সংক্ষিপ্ত বিবরণ

ইমোটিভ BCI (ব্রেইন-কম্পিউটার ইন্টারফেস) প্ল্যাটফর্মটি ব্যবহারকারীর উদ্দেশ্যকে ডিজিটাল কমান্ডে অনুবাদ করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, ইমোটিভ হেডসেট থেকে সংগৃহীত EEG ডেটা ব্যবহার করে। এই অনুবাদের একটি মূল উপাদান তার অন্তর্নির্মিত সংকেত প্রক্রিয়াকরণ এবং মেশিন লার্নিং ক্ষমতাতে নিহিত। এই সরঞ্জামগুলি সিস্টেমকে মানসিক কমান্ডগুলি কার্যকরভাবে শ্রেণীবদ্ধ করতে সক্ষম করে, এমনকি ন্যূনতম প্রশিক্ষণ ডেটা সহ।

সংকেত প্রক্রিয়াকরণ কৌশল

প্ল্যাটফর্মটি কাঁচা EEG ডেটা থেকে অর্থবহ বৈশিষ্ট্যগুলি বের করতে বেশ কয়েকটি সংকেত প্রক্রিয়াকরণ কৌশল ব্যবহার করে। এই কৌশলগুলির মধ্যে রয়েছে:

• ফিল্টারিং: EEG সংকেতগুলি শব্দ অপসারণ করতে এবং প্রাসঙ্গিক ফ্রিকোয়েন্সি ব্যান্ডগুলি আলাদা করতে ফিল্টার করা হয়।

• রূপান্তর এবং বৈশিষ্ট্য নির্যাস: বৈশিষ্ট্য তৈরি করতে বিভিন্ন রূপান্তরের সমন্বয় প্রয়োগ করা হয় যা কম বিলম্ব সময় এবং উচ্চ নির্ভরযোগ্যতার সাথে ভিন্ন মানসিক অবস্থা উপস্থাপন করতে পারে।

এই প্রিপ্রসেসিং নিশ্চিত করে যে মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলিতে খাওয়ানো ডেটা পরিষ্কার, প্রতিনিধিত্বমূলক এবং রিয়েল-টাইম বিশ্লেষণের জন্য উপযুক্ত।

মেশিন লার্নিং পদ্ধতি

EmotivBCI অ্যাপটি ব্যবহারকারীর সংজ্ঞায়িত মানসিক কমান্ডগুলি শ্রেণীবদ্ধ করতে গউসিয়ান মিশ্রণ মডেল (GMMs) ব্যবহার করে। এই মডেলটি নির্বাচিত হয়েছিল কারণ:

• ছোট ডেটাসেটের সাথে দক্ষতা: GMMs সীমিত প্রশিক্ষণ ডেটা সহ ভাল কাজ করে — সাধারণত প্রতি শ্রেণী প্রতি প্রশিক্ষণ উদাহরণের জন্য প্রায় ৮ সেকেন্ড প্রয়োজন।

• কম বিলম্ব সময়: GMMs এর সাথে কার্যকর বৈশিষ্ট্য নিষ্কর্ষের সমন্বয় নিশ্চিত করে যে সিস্টেমটি ব্যবহারকারীর ইনপুটের প্রতিক্রিয়া দ্রুত দিতে পারে।

• স্কেলযোগ্যতা: GMMs কার্যকর থাকে যখন শ্রেণীর সংখ্যা বৃদ্ধি পায়, তবে ব্যবহারকারী এবং সিস্টেমের শেখার জটিলতা বাড়ে।

• দ্রুত প্রশিক্ষণ এবং অনুমান: মানসিক কমান্ড GMM স্বাক্ষরগুলি কম-শক্তি প্রসেসর ব্যবহার করে এক সেকেন্ডেরও কম সময়ের মধ্যে প্রশিক্ষিত হয়। অনুমান বাস্তব সময়ে ঘটে।

মানুষ-যন্ত্র সহ-প্রশিক্ষণ

Emotiv BCI প্ল্যাটফর্মের একটি অনন্য দিক হল তার দ্বৈত-প্রশিক্ষণ ব্যবস্থা, যেখানে মেশিন এবং ব্যবহারকারী উভয়ই একসাথে শিখছে:

• ব্যবহারকারীকে মানসিক প্যাটার্ন তৈরি করতে শিখতে হবে যা:

  • স্বতন্ত্র: বিশ্রাম বা পটভূমির মস্তিষ্কের কার্যকলাপ থেকে স্পষ্টতই ভিন্ন।

  • প্রজননযোগ্য: একই মানসিক কমান্ডের প্রয়াসের সময় ধারাবাহিকভাবে উৎপন্ন হয়।

  • বিচ্ছিন্নযোগ্য: ভিন্ন কমান্ড জুড়ে অনন্য।

• যন্ত্রটি এই উদাহরণগুলি থেকে শেখে, আরও প্রশিক্ষণ ডেটা সংগ্রহের সাথে সাথে শ্রেণীবিভাগের নির্ভুলতা উন্নত হয়।

ব্যবহারকারীরা আরও দক্ষ হয়ে ওঠার সাথে সাথে তারা একটি নতুন "স্বাক্ষর" দিয়ে প্রশিক্ষণ পুনরায় শুরু করার সিদ্ধান্ত নিতে পারে — একটি পরিষ্কার ডেটাসেট যা শব্দমুক্ত প্রাথমিক প্রশিক্ষণ প্রচেষ্টা বাদ দেয়, যা সিস্টেমের পারফরম্যান্সের উন্নতি ঘটায়।

উপসংহার

ইমোটিভের BCI প্ল্যাটফর্ম কর্মক্ষমতা এবং ব্যবহারযোগ্যতার মধ্যে ভারসাম্য রাখে, কম ডেটা ব্যবহার করে গউসিয়ান মিশ্রণ মডেল এবং উচ্চতর সংকেত প্রক্রিয়াকরণের সাহায্যে কার্যকর মানসিক কমান্ড শ্রেণীবিভাগের অনুমতি দেওয়া হয়। এর মানুষ-সন্নিহিত প্রশিক্ষণ মডেলটি ব্যবহারকারীর শিক্ষার গুরুত্বকে স্বীকৃতি দেয় সর্বোত্তম ফলাফল অর্জনে।