্যগুলি গবেষণার অ্যাপ্লিকেশন এবং ব্যক্তিগত ব্যবহারের জন্য বরাদ্দ করা হয়েছে। আমাদের পণ্যগুলি EU নির্দেশিকা 93/42/EEC দ্বারা সংজ্ঞায়িত মেডিকেল ডিভাইস হিসাবে বিক্রি করা হয় না। আমাদের পণ্যগুলি রোগের নির্ণয় বা চিকিৎসার জন্য ব্যবহারের জন্য ডিজাইন করা হয়নি অথবা উদ্দেশ্যমূলক নয়।
অনুবাদ সম্পর্কে নোট: এই ওয়েবসাইটের অ-ইংরেজি সংস্করণগুলি সুবিধার জন্য কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা সঠিকতার প্রতি যত্নশীল হলেও, স্বয়ংক্রিয় অনুবাদগুলিতে ভুল বা সূক্ষ্মতা থাকতে পারে যা মূল লেখ্যের থেকে ভিন্ন। সবচেয়ে সঠিক তথ্যের জন্য, দয়া করে এই সাইটের ইংরেজি সংস্করণের দিকে নজর দিন।
সহায়তা
কোম্পানি
© 2025 EMOTIV, সব অধিকার সংরক্ষিত।
আপনার গোপনীয়তা বিকল্পগুলি (কুকি সেটিংস)
*অস্বীকৃতি – EMOTIV পণ্যগুলি গবেষণার অ্যাপ্লিকেশন এবং ব্যক্তিগত ব্যবহারের জন্য বরাদ্দ করা হয়েছে। আমাদের পণ্যগুলি EU নির্দেশিকা 93/42/EEC দ্বারা সংজ্ঞায়িত মেডিকেল ডিভাইস হিসাবে বিক্রি করা হয় না। আমাদের পণ্যগুলি রোগের নির্ণয় বা চিকিৎসার জন্য ব্যবহারের জন্য ডিজাইন করা হয়নি অথবা উদ্দেশ্যমূলক নয়।
অনুবাদ সম্পর্কে নোট: এই ওয়েবসাইটের অ-ইংরেজি সংস্করণগুলি সুবিধার জন্য কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা সঠিকতার প্রতি যত্নশীল হলেও, স্বয়ংক্রিয় অনুবাদগুলিতে ভুল বা সূক্ষ্মতা থাকতে পারে যা মূল লেখ্যের থেকে ভিন্ন। সবচেয়ে সঠিক তথ্যের জন্য, দয়া করে এই সাইটের ইংরেজি সংস্করণের দিকে নজর দিন।