Der Stand der KI-Modelle in der Neurowissenschaftlichen EEG-Forschung
Mehul Nayak
13.03.2023
Teilen:
Was Sie aus Machine Learning (ML) und Deep Learning (DL) gewinnen
Wir sind in das Zeitalter von "Big Data" eingetreten, in dem wissenschaftlicher Fortschritt und Entdeckungsmöglichkeiten weniger durch die Datenlagerung und -verteilung eingeschränkt sind. Stattdessen werden technologische und wissenschaftliche Innovationen stärker durch unsere Fähigkeit eingeschränkt, diese reichhaltig verfügbaren Daten zügig und effektiv zu nutzen. In diesem Sinne beweisen zunehmend robuster und sophistizierte KI-Modellierungssysteme, dass selbst die komplexesten Datensätze in ausgeklügelte Algorithmen destilliert werden können, die Echtzeit-Datenverarbeitungsfähigkeiten nutzen.
Neuroscience und KI
Diese Algorithmen und Modelle erweisen sich insbesondere für Neurowissenschaftler und Forscher als nützlich, die hoffen, menschliche geistige Prozesse besser zu verstehen und darauf zu reagieren.
Die Anwendungen sind endlos. Die Nutzbarkeit reicht von besserem Marketing und Nutzererlebnissen über Technologien zur Gesichtserkennung bis hin zu verbesserter Effizienz für Personen, die ihre kognitiven Arbeitslasten jonglieren müssen.
Insbesondere das EEG- und Gehirnforschungsunternehmen EMOTIV hat die Leistungsfähigkeit von ML und DL demonstriert, indem es die Kosten für die Durchführung dieser Gehirnforschung gesenkt und gleichzeitig die Effizienz in der Datenerhebung und -analyse gesteigert hat. Dies hat die Nützlichkeit von EEG für Einzelpersonen, Bildungs- und akademische Gemeinschaften sowie Unternehmen, die Anwendungsfälle für Verbraucherforschung untersuchen, dramatisch verbessert.
Künstliche Intelligenz, Machine Learning und Deep Learning
Langsam aber sicher dringt KI in Anwendungen vor, die sich frühere Generationen nicht hätten vorstellen können, indem sie die Kostenbarrieren für Forschung senkt und einen schnelleren Weg zu den technologischen Innovationen von morgen ebnet.
Nirgends ist das offensichtlicher als im Bereich der EEG-Technologie. Durch die Integration fortschrittlicher ML- und DL-Modellierung entschlüsseln Neurowissenschaftler große Potenziale in mehreren Bereichen, insbesondere in Systemen zur Gehirn-Computer-Schnittstelle und zur emotionalen Erkennung.
Um den aktuellen Status der KI-Modelle bei der Verarbeitung von EEG-Daten zu verstehen, müssen einige Elemente konzeptionell voneinander unterschieden werden. Während Begriffe wie "künstliche Intelligenz", "maschinelles Lernen" und "tiefe Lernmethoden" häufig synonym verwendet werden, gibt es wichtige Nuancen, die sie unterscheiden.
Künstliche Intelligenz
Als kreative Köpfe erstmals verstanden, dass Maschinen eines Tages wie Menschen denken könnten, wurde der Begriff Künstliche Intelligenz geboren. KI umfasst mehrere Teilbereiche, einschließlich maschinelles Lernen und tiefes Lernen.
Machine Learning
Machine Learning ist ein Teilbereich oder eine Abzweigung von KI, die mithilfe von Datenbanken trainiert wird, um komplexe Algorithmen zu entwickeln. Diese Algorithmen können dann verwendet werden, um genaue Vorhersagen über neue oder Probenedaten zu treffen, hochpräzise Klassifizierungssysteme für Daten zu entwickeln und dabei Muster und Erkenntnisse aufzudecken, die für Wissenschaftler ohne den Einsatz dieser Maschinen nicht praktikabel wären.
Tiefes Lernen
Tiefes Lernen geht beim maschinellen Lernen einen Schritt weiter, indem es weitere Aspekte des Lern- und Trainingsprozesses automatisiert. Tiefe Lernalgorithmen können unstrukturierte Datensätze wie Text oder Bilder decodieren und erfordern somit viel weniger menschliches Eingreifen. Aus diesem Grund wurde tiefes Lernen als "skalierbares maschinelles Lernen" beschrieben.
Historische Einschränkungen und Herausforderungen des EEG: Der Bedarf an KI
Das menschliche Gehirn enthält ungefähr 100 Milliarden Neuronen. Das vollständige Verständnis der komplexen Beziehungen zwischen diesen Neuronen und ihren jeweiligen synaptischen Verbindungen erfordert die Fähigkeit, große Mengen an Gehirndaten ganzheitlich zu betrachten. Jahrzehntelang hat die Fähigkeit, metaebene Muster der neuronalen Schaltung aus EEG-Daten zu isolieren, den primären begrenzenden Schritt bei der Nützlichkeit von EEG-Messungen dargestellt.
Die EEG-Technologie selbst ist kostengünstig. Die ersten EEG-Gehirnwellenaufzeichnungen wurden im späten 19. Jahrhundert erzeugt, und der Prozess zur Erfassung von EEG-Messungen ist nicht-invasiv und relativ unaufwendig.
Die Kosten, die mit der Sammlung und Analyse von EEG-Daten verbunden sind, wurden jedoch hauptsächlich der manuellen Arbeit zugeschrieben, um externe Artefakte, die vom EEG erfasst werden, manuell herauszufiltern, was ein niedriges Signal-Rausch-Verhältnis hat. EEG-Daten sind komplex und weisen sowohl nichtlineare als auch nichtstationäre Aspekte auf. Sie haben auch Faktoren, die von Person zu Person einzigartig variieren.
Forscher waren gezwungen, große Datenmengen manuell vorzubereiten, um unnötiges Rauschen zu entfernen und alle verschiedenen Variablen zu berücksichtigen. Daher war es eine Zeit lang unpraktisch und unwirtschaftlich, EEG für komplexere Aufgaben wie emotionale Erkennung zu verwenden. Dennoch versuchten Forscher es.
Um die Sammlung und Analyse von EEG-Gehirndaten zu optimieren und die Kosten-Nutzen-Barriere für Forscher zu reduzieren, entwickelten Neurowissenschaftler eine EEG-Klassifizierungs-verarbeitungspipeline, um ihre Schritte zu zerlegen, entsprechende Strategien und Techniken zu verfeinern und die Anwendungen von EEG zu steigern.
Die allgemeine 5-Schritte EEG-Klassifizierungspipeline
Datenvorverarbeitung.
Initialisierung des Klassifizierungsverfahrens.
Aufteilen des Datensatzes für den Klassifizierer.
Vorhersage der Klasse neuer Daten.
Bewertung des Klassifizierungsmodells für den Testdatensatz.
Obwohl EEG derzeit noch eines der kosteneffektivsten und informativsten Methoden zur Erfassung von Gehirnaktivität ist, wird die Nützlichkeit von EEG-Daten weiterhin durch die Zuverlässigkeit begrenzt, mit der Wissenschaftler Gehirndaten aufzeichnen und diese EEG-Aufzeichnungen effizient verarbeiten können.
Die Zukunft des EEG: Der Aufstieg von KI und Big Data-Fähigkeiten
Der Begriff "Big Data" bezieht sich auf die zunehmenden Volumina, Geschwindigkeiten und Varianten, mit denen moderne Technologie es uns ermöglicht, Daten zu sammeln und zu verarbeiten. Big Data verändert die neurowissenschaftliche Landschaft dramatisch. Einfach gesagt, wir sind heute mehr denn je besser ausgestattet, um die riesigen Datenmengen zu nutzen, die wir sammeln.
Klassifizierungsaufgaben, insbesondere solche, die sich mit der Erkennung emotionaler Zustände befassen, werden zunehmend durch binäre und Mehrfach-Label-Klassifizierungsprozesse bewältigt. Überwachtes ML lernen Trainingsdaten, entwickeln Modelle und gelernte Parameter und wenden diese dann auf neue Daten an, um jedem Datensatz die entsprechenden Klassennamen zuzuweisen. Dieser Prozess beseitigt die Notwendigkeit, dass Menschen Zeit mit repetitiven, zeitaufwendigen Entscheidungen verbringen.
Es ist leicht, Begriffe wie "künstliche Intelligenz" oder "maschinelles Lernen" zu hören und an futuristische Welten zu denken, die in Popkultur-Erzeugnissen wie dem Film von 1984, The Terminator, vorgestellt werden. Man könnte annehmen, dass diese Technologien zu komplex sind, um sie zu verstehen oder in den alltäglichen Aufgaben, die Ihr tägliches Leben bestimmen, von Wert zu sein.
Fallen Sie nicht in diese Falle
KI ist viel weniger komplex, als ursprünglich in Blockbuster-Hits oder gefeierten Science-Fiction-Klassikern wie Isaac Asimovs Roman von 1950 I, Robot ausgeführt wurde. Selbst Personen außerhalb des KI-Studiums können aktuelle KI-Modellierung verstehen und verfügbare Modelle in ihrer eigenen Forschung einsetzen.
Echtzeit-Machine Learning und Deep Learning-Anwendungen in der EEG-Forschungsliteratur
Der Einsatz von ML- und DL-Algorithmen zur Auswertung von Gehirndaten hat in den letzten Jahren erheblich zugenommen, wie eine systematische Übersicht zeigt, die 2021 veröffentlicht wurde und die von Experten begutachtete Forschung zur Entwicklung und Verfeinerung von EEG-Verarbeitungsalgorithmen identifizierte. Etwa 63 % der in dieser Übersicht behandelten Artikel wurden in den letzten drei Jahren veröffentlicht, was darauf hindeutet, dass mit einem zunehmenden Einsatz dieser Modelle in zukünftigen BCI-Systemen und der emotionalen Forschung zu rechnen ist.
In Lukas Geimens veröffentlichtem Artikel "Machine-Learning-basierte Diagnostik von EEG-Pathologie" untersuchten er und sein Team ML-Methoden und deren Fähigkeit, die klinische EEG-Analyse zu automatisieren. Indem sie die automatisierten EEG-Modelle in funktionsbasierte oder End-to-End-Ansätze kategorisierten, "wendeten sie das vorgeschlagene funktionsbasierte Framework und tiefe neuronale Netzwerke, ein EEG-optimiertes temporales Faltungsnetzwerk (TCN) an." Sie fanden heraus, dass die Genauigkeiten beider Ansätze überraschend eng waren und zwischen 81 % und 86 % lagen. Die Ergebnisse zeigen, dass das vorgeschlagene funktionsbasierte Dekodierungs-Framework eine ähnliche Genauigkeit wie tiefe neuronale Netzwerke aufweist.
Yannick Roy’s et al Artikel im Journal of Neuroengineering berichtet darüber, wie er und sein Team 154 Arbeiten überprüften, die DL auf EEG anwenden, veröffentlicht zwischen Januar 2010 und Juli 2018. Diese Arbeiten deckten "verschiedene Anwendungsbereiche wie Epilepsie, Schlaf, Gehirn-Computer-Schnittstellen sowie kognitive und affektive Überwachung" ab. Sie fanden heraus, dass die Menge an EEG-Daten, die verwendet wurde, in der Zeitspanne von wenigen Minuten bis mehreren Stunden variierte. Die Anzahl der während des Trainings des Deep-Learning-Modells gesehenen Proben variierte jedoch von einigen Dutzend bis zu mehreren Millionen. Innerhalb all dieser Daten fanden sie, dass die Deep-Learning-Ansätze genauer waren als die traditionellen Baselines in allen Studien, die diese verwendeten.
Visualisierungen und Analysen zeigten, dass beide Ansätze ähnliche Aspekte der Daten verwendeten, z. B. Delta- und Theta-Band-Leistung an zeitlichen Elektrodenstandorten. Yannick Roy et al argumentieren, dass die Genauigkeiten der aktuellen binären EEG-Pathologie-Dekodierer fast 90 % erreichen könnten, bedingt durch die unvollkommenen inter-rater Übereinstimmung der klinischen Labels und dass solche Dekodierer bereits klinisch nützlich sind, beispielsweise in Bereichen, in denen klinische EEG-Experten selten sind. Sie haben vorgeschlagen, dass das funktionsbasierte Framework als Open Source verfügbar ist und ein neues Werkzeug für die EEG-Maschinenlernenforschung bietet.
DL hat in den Veröffentlichungen einen exponentiellen Anstieg erfahren, was ein wachsendes Interesse an dieser Art der Verarbeitung innerhalb der wissenschaftlichen Gemeinschaft widerspiegelt.
Was ist einzigartig an den EMOTIV-Gehirndaten und EEG-Geräten?
ML- und DL-Modelle bringen bahnbrechende Fortschritte in den EEG-Technologien. Wenn es um die wettbewerbsfähigsten, neuzeitlichen EEG-Geräte auf dem Markt geht, drängt kein Unternehmen die Grenzen so sehr wie EMOTIV.
EMOTIV ist ein Bioinformatik-Unternehmen und Pionier in der Stärkung der Neurowissenschaftsgemeinschaft 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 kognitive Leistungen zu verfolgen, Emotionen zu überwachen und virtuelle sowie physische Objekte durch maschinelles Lernen und trainierte mentale Befehle zu steuern.
Die EEG-Headsets von EMOTIV umfassen EMOTIV EPOC 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 ein Ökosystem von Werkzeugen und Funktionen gefördert, die von Akademikern, Webentwicklern und sogar neugierigen Personen ohne neurowissenschaftlichen Hintergrund genutzt werden können.
EmotivLABS
EmotivLABS helfen, individuelle Benutzer mit Forschern zusammenzubringen und Gelegenheiten zu schaffen, um EMOTIV-Gehirndaten zu crowdsourcen.
EMOTIV Cortex
Mit EMOTIV Cortex können Forscher benutzerdefinierte Anwendungen entwickeln, die den Benutzern die Werkzeuge bieten, um personalisierte Erlebnisse und Aktivierungen unter Verwendung von Echtzeit-Gehirndaten zu schaffen.
EmotivPRO
Forscher und Institutionen können ihre EMOTIV-Geräte mit EmotivPRO koppeln, das beim Erstellen, Veröffentlichen, Erwerb und Analysieren von EEG-Daten unterstützt.
EmotivPRO bietet eine integrierte Analyse von Nachbearbeitungsdaten mit EMOTIVs hauseigenem, cloud-basierten Analyzer, wodurch Forscher nicht mehr ihre Aufzeichnungen exportieren müssen.
Da die Verarbeitungspipeline auf EMOTIVs Cloud-Servern erfolgt, verringert dies die Anforderungen an Ihr System und ermöglicht Ihnen, Ressourcen zu sparen. Mit dieser KI- und ML-EEG-Technologie sparen Sie nicht nur Ressourcen, sondern profitieren auch von komplexen Analysen von Echtzeitdaten. Erledigen Sie mehr mit Ihren Studien, indem Sie die Nützlichkeit von Cloud-Technologien nutzen, die Tage Arbeit in wenigen Minuten zusammenfassen und zeitaufwändige Aufgaben abschließen.
Mit seinen EEG-Headsets und Anwendungen hat EMOTIV die Mission des Unternehmens weiter vorangetrieben, indem es Einzelpersonen befähigt, die inneren Abläufe ihres Geistes zu entschlüsseln und die globale Gehirnforschung zu beschleunigen.
Forschungsinstitute entdecken EMOTIVs kostengünstige, fernsteuerbare EEG-Technologien. Ebenso entdecken Neurowissenschaftsforscher in Unternehmen und Institutionen, die Anwendungsfälle für Verbraucherforschung und Verbraucherinnovationen untersuchen, den Nutzen von EMOTIVs EEG-Headsets und -Anwendungen für mehrere geschäftskritische Anwendungen.
Wollen Sie mehr über EMOTIV erfahren? Klicken Sie hier, um die Website zu besuchen oder eine Demo anzufordern.
Was Sie aus Machine Learning (ML) und Deep Learning (DL) gewinnen
Wir sind in das Zeitalter von "Big Data" eingetreten, in dem wissenschaftlicher Fortschritt und Entdeckungsmöglichkeiten weniger durch die Datenlagerung und -verteilung eingeschränkt sind. Stattdessen werden technologische und wissenschaftliche Innovationen stärker durch unsere Fähigkeit eingeschränkt, diese reichhaltig verfügbaren Daten zügig und effektiv zu nutzen. In diesem Sinne beweisen zunehmend robuster und sophistizierte KI-Modellierungssysteme, dass selbst die komplexesten Datensätze in ausgeklügelte Algorithmen destilliert werden können, die Echtzeit-Datenverarbeitungsfähigkeiten nutzen.
Neuroscience und KI
Diese Algorithmen und Modelle erweisen sich insbesondere für Neurowissenschaftler und Forscher als nützlich, die hoffen, menschliche geistige Prozesse besser zu verstehen und darauf zu reagieren.
Die Anwendungen sind endlos. Die Nutzbarkeit reicht von besserem Marketing und Nutzererlebnissen über Technologien zur Gesichtserkennung bis hin zu verbesserter Effizienz für Personen, die ihre kognitiven Arbeitslasten jonglieren müssen.
Insbesondere das EEG- und Gehirnforschungsunternehmen EMOTIV hat die Leistungsfähigkeit von ML und DL demonstriert, indem es die Kosten für die Durchführung dieser Gehirnforschung gesenkt und gleichzeitig die Effizienz in der Datenerhebung und -analyse gesteigert hat. Dies hat die Nützlichkeit von EEG für Einzelpersonen, Bildungs- und akademische Gemeinschaften sowie Unternehmen, die Anwendungsfälle für Verbraucherforschung untersuchen, dramatisch verbessert.
Künstliche Intelligenz, Machine Learning und Deep Learning
Langsam aber sicher dringt KI in Anwendungen vor, die sich frühere Generationen nicht hätten vorstellen können, indem sie die Kostenbarrieren für Forschung senkt und einen schnelleren Weg zu den technologischen Innovationen von morgen ebnet.
Nirgends ist das offensichtlicher als im Bereich der EEG-Technologie. Durch die Integration fortschrittlicher ML- und DL-Modellierung entschlüsseln Neurowissenschaftler große Potenziale in mehreren Bereichen, insbesondere in Systemen zur Gehirn-Computer-Schnittstelle und zur emotionalen Erkennung.
Um den aktuellen Status der KI-Modelle bei der Verarbeitung von EEG-Daten zu verstehen, müssen einige Elemente konzeptionell voneinander unterschieden werden. Während Begriffe wie "künstliche Intelligenz", "maschinelles Lernen" und "tiefe Lernmethoden" häufig synonym verwendet werden, gibt es wichtige Nuancen, die sie unterscheiden.
Künstliche Intelligenz
Als kreative Köpfe erstmals verstanden, dass Maschinen eines Tages wie Menschen denken könnten, wurde der Begriff Künstliche Intelligenz geboren. KI umfasst mehrere Teilbereiche, einschließlich maschinelles Lernen und tiefes Lernen.
Machine Learning
Machine Learning ist ein Teilbereich oder eine Abzweigung von KI, die mithilfe von Datenbanken trainiert wird, um komplexe Algorithmen zu entwickeln. Diese Algorithmen können dann verwendet werden, um genaue Vorhersagen über neue oder Probenedaten zu treffen, hochpräzise Klassifizierungssysteme für Daten zu entwickeln und dabei Muster und Erkenntnisse aufzudecken, die für Wissenschaftler ohne den Einsatz dieser Maschinen nicht praktikabel wären.
Tiefes Lernen
Tiefes Lernen geht beim maschinellen Lernen einen Schritt weiter, indem es weitere Aspekte des Lern- und Trainingsprozesses automatisiert. Tiefe Lernalgorithmen können unstrukturierte Datensätze wie Text oder Bilder decodieren und erfordern somit viel weniger menschliches Eingreifen. Aus diesem Grund wurde tiefes Lernen als "skalierbares maschinelles Lernen" beschrieben.
Historische Einschränkungen und Herausforderungen des EEG: Der Bedarf an KI
Das menschliche Gehirn enthält ungefähr 100 Milliarden Neuronen. Das vollständige Verständnis der komplexen Beziehungen zwischen diesen Neuronen und ihren jeweiligen synaptischen Verbindungen erfordert die Fähigkeit, große Mengen an Gehirndaten ganzheitlich zu betrachten. Jahrzehntelang hat die Fähigkeit, metaebene Muster der neuronalen Schaltung aus EEG-Daten zu isolieren, den primären begrenzenden Schritt bei der Nützlichkeit von EEG-Messungen dargestellt.
Die EEG-Technologie selbst ist kostengünstig. Die ersten EEG-Gehirnwellenaufzeichnungen wurden im späten 19. Jahrhundert erzeugt, und der Prozess zur Erfassung von EEG-Messungen ist nicht-invasiv und relativ unaufwendig.
Die Kosten, die mit der Sammlung und Analyse von EEG-Daten verbunden sind, wurden jedoch hauptsächlich der manuellen Arbeit zugeschrieben, um externe Artefakte, die vom EEG erfasst werden, manuell herauszufiltern, was ein niedriges Signal-Rausch-Verhältnis hat. EEG-Daten sind komplex und weisen sowohl nichtlineare als auch nichtstationäre Aspekte auf. Sie haben auch Faktoren, die von Person zu Person einzigartig variieren.
Forscher waren gezwungen, große Datenmengen manuell vorzubereiten, um unnötiges Rauschen zu entfernen und alle verschiedenen Variablen zu berücksichtigen. Daher war es eine Zeit lang unpraktisch und unwirtschaftlich, EEG für komplexere Aufgaben wie emotionale Erkennung zu verwenden. Dennoch versuchten Forscher es.
Um die Sammlung und Analyse von EEG-Gehirndaten zu optimieren und die Kosten-Nutzen-Barriere für Forscher zu reduzieren, entwickelten Neurowissenschaftler eine EEG-Klassifizierungs-verarbeitungspipeline, um ihre Schritte zu zerlegen, entsprechende Strategien und Techniken zu verfeinern und die Anwendungen von EEG zu steigern.
Die allgemeine 5-Schritte EEG-Klassifizierungspipeline
Datenvorverarbeitung.
Initialisierung des Klassifizierungsverfahrens.
Aufteilen des Datensatzes für den Klassifizierer.
Vorhersage der Klasse neuer Daten.
Bewertung des Klassifizierungsmodells für den Testdatensatz.
Obwohl EEG derzeit noch eines der kosteneffektivsten und informativsten Methoden zur Erfassung von Gehirnaktivität ist, wird die Nützlichkeit von EEG-Daten weiterhin durch die Zuverlässigkeit begrenzt, mit der Wissenschaftler Gehirndaten aufzeichnen und diese EEG-Aufzeichnungen effizient verarbeiten können.
Die Zukunft des EEG: Der Aufstieg von KI und Big Data-Fähigkeiten
Der Begriff "Big Data" bezieht sich auf die zunehmenden Volumina, Geschwindigkeiten und Varianten, mit denen moderne Technologie es uns ermöglicht, Daten zu sammeln und zu verarbeiten. Big Data verändert die neurowissenschaftliche Landschaft dramatisch. Einfach gesagt, wir sind heute mehr denn je besser ausgestattet, um die riesigen Datenmengen zu nutzen, die wir sammeln.
Klassifizierungsaufgaben, insbesondere solche, die sich mit der Erkennung emotionaler Zustände befassen, werden zunehmend durch binäre und Mehrfach-Label-Klassifizierungsprozesse bewältigt. Überwachtes ML lernen Trainingsdaten, entwickeln Modelle und gelernte Parameter und wenden diese dann auf neue Daten an, um jedem Datensatz die entsprechenden Klassennamen zuzuweisen. Dieser Prozess beseitigt die Notwendigkeit, dass Menschen Zeit mit repetitiven, zeitaufwendigen Entscheidungen verbringen.
Es ist leicht, Begriffe wie "künstliche Intelligenz" oder "maschinelles Lernen" zu hören und an futuristische Welten zu denken, die in Popkultur-Erzeugnissen wie dem Film von 1984, The Terminator, vorgestellt werden. Man könnte annehmen, dass diese Technologien zu komplex sind, um sie zu verstehen oder in den alltäglichen Aufgaben, die Ihr tägliches Leben bestimmen, von Wert zu sein.
Fallen Sie nicht in diese Falle
KI ist viel weniger komplex, als ursprünglich in Blockbuster-Hits oder gefeierten Science-Fiction-Klassikern wie Isaac Asimovs Roman von 1950 I, Robot ausgeführt wurde. Selbst Personen außerhalb des KI-Studiums können aktuelle KI-Modellierung verstehen und verfügbare Modelle in ihrer eigenen Forschung einsetzen.
Echtzeit-Machine Learning und Deep Learning-Anwendungen in der EEG-Forschungsliteratur
Der Einsatz von ML- und DL-Algorithmen zur Auswertung von Gehirndaten hat in den letzten Jahren erheblich zugenommen, wie eine systematische Übersicht zeigt, die 2021 veröffentlicht wurde und die von Experten begutachtete Forschung zur Entwicklung und Verfeinerung von EEG-Verarbeitungsalgorithmen identifizierte. Etwa 63 % der in dieser Übersicht behandelten Artikel wurden in den letzten drei Jahren veröffentlicht, was darauf hindeutet, dass mit einem zunehmenden Einsatz dieser Modelle in zukünftigen BCI-Systemen und der emotionalen Forschung zu rechnen ist.
In Lukas Geimens veröffentlichtem Artikel "Machine-Learning-basierte Diagnostik von EEG-Pathologie" untersuchten er und sein Team ML-Methoden und deren Fähigkeit, die klinische EEG-Analyse zu automatisieren. Indem sie die automatisierten EEG-Modelle in funktionsbasierte oder End-to-End-Ansätze kategorisierten, "wendeten sie das vorgeschlagene funktionsbasierte Framework und tiefe neuronale Netzwerke, ein EEG-optimiertes temporales Faltungsnetzwerk (TCN) an." Sie fanden heraus, dass die Genauigkeiten beider Ansätze überraschend eng waren und zwischen 81 % und 86 % lagen. Die Ergebnisse zeigen, dass das vorgeschlagene funktionsbasierte Dekodierungs-Framework eine ähnliche Genauigkeit wie tiefe neuronale Netzwerke aufweist.
Yannick Roy’s et al Artikel im Journal of Neuroengineering berichtet darüber, wie er und sein Team 154 Arbeiten überprüften, die DL auf EEG anwenden, veröffentlicht zwischen Januar 2010 und Juli 2018. Diese Arbeiten deckten "verschiedene Anwendungsbereiche wie Epilepsie, Schlaf, Gehirn-Computer-Schnittstellen sowie kognitive und affektive Überwachung" ab. Sie fanden heraus, dass die Menge an EEG-Daten, die verwendet wurde, in der Zeitspanne von wenigen Minuten bis mehreren Stunden variierte. Die Anzahl der während des Trainings des Deep-Learning-Modells gesehenen Proben variierte jedoch von einigen Dutzend bis zu mehreren Millionen. Innerhalb all dieser Daten fanden sie, dass die Deep-Learning-Ansätze genauer waren als die traditionellen Baselines in allen Studien, die diese verwendeten.
Visualisierungen und Analysen zeigten, dass beide Ansätze ähnliche Aspekte der Daten verwendeten, z. B. Delta- und Theta-Band-Leistung an zeitlichen Elektrodenstandorten. Yannick Roy et al argumentieren, dass die Genauigkeiten der aktuellen binären EEG-Pathologie-Dekodierer fast 90 % erreichen könnten, bedingt durch die unvollkommenen inter-rater Übereinstimmung der klinischen Labels und dass solche Dekodierer bereits klinisch nützlich sind, beispielsweise in Bereichen, in denen klinische EEG-Experten selten sind. Sie haben vorgeschlagen, dass das funktionsbasierte Framework als Open Source verfügbar ist und ein neues Werkzeug für die EEG-Maschinenlernenforschung bietet.
DL hat in den Veröffentlichungen einen exponentiellen Anstieg erfahren, was ein wachsendes Interesse an dieser Art der Verarbeitung innerhalb der wissenschaftlichen Gemeinschaft widerspiegelt.
Was ist einzigartig an den EMOTIV-Gehirndaten und EEG-Geräten?
ML- und DL-Modelle bringen bahnbrechende Fortschritte in den EEG-Technologien. Wenn es um die wettbewerbsfähigsten, neuzeitlichen EEG-Geräte auf dem Markt geht, drängt kein Unternehmen die Grenzen so sehr wie EMOTIV.
EMOTIV ist ein Bioinformatik-Unternehmen und Pionier in der Stärkung der Neurowissenschaftsgemeinschaft 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 kognitive Leistungen zu verfolgen, Emotionen zu überwachen und virtuelle sowie physische Objekte durch maschinelles Lernen und trainierte mentale Befehle zu steuern.
Die EEG-Headsets von EMOTIV umfassen EMOTIV EPOC 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 ein Ökosystem von Werkzeugen und Funktionen gefördert, die von Akademikern, Webentwicklern und sogar neugierigen Personen ohne neurowissenschaftlichen Hintergrund genutzt werden können.
EmotivLABS
EmotivLABS helfen, individuelle Benutzer mit Forschern zusammenzubringen und Gelegenheiten zu schaffen, um EMOTIV-Gehirndaten zu crowdsourcen.
EMOTIV Cortex
Mit EMOTIV Cortex können Forscher benutzerdefinierte Anwendungen entwickeln, die den Benutzern die Werkzeuge bieten, um personalisierte Erlebnisse und Aktivierungen unter Verwendung von Echtzeit-Gehirndaten zu schaffen.
EmotivPRO
Forscher und Institutionen können ihre EMOTIV-Geräte mit EmotivPRO koppeln, das beim Erstellen, Veröffentlichen, Erwerb und Analysieren von EEG-Daten unterstützt.
EmotivPRO bietet eine integrierte Analyse von Nachbearbeitungsdaten mit EMOTIVs hauseigenem, cloud-basierten Analyzer, wodurch Forscher nicht mehr ihre Aufzeichnungen exportieren müssen.
Da die Verarbeitungspipeline auf EMOTIVs Cloud-Servern erfolgt, verringert dies die Anforderungen an Ihr System und ermöglicht Ihnen, Ressourcen zu sparen. Mit dieser KI- und ML-EEG-Technologie sparen Sie nicht nur Ressourcen, sondern profitieren auch von komplexen Analysen von Echtzeitdaten. Erledigen Sie mehr mit Ihren Studien, indem Sie die Nützlichkeit von Cloud-Technologien nutzen, die Tage Arbeit in wenigen Minuten zusammenfassen und zeitaufwändige Aufgaben abschließen.
Mit seinen EEG-Headsets und Anwendungen hat EMOTIV die Mission des Unternehmens weiter vorangetrieben, indem es Einzelpersonen befähigt, die inneren Abläufe ihres Geistes zu entschlüsseln und die globale Gehirnforschung zu beschleunigen.
Forschungsinstitute entdecken EMOTIVs kostengünstige, fernsteuerbare EEG-Technologien. Ebenso entdecken Neurowissenschaftsforscher in Unternehmen und Institutionen, die Anwendungsfälle für Verbraucherforschung und Verbraucherinnovationen untersuchen, den Nutzen von EMOTIVs EEG-Headsets und -Anwendungen für mehrere geschäftskritische Anwendungen.
Wollen Sie mehr über EMOTIV erfahren? Klicken Sie hier, um die Website zu besuchen oder eine Demo anzufordern.
Was Sie aus Machine Learning (ML) und Deep Learning (DL) gewinnen
Wir sind in das Zeitalter von "Big Data" eingetreten, in dem wissenschaftlicher Fortschritt und Entdeckungsmöglichkeiten weniger durch die Datenlagerung und -verteilung eingeschränkt sind. Stattdessen werden technologische und wissenschaftliche Innovationen stärker durch unsere Fähigkeit eingeschränkt, diese reichhaltig verfügbaren Daten zügig und effektiv zu nutzen. In diesem Sinne beweisen zunehmend robuster und sophistizierte KI-Modellierungssysteme, dass selbst die komplexesten Datensätze in ausgeklügelte Algorithmen destilliert werden können, die Echtzeit-Datenverarbeitungsfähigkeiten nutzen.
Neuroscience und KI
Diese Algorithmen und Modelle erweisen sich insbesondere für Neurowissenschaftler und Forscher als nützlich, die hoffen, menschliche geistige Prozesse besser zu verstehen und darauf zu reagieren.
Die Anwendungen sind endlos. Die Nutzbarkeit reicht von besserem Marketing und Nutzererlebnissen über Technologien zur Gesichtserkennung bis hin zu verbesserter Effizienz für Personen, die ihre kognitiven Arbeitslasten jonglieren müssen.
Insbesondere das EEG- und Gehirnforschungsunternehmen EMOTIV hat die Leistungsfähigkeit von ML und DL demonstriert, indem es die Kosten für die Durchführung dieser Gehirnforschung gesenkt und gleichzeitig die Effizienz in der Datenerhebung und -analyse gesteigert hat. Dies hat die Nützlichkeit von EEG für Einzelpersonen, Bildungs- und akademische Gemeinschaften sowie Unternehmen, die Anwendungsfälle für Verbraucherforschung untersuchen, dramatisch verbessert.
Künstliche Intelligenz, Machine Learning und Deep Learning
Langsam aber sicher dringt KI in Anwendungen vor, die sich frühere Generationen nicht hätten vorstellen können, indem sie die Kostenbarrieren für Forschung senkt und einen schnelleren Weg zu den technologischen Innovationen von morgen ebnet.
Nirgends ist das offensichtlicher als im Bereich der EEG-Technologie. Durch die Integration fortschrittlicher ML- und DL-Modellierung entschlüsseln Neurowissenschaftler große Potenziale in mehreren Bereichen, insbesondere in Systemen zur Gehirn-Computer-Schnittstelle und zur emotionalen Erkennung.
Um den aktuellen Status der KI-Modelle bei der Verarbeitung von EEG-Daten zu verstehen, müssen einige Elemente konzeptionell voneinander unterschieden werden. Während Begriffe wie "künstliche Intelligenz", "maschinelles Lernen" und "tiefe Lernmethoden" häufig synonym verwendet werden, gibt es wichtige Nuancen, die sie unterscheiden.
Künstliche Intelligenz
Als kreative Köpfe erstmals verstanden, dass Maschinen eines Tages wie Menschen denken könnten, wurde der Begriff Künstliche Intelligenz geboren. KI umfasst mehrere Teilbereiche, einschließlich maschinelles Lernen und tiefes Lernen.
Machine Learning
Machine Learning ist ein Teilbereich oder eine Abzweigung von KI, die mithilfe von Datenbanken trainiert wird, um komplexe Algorithmen zu entwickeln. Diese Algorithmen können dann verwendet werden, um genaue Vorhersagen über neue oder Probenedaten zu treffen, hochpräzise Klassifizierungssysteme für Daten zu entwickeln und dabei Muster und Erkenntnisse aufzudecken, die für Wissenschaftler ohne den Einsatz dieser Maschinen nicht praktikabel wären.
Tiefes Lernen
Tiefes Lernen geht beim maschinellen Lernen einen Schritt weiter, indem es weitere Aspekte des Lern- und Trainingsprozesses automatisiert. Tiefe Lernalgorithmen können unstrukturierte Datensätze wie Text oder Bilder decodieren und erfordern somit viel weniger menschliches Eingreifen. Aus diesem Grund wurde tiefes Lernen als "skalierbares maschinelles Lernen" beschrieben.
Historische Einschränkungen und Herausforderungen des EEG: Der Bedarf an KI
Das menschliche Gehirn enthält ungefähr 100 Milliarden Neuronen. Das vollständige Verständnis der komplexen Beziehungen zwischen diesen Neuronen und ihren jeweiligen synaptischen Verbindungen erfordert die Fähigkeit, große Mengen an Gehirndaten ganzheitlich zu betrachten. Jahrzehntelang hat die Fähigkeit, metaebene Muster der neuronalen Schaltung aus EEG-Daten zu isolieren, den primären begrenzenden Schritt bei der Nützlichkeit von EEG-Messungen dargestellt.
Die EEG-Technologie selbst ist kostengünstig. Die ersten EEG-Gehirnwellenaufzeichnungen wurden im späten 19. Jahrhundert erzeugt, und der Prozess zur Erfassung von EEG-Messungen ist nicht-invasiv und relativ unaufwendig.
Die Kosten, die mit der Sammlung und Analyse von EEG-Daten verbunden sind, wurden jedoch hauptsächlich der manuellen Arbeit zugeschrieben, um externe Artefakte, die vom EEG erfasst werden, manuell herauszufiltern, was ein niedriges Signal-Rausch-Verhältnis hat. EEG-Daten sind komplex und weisen sowohl nichtlineare als auch nichtstationäre Aspekte auf. Sie haben auch Faktoren, die von Person zu Person einzigartig variieren.
Forscher waren gezwungen, große Datenmengen manuell vorzubereiten, um unnötiges Rauschen zu entfernen und alle verschiedenen Variablen zu berücksichtigen. Daher war es eine Zeit lang unpraktisch und unwirtschaftlich, EEG für komplexere Aufgaben wie emotionale Erkennung zu verwenden. Dennoch versuchten Forscher es.
Um die Sammlung und Analyse von EEG-Gehirndaten zu optimieren und die Kosten-Nutzen-Barriere für Forscher zu reduzieren, entwickelten Neurowissenschaftler eine EEG-Klassifizierungs-verarbeitungspipeline, um ihre Schritte zu zerlegen, entsprechende Strategien und Techniken zu verfeinern und die Anwendungen von EEG zu steigern.
Die allgemeine 5-Schritte EEG-Klassifizierungspipeline
Datenvorverarbeitung.
Initialisierung des Klassifizierungsverfahrens.
Aufteilen des Datensatzes für den Klassifizierer.
Vorhersage der Klasse neuer Daten.
Bewertung des Klassifizierungsmodells für den Testdatensatz.
Obwohl EEG derzeit noch eines der kosteneffektivsten und informativsten Methoden zur Erfassung von Gehirnaktivität ist, wird die Nützlichkeit von EEG-Daten weiterhin durch die Zuverlässigkeit begrenzt, mit der Wissenschaftler Gehirndaten aufzeichnen und diese EEG-Aufzeichnungen effizient verarbeiten können.
Die Zukunft des EEG: Der Aufstieg von KI und Big Data-Fähigkeiten
Der Begriff "Big Data" bezieht sich auf die zunehmenden Volumina, Geschwindigkeiten und Varianten, mit denen moderne Technologie es uns ermöglicht, Daten zu sammeln und zu verarbeiten. Big Data verändert die neurowissenschaftliche Landschaft dramatisch. Einfach gesagt, wir sind heute mehr denn je besser ausgestattet, um die riesigen Datenmengen zu nutzen, die wir sammeln.
Klassifizierungsaufgaben, insbesondere solche, die sich mit der Erkennung emotionaler Zustände befassen, werden zunehmend durch binäre und Mehrfach-Label-Klassifizierungsprozesse bewältigt. Überwachtes ML lernen Trainingsdaten, entwickeln Modelle und gelernte Parameter und wenden diese dann auf neue Daten an, um jedem Datensatz die entsprechenden Klassennamen zuzuweisen. Dieser Prozess beseitigt die Notwendigkeit, dass Menschen Zeit mit repetitiven, zeitaufwendigen Entscheidungen verbringen.
Es ist leicht, Begriffe wie "künstliche Intelligenz" oder "maschinelles Lernen" zu hören und an futuristische Welten zu denken, die in Popkultur-Erzeugnissen wie dem Film von 1984, The Terminator, vorgestellt werden. Man könnte annehmen, dass diese Technologien zu komplex sind, um sie zu verstehen oder in den alltäglichen Aufgaben, die Ihr tägliches Leben bestimmen, von Wert zu sein.
Fallen Sie nicht in diese Falle
KI ist viel weniger komplex, als ursprünglich in Blockbuster-Hits oder gefeierten Science-Fiction-Klassikern wie Isaac Asimovs Roman von 1950 I, Robot ausgeführt wurde. Selbst Personen außerhalb des KI-Studiums können aktuelle KI-Modellierung verstehen und verfügbare Modelle in ihrer eigenen Forschung einsetzen.
Echtzeit-Machine Learning und Deep Learning-Anwendungen in der EEG-Forschungsliteratur
Der Einsatz von ML- und DL-Algorithmen zur Auswertung von Gehirndaten hat in den letzten Jahren erheblich zugenommen, wie eine systematische Übersicht zeigt, die 2021 veröffentlicht wurde und die von Experten begutachtete Forschung zur Entwicklung und Verfeinerung von EEG-Verarbeitungsalgorithmen identifizierte. Etwa 63 % der in dieser Übersicht behandelten Artikel wurden in den letzten drei Jahren veröffentlicht, was darauf hindeutet, dass mit einem zunehmenden Einsatz dieser Modelle in zukünftigen BCI-Systemen und der emotionalen Forschung zu rechnen ist.
In Lukas Geimens veröffentlichtem Artikel "Machine-Learning-basierte Diagnostik von EEG-Pathologie" untersuchten er und sein Team ML-Methoden und deren Fähigkeit, die klinische EEG-Analyse zu automatisieren. Indem sie die automatisierten EEG-Modelle in funktionsbasierte oder End-to-End-Ansätze kategorisierten, "wendeten sie das vorgeschlagene funktionsbasierte Framework und tiefe neuronale Netzwerke, ein EEG-optimiertes temporales Faltungsnetzwerk (TCN) an." Sie fanden heraus, dass die Genauigkeiten beider Ansätze überraschend eng waren und zwischen 81 % und 86 % lagen. Die Ergebnisse zeigen, dass das vorgeschlagene funktionsbasierte Dekodierungs-Framework eine ähnliche Genauigkeit wie tiefe neuronale Netzwerke aufweist.
Yannick Roy’s et al Artikel im Journal of Neuroengineering berichtet darüber, wie er und sein Team 154 Arbeiten überprüften, die DL auf EEG anwenden, veröffentlicht zwischen Januar 2010 und Juli 2018. Diese Arbeiten deckten "verschiedene Anwendungsbereiche wie Epilepsie, Schlaf, Gehirn-Computer-Schnittstellen sowie kognitive und affektive Überwachung" ab. Sie fanden heraus, dass die Menge an EEG-Daten, die verwendet wurde, in der Zeitspanne von wenigen Minuten bis mehreren Stunden variierte. Die Anzahl der während des Trainings des Deep-Learning-Modells gesehenen Proben variierte jedoch von einigen Dutzend bis zu mehreren Millionen. Innerhalb all dieser Daten fanden sie, dass die Deep-Learning-Ansätze genauer waren als die traditionellen Baselines in allen Studien, die diese verwendeten.
Visualisierungen und Analysen zeigten, dass beide Ansätze ähnliche Aspekte der Daten verwendeten, z. B. Delta- und Theta-Band-Leistung an zeitlichen Elektrodenstandorten. Yannick Roy et al argumentieren, dass die Genauigkeiten der aktuellen binären EEG-Pathologie-Dekodierer fast 90 % erreichen könnten, bedingt durch die unvollkommenen inter-rater Übereinstimmung der klinischen Labels und dass solche Dekodierer bereits klinisch nützlich sind, beispielsweise in Bereichen, in denen klinische EEG-Experten selten sind. Sie haben vorgeschlagen, dass das funktionsbasierte Framework als Open Source verfügbar ist und ein neues Werkzeug für die EEG-Maschinenlernenforschung bietet.
DL hat in den Veröffentlichungen einen exponentiellen Anstieg erfahren, was ein wachsendes Interesse an dieser Art der Verarbeitung innerhalb der wissenschaftlichen Gemeinschaft widerspiegelt.
Was ist einzigartig an den EMOTIV-Gehirndaten und EEG-Geräten?
ML- und DL-Modelle bringen bahnbrechende Fortschritte in den EEG-Technologien. Wenn es um die wettbewerbsfähigsten, neuzeitlichen EEG-Geräte auf dem Markt geht, drängt kein Unternehmen die Grenzen so sehr wie EMOTIV.
EMOTIV ist ein Bioinformatik-Unternehmen und Pionier in der Stärkung der Neurowissenschaftsgemeinschaft 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 kognitive Leistungen zu verfolgen, Emotionen zu überwachen und virtuelle sowie physische Objekte durch maschinelles Lernen und trainierte mentale Befehle zu steuern.
Die EEG-Headsets von EMOTIV umfassen EMOTIV EPOC 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 ein Ökosystem von Werkzeugen und Funktionen gefördert, die von Akademikern, Webentwicklern und sogar neugierigen Personen ohne neurowissenschaftlichen Hintergrund genutzt werden können.
EmotivLABS
EmotivLABS helfen, individuelle Benutzer mit Forschern zusammenzubringen und Gelegenheiten zu schaffen, um EMOTIV-Gehirndaten zu crowdsourcen.
EMOTIV Cortex
Mit EMOTIV Cortex können Forscher benutzerdefinierte Anwendungen entwickeln, die den Benutzern die Werkzeuge bieten, um personalisierte Erlebnisse und Aktivierungen unter Verwendung von Echtzeit-Gehirndaten zu schaffen.
EmotivPRO
Forscher und Institutionen können ihre EMOTIV-Geräte mit EmotivPRO koppeln, das beim Erstellen, Veröffentlichen, Erwerb und Analysieren von EEG-Daten unterstützt.
EmotivPRO bietet eine integrierte Analyse von Nachbearbeitungsdaten mit EMOTIVs hauseigenem, cloud-basierten Analyzer, wodurch Forscher nicht mehr ihre Aufzeichnungen exportieren müssen.
Da die Verarbeitungspipeline auf EMOTIVs Cloud-Servern erfolgt, verringert dies die Anforderungen an Ihr System und ermöglicht Ihnen, Ressourcen zu sparen. Mit dieser KI- und ML-EEG-Technologie sparen Sie nicht nur Ressourcen, sondern profitieren auch von komplexen Analysen von Echtzeitdaten. Erledigen Sie mehr mit Ihren Studien, indem Sie die Nützlichkeit von Cloud-Technologien nutzen, die Tage Arbeit in wenigen Minuten zusammenfassen und zeitaufwändige Aufgaben abschließen.
Mit seinen EEG-Headsets und Anwendungen hat EMOTIV die Mission des Unternehmens weiter vorangetrieben, indem es Einzelpersonen befähigt, die inneren Abläufe ihres Geistes zu entschlüsseln und die globale Gehirnforschung zu beschleunigen.
Forschungsinstitute entdecken EMOTIVs kostengünstige, fernsteuerbare EEG-Technologien. Ebenso entdecken Neurowissenschaftsforscher in Unternehmen und Institutionen, die Anwendungsfälle für Verbraucherforschung und Verbraucherinnovationen untersuchen, den Nutzen von EMOTIVs EEG-Headsets und -Anwendungen für mehrere geschäftskritische Anwendungen.
Wollen Sie mehr über EMOTIV erfahren? Klicken Sie hier, um die Website zu besuchen oder eine Demo anzufordern.
