Was Sie durch maschinelles Lernen (ML) und Deep Learning (DL) gewinnen

Wir haben das Zeitalter von „Big Data“ betreten, in dem wissenschaftlicher Fortschritt und Entdeckungsmöglichkeiten weniger durch Datenspeicher- und Sharing-Kapazitäten eingeschränkt sind. Stattdessen werden technologische und wissenschaftliche Innovationen eher durch unsere Fähigkeit eingeschränkt, diese im Überfluss vorhandenen Daten zweckmäßig und effektiv zu nutzen. In diesem Sinne beweisen zunehmend robuste und hochentwickelte KI-Modellierungssysteme, dass selbst die komplexesten Datensätze mithilfe von Echtzeit-Datenverarbeitungskapazitäten in anspruchsvolle Algorithmen destilliert werden können.

Neurowissenschaften und KI

Diese Algorithmen und Modelle erweisen sich als besonders nützlich für Neurowissenschaftler und Forscher, die menschliche mentale Prozesse verstehen und besser darauf reagieren möchten.

Die Anwendungen sind endlos. Die Nutzbarkeit reicht von besserem Marketing und verbesserten Benutzererfahrungen durch Gesichtserkennungstechnologien bis hin zu einer höheren Effizienz für Einzelpersonen bei der Bewältigung ihrer kognitiven Arbeitsbelastung.

Insbesondere das EEG- und Gehirnforschungsunternehmen Emotiv hat die Leistungsfähigkeit von ML und DL unter Beweis gestellt, indem es die Kosten für die Durchführung dieser Gehirnforschung gesenkt und gleichzeitig die Effizienz bei der Datenerfassung und -analyse gesteigert hat. Dies wiederum hat den Nutzen der EEG für Einzelpersonen, Bildungs- und akademische Gemeinschaften sowie Unternehmen, die Anwendungsfälle unter anderem für die Verbraucherforschung untersuchen, drastisch erhöht.

Künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Deep Learning

Langsam aber sicher hält die KI Einzug in Anwendungen, die sich frühere Generationen nicht hätten vorstellen können. Sie senkt die Kostenschranken für die Forschung und ebnet den Weg zu den technologischen Innovationen von morgen.

Nirgends wird das deutlicher als im Bereich der EEG-Technologie. Durch die Integration fortschrittlicher ML- und DL-Modellierung erschließen Neurowissenschaftler enorme Potenziale in verschiedenen Bereichen, insbesondere bei BCI-Systemen und der Emotionserkennung.

Um den aktuellen Status von KI-Modellen beim Verständnis von EEG-Daten zu verstehen, müssen einige Elemente konzeptionell voneinander unterschieden werden. Obwohl Begriffe wie „künstliche Intelligenz“, „maschinelles Lernen“ und „Deep Learning“ häufig synonym verwendet werden, gibt es wichtige Nuancen, die sie voneinander unterscheiden.

Künstliche Intelligenz

Als kreative Köpfe zum ersten Mal erkannten, dass Maschinen eines Tages beigebracht werden könnte, wie Menschen zu denken, war der Begriff Künstliche Intelligenz geboren. KI umfasst mehrere Teilbereiche, darunter maschinelles Lernen und Deep Learning.

Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich oder Zweig der KI, der mithilfe von Datenbanken trainiert wird, um komplexe Algorithmen zu entwickeln. Diese Algorithmen können dann verwendet werden, um präzise Vorhersagen über neue Daten oder Stichprobendaten zu treffen, hochpräzise Klassifizierungssysteme für Daten zu entwickeln und dabei zu helfen, Muster und Erkenntnisse aufzudecken, die für Wissenschaftler ohne den Einsatz dieser Maschinen nicht praktikabel wären.

Deep Learning

Deep Learning geht beim maschinellen Lernen noch einen Schritt weiter, indem es mehr Aspekte des Lern- und Trainingsprozesses automatisiert. Deep-Learning-Algorithmen können unstrukturierte Datensätze wie Text oder Bilder entschlüsseln und erfordern daher weitaus weniger menschliches Eingreifen. Aus diesem Grund wurde Deep Learning auch als „skalierbares maschinelles Lernen“ bezeichnet.

Historische Einschränkungen und Herausforderungen des EEG: Der Bedarf an KI

Das menschliche Gehirn enthält rund 100 Milliarden Neuronen. Um die komplexen Beziehungen zwischen diesen Neuronen und ihren jeweiligen synaptischen Verbindungen vollständig zu verstehen, ist die Fähigkeit erforderlich, riesige Mengen an Gehirndaten ganzheitlich zu betrachten. Seit Jahrzehnten stellt die Fähigkeit, übergeordnete Muster neuronaler Schaltkreise aus EEG-Daten zu isolieren, den primären geschwindigkeitsbestimmenden Schritt für den Nutzen von EEG-Messungen dar.

Die EEG-Technologie selbst ist kostengünstig. Die ersten EEG-Gehirnwellenaufzeichnungen wurden im späten 19. Jahrhundert erstellt, und das Verfahren zur Erfassung von EEG-Messungen ist nicht-invasiv und relativ unkompliziert.

Die mit der Erfassung und Analyse von EEG-Daten verbundenen Kosten waren jedoch in erster Linie auf den Arbeitsaufwand zurückzuführen, der mit dem manuellen Herausfiltern von Störfaktoren verbunden war, die vom EEG erfasst wurden, welches ein niedriges Signal-Rausch-Verhältnis aufweist. EEG-Daten sind komplex und weisen sowohl nicht-lineare als auch nicht-stationäre Aspekte auf. Hinzu kommen Faktoren, die von Person zu Person einzigartig variieren.

Forscher waren gezwungen, riesige Datenmengen manuell vorzuverarbeiten, um das unnötige Rauschen zu entfernen und all die verschiedenen Variablen zu berücksichtigen. Daher war es lange Zeit unpraktisch und undurchführbar, das EEG für anspruchsvollere Aufgaben wie die Emotionserkennung einzusetzen. Dennoch haben es Forscher versucht.

Um die Erfassung und Analyse von EEG-Gehirndaten zu rationalisieren und die Kosten-Nutzen-Hürde für Forscher zu senken, entwickelten Neurowissenschaftler eine EEG-Klassifizierungs-Verarbeitungspipeline, um ihre Schritte aufzuschlüsseln, die jeweiligen Strategien und Techniken zu verfeinern und die Anwendungen des EEG zu erweitern.

Die allgemeine 5-Schritt-EEG-Klassifizierungspipeline

1. Datenvorverarbeitung.

2. Initialisieren des Klassifizierungsverfahrens.

3. Aufteilen des Datensatzes für den Klassifikator.

4. Vorhersage der Klasse neue Daten.

5. Evaluierung des Klassifizierungsmodells für den Testdatensatz.

Obwohl das EEG derzeit immer noch eine der kostengünstigsten und informativsten Methoden zur Erfassung der Gehirnaktivität ist, wird der Nutzen von EEG-Daten weiterhin dadurch eingeschränkt, wie zuverlässig Wissenschaftler Gehirndaten aufzeichnen und diese EEG-Aufzeichnungen effizient verarbeiten können.

Die Zukunft des EEG: Der Aufstieg von KI- und Big-Data-Kapazitäten

Der Begriff „Big Data“ bezieht sich auf die zunehmende Menge, Geschwindigkeit und Vielfalt, mit der moderne Technologie es uns ermöglicht, Daten zu sammeln und zu verarbeiten. Big Data verändert die neurowissenschaftliche Landschaft dramatisch. Einfach ausgedrückt sind wir heute mehr denn je in der Lage, die riesigen Mengen an Daten, die wir sammeln, sinnvoll zu nutzen.

Klassifizierungsaufgaben, insbesondere solche, die sich mit der Erkennung von emotionalen Zuständen befassen, werden zunehmend durch binäre und Multi-Label-Klassifizierungsprozesse bewältigt. Überwachte ML-Algorithmen lernen Trainingsdaten an, entwickeln Modelle und gelernte Parameter und wenden diese dann auf neue Daten an, um jedem Datensatz seine jeweiligen Klassenbezeichnungen zuzuweisen. Dieser Prozess macht es überflüssig, dass Menschen Zeit mit sich wiederholenden, zeitaufwändigen Entscheidungen verbringen.

Man hört leicht Begriffe wie „künstliche Intelligenz“ oder „maschinelles Lernen“ und denkt an futuristische Welten, wie sie in Werken der Popkultur wie dem Film Terminator von 1984 dargestellt werden. Sie nehmen vielleicht an, dass diese Technologien zu komplex sind, um verstanden zu werden oder für die allgegenwärtigen Aufgaben Ihres Alltags von Nutzen zu sein.

Tappen Sie nicht in diese Falle

KI ist viel weniger komplex, als es ursprünglich in Blockbustern oder gefeierten Science-Fiction-Klassikern wie Isaac Asimovs Roman I, Robot aus dem Jahr 1950 dargestellt wurde. Selbst Personen ohne Vorkenntnisse im Bereich der KI können aktuelle KI-Modelle verstehen und die verfügbaren Modelle für ihre eigene Forschung nutzen.

Echtzeit-ML- und DL-Anwendungen in der EEG-Forschungsliteratur

Die Verwendung von ML- und DL-Algorithmen zum Verständnis von Gehirndaten hat in den letzten Jahren erheblich zugenommen, wie eine im Jahr 2021 veröffentlichte systematische Übersichtsarbeit zeigt, die von Experten begutachtete Forschung an der Entwicklung und Verfeinerung von EEG-Verarbeitungsalgorithmen identifiziert hat. Etwa 63 % der in dieser Arbeit erfassten Artikel wurden in den letzten drei Jahren veröffentlicht, was darauf hindeutet, dass die Nutzung dieser Modelle in zukünftigen BCI-Systemen und der ER-Forschung voraussichtlich zunehmen wird.

In Lukas Geimens veröffentlichtem Artikel „Machine-learning-based diagnostics of EEG pathology“ untersuchten er und sein Team ML-Methoden und deren Fähigkeit, die klinische EEG-Analyse zu automatisieren. Indem sie die automatisierten EEG-Modelle in merkmalsbasierte oder End-to-End-Ansätze kategorisierten, „wendeten sie das vorgeschlagene merkmalsbasierte Framework und tiefe neuronale Netze an – ein EEG-optimiertes Temporal Convolutional Network (TCN).“ Sie stellten fest, dass die Genauigkeiten bei beiden Ansätzen überraschend eng beieinander lagen und zwischen 81 % und 86 % lagen. Die Ergebnisse zeigen, dass das vorgeschlagene merkmalsbasierte Dekodierungs-Framework eine ähnliche Genauigkeit aufweist wie tiefe neuronale Netze.

Yannick Roy et al. erörtern in ihrem Artikel im Journal of Neuroengineering, wie er und sein Team 154 Arbeiten untersuchten, die DL auf das EEG anwenden und zwischen Januar 2010 und Juli 2018 veröffentlicht wurden. Diese Arbeiten erstreckten sich über „verschiedene Anwendungsbereiche wie Epilepsie, Schlaf, Gehirn-Computer-Schnittstellen sowie kognitives und affektives Monitoring.“ Sie fanden heraus, dass die Menge der verwendeten EEG-Daten in der Zeitdauer von wenigen Minuten bis zu mehreren Stunden variierte. Die Anzahl der beim Training des Deep-Learning-Modells genutzten Proben variierte jedoch von einigen Dutzend bis zu mehreren Millionen. Innerhalb all dieser Daten stellten sie fest, dass die Deep-Learning-Ansätze in allen Studien, die diese nutzten, genauer waren als die traditionellen Baselines.

Visualisierungen und Analysen deuteten darauf hin, dass beide Ansätze ähnliche Aspekte der Daten nutzten, z. B. die Delta- und Theta-Bandleistung an temporalen Elektrodenpositionen. Yannick Roy et al. argumentieren, dass die Genauigkeit aktueller binärer EEG-Pathologie-Decoder aufgrund der unvollständigen Inter-Rater-Übereinstimmung der klinischen Labels bei fast 90 % liegen könnte und dass solche Decoder klinisch bereits nützlich sind, beispielsweise in Bereichen, in denen klinische EEG-Experten selten sind. Sie haben vorgeschlagen, das merkmalsbasierte Framework Open Source zur Verfügung zu stellen und damit ein neues Werkzeug für die EEG-Forschung im Bereich des maschinellen Lernens anzubieten.

Bei DL ist ein exponentieller Anstieg der Publikationen zu verzeichnen, was das wachsende Interesse der wissenschaftlichen Gemeinschaft an dieser Art der Verarbeitung widerspiegelt.

Was ist das Besondere an Emotiv Gehirndaten und EEG-Geräten?

ML- und DL-Modelle ermöglichen bahnbrechende Fortschritte in der EEG-Technologie. Wenn es um die wettbewerbsfähigsten, modernsten EEG-Geräte auf dem Markt geht, verschiebt kein Unternehmen die Grenzen weiter als Emotiv.

Emotiv ist ein Bioinformatik-Unternehmen und Pionier bei der Unterstützung der neurowissenschaftlichen Gemeinschaft durch den Einsatz von EEG. Die Innovationen von Emotiv fallen unter den Begriff BCI, auch bekannt als „Mind Machine Interface“, „Direct Neural Interface“ und „Brain-Machine Interface“. Diese Technologien werden seit über einem Jahrzehnt eingesetzt, um die kognitive Leistungsfähigkeit zu verfolgen, Emotionen zu überwachen und virtuelle und physische Objekte durch maschinelles Lernen und trainierte mentale Befehle zu steuern.

Zu den Emotiv EEG-Headsets gehören Emotiv Flex (32-Kanal-EEG), Emotiv Insight 2.0 (5-Kanal-EEG) und Epoc X (14-Kanal-EEG). Ihre einzigartigen Algorithmen erkennen:

• Frustration

• Interesse

• Entspannung

• Aufregung

• Engagement

• Stress

• Aufmerksamkeit

Emotiv entwickelt weit mehr als nur EEG-Headsets. Sie haben dazu beigetragen, ein Ökosystem von Tools und Funktionen aufzubauen, das von Wissenschaftlern, Webentwicklern und sogar neugierigen Personen ohne neurowissenschaftlichen Hintergrund genutzt werden kann.

EmotivLABS

EmotivLABS hilft dabei, einzelne Nutzer mit Forschern zusammenzubringen und bietet Möglichkeiten, Emotiv Gehirndaten per Crowdsourcing zu sammeln.

Emotiv Cortex

Mit Emotiv Cortex können Forscher maßgeschneiderte Anwendungen entwickeln, die den Nutzern die Werkzeuge an die Hand geben, um personalisierte Erfahrungen und Aktivierungen mithilfe von Gehirndaten in Echtzeit zu erstellen.

EmotivPRO

Forscher und Institutionen können ihre Emotiv-Geräte mit EmotivPRO koppeln, das beim Erstellen, Veröffentlichen, Erfassen und Analysieren von EEG-Daten hilft.

EmotivPRO bietet eine integrierte Analyse der nachbearbeiteten Daten unter Verwendung des hauseigenen, cloudbasierten Analyzers von Emotiv, sodass Forscher ihre Aufzeichnungen nicht mehr exportieren müssen.

Da die Verarbeitungspipeline auf den Cloud-Servern von Emotiv ausgeführt wird, entlastet dies Ihr System und schont Ihre Ressourcen. Mit dieser KI- und ML-EEG-Technologie schonen Sie nicht nur Ihre Ressourcen, sondern profitieren auch von komplexen Echtzeit-Datenanalysen. Erreichen Sie mehr mit Ihren Studien, indem Sie sich den Nutzen von Cloud-Technologien zunutze machen, die tagelange Arbeit in wenige Minuten komprimieren und zeitaufwändige Aufgaben erledigen.

Mit seinen EEG-Headsets und -Anwendungen hat Emotiv die Mission des Unternehmens vorangetrieben, indem es dem Einzelnen ermöglicht, die inneren Abläufe seines Geistes zu entschlüsseln und die globale Gehirnforschung zu beschleunigen.

Forschungsinstitute entdecken die kostengünstigen, dezentralen EEG-Technologien von Emotiv. Ebenso entdecken neurowissenschaftliche Forscher in Unternehmen, die Anwendungsfälle für die Verbraucherforschung und Verbraucherinnovation untersuchen, den Nutzen der EEG-Headsets und -Anwendungen von Emotiv für verschiedene geschäftskritische Anwendungen.

Möchten Sie mehr über Emotiv erfahren? Klicken Sie hier, um die Website zu besuchen oder eine Demo anzufordern.