El estado de los modelos de IA en la investigación de EEG en neurociencia
Mehul Nayak
13 mar 2023
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Lo que ganas con el Aprendizaje Automático (ML) y el Aprendizaje Profundo (DL)
Hemos entrado en la era de los "grandes datos", donde el avance científico y las oportunidades de descubrimiento están menos restringidos por las capacidades de almacenamiento y compartición de datos. En cambio, las innovaciones tecnológicas y científicas están más restringidas por nuestra capacidad de utilizar de manera expedita y efectiva estos datos abundantemente disponibles. En este sentido, los sistemas de modelado de IA cada vez más robustos y sofisticados demuestran que incluso los conjuntos de datos más complejos pueden ser destilados en algoritmos sofisticados utilizando capacidades de procesamiento de datos en tiempo real.
Neurociencia e IA
Estos algoritmos y modelos están resultando especialmente útiles para los neurocientíficos e investigadores que esperan comprender y responder mejor a los procesos mentales humanos.
Las aplicaciones son infinitas. La usabilidad se extiende desde un mejor marketing y experiencias de usuario a través de tecnologías de reconocimiento facial, hasta una mayor eficiencia para las personas al gestionar su carga cognitiva.
En particular, la empresa de investigación cerebral EEG EMOTIV ha demostrado el poder del ML y el DL al reducir los costos de llevar a cabo esta investigación cerebral, aumentando la eficiencia en la recopilación y análisis de datos. A su vez, esto ha mejorado drásticamente la utilidad del EEG para individuos, comunidades educativas y académicas, y empresas que exploran casos de uso para la investigación del consumidor, entre otros.
Inteligencia Artificial, Aprendizaje Automático y Aprendizaje Profundo
Despacito pero seguro, la IA está surgiendo en aplicaciones que las generaciones anteriores no habrían podido imaginar, reduciendo las barreras de costos para la investigación y pavimentando un camino más rápido hacia las innovaciones tecnológicas del mañana.
No hay lugar más evidente que en el ámbito de la tecnología EEG. Al integrar sistemas de modelado de ML y DL en avance, los neurocientíficos están desbloqueando vastos potenciales en varias áreas, especialmente en sistemas de interfaz cerebro-computadora y reconocimiento emocional.
Para entender el estado actual de los modelos de IA en la interpretación de los datos EEG, deben distinguirse conceptualmente algunos elementos entre sí. Si bien términos como "inteligencia artificial", "aprendizaje automático" y "aprendizaje profundo" se utilizan con frecuencia de manera intercambiable, existen matices importantes que los distinguen.
Inteligencia Artificial
Cuando las mentes creativas comprendieron por primera vez que las máquinas podrían aprender a pensar como los humanos algún día, nació el término Inteligencia Artificial. La IA abarca varios subcampos, incluyendo el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo.
Aprendizaje Automático
El aprendizaje automático es un subcampo, o rama, de la IA, entrenado utilizando bancos de datos para desarrollar algoritmos complejos. Estos algoritmos pueden usarse para hacer predicciones precisas sobre nuevos datos o datos de muestra, desarrollar sistemas de clasificación altamente precisos para datos y, en el proceso, ayudar a descubrir patrones e ideas que no serían prácticos para los científicos sin el uso de estas máquinas.
Aprendizaje Profundo
El aprendizaje profundo lleva el aprendizaje automático un paso más allá al automatizar más aspectos del proceso de aprendizaje y entrenamiento. Los algoritmos de aprendizaje profundo pueden decodificar conjuntos de datos no estructurados, como texto o imágenes, requiriendo así mucha menos intervención humana. Por esta razón, el aprendizaje profundo ha sido descrito como "aprendizaje automático escalable".
Limitaciones Históricas y Desafíos del EEG: La Necesidad de IA
El cerebro humano contiene aproximadamente 100 mil millones de neuronas. Comprender completamente las complejas relaciones entre estas neuronas y sus respectivas conexiones sinápticas requiere la capacidad de observar vastas cantidades de datos cerebrales de manera holística. Durante décadas, la capacidad de aislar patrones meta-nivel de la circuitería neuronal a partir de datos EEG ha representado el principal factor limitante en la utilidad de las lecturas EEG.
La tecnología EEG en sí es económica. Las primeras grabaciones de ondas cerebrales EEG se generaron a finales de 1800, y el proceso para recoger lecturas EEG es no invasivo y relativamente poco sofisticado.
Sin embargo, los costos inherentes a la recopilación y análisis de datos EEG se han atribuido principalmente al trabajo manual de seleccionar manualmente artefactos extraños recogidos por el EEG, que tiene una baja relación señal-ruido. Los datos EEG son complejos y presentan aspectos no lineales y no estacionarios. También hay factores que varían única y exclusivamente de persona a persona.
Los investigadores se vieron obligados a preprocesar vastas cantidades de datos manualmente para eliminar el ruido innecesario y tener en cuenta todas las diferentes variables. Por lo tanto, durante un buen tiempo fue poco práctico y poco factible utilizar el EEG en tareas más sofisticadas, como el reconocimiento emocional. Aun así, los investigadores lo intentaron.
Para agilizar la recogida y análisis de datos cerebrales EEG y reducir la barrera de costo-beneficio para los investigadores, los neurocientíficos desarrollaron un pipeline de procesamiento de clasificación EEG para desglosar sus pasos, refinar estrategias y técnicas respectivas, y aumentar las aplicaciones del EEG.
El Pipeline de Clasificación EEG en 5 Pasos
Preproceso de datos.
Inicializando el procedimiento de clasificación.
Dividiendo el conjunto de datos para el clasificador.
Prediciendo la clase de nuevos datos.
Evaluando el modelo de clasificación para el conjunto de datos de prueba.
Aunque el EEG sigue siendo uno de los métodos más rentables e informativos para capturar la actividad cerebral, la utilidad de los datos EEG continúa estando limitada por cuán confiables pueden los científicos registrar los datos cerebrales y procesar eficientemente esas grabaciones EEG.
El Futuro del EEG: El Auge de las Capacidades de IA y Grandes Datos
El término "grandes datos" se refiere a los volúmenes, velocidades y variedades crecientes con los que la tecnología moderna nos permite recoger y procesar datos. Los grandes datos están cambiando dramáticamente el panorama neurocientífico. En términos simples, ahora estamos, más que nunca, mejor equipados para aprovechar las vastas cantidades de datos que estamos recopilando.
Las tareas de clasificación, especialmente aquellas relacionadas con la detección de estados emocionales, son cada vez más manejadas por procesos de clasificación binaria y multi-etiqueta. Los algoritmos de ML supervisados aprenden datos de entrenamiento, desarrollan modelos y parámetros aprendidos, y luego los aplican a nuevos datos para asignar a cada conjunto de datos sus respectivas etiquetas de clase. Este proceso elimina la necesidad de que los humanos dediquen tiempo a tomar decisiones repetitivas y que consumen tiempo.
Es fácil escuchar términos como "inteligencia artificial" o "aprendizaje automático" y pensar en mundos futuristas imaginados en artefactos de la cultura pop como la película de 1984, El Terminador. Podrías asumir que estas tecnologías son demasiado complejas para ser comprendidas o valiosas en las tareas ubicuas que fundamentan tu vida cotidiana.
No caigas en esa trampa
La IA es mucho menos sofisticada de lo que se elaboró originalmente en éxitos de taquilla o clásicos de ciencia ficción aclamados como la novela de 1950 de Isaac Asimov I, Robot. Incluso las personas fuera del estudio de la IA pueden comprender la modelización de IA actual y utilizar modelos disponibles en su propia investigación.
Aplicaciones en Tiempo Real de ML y DL en la Literatura de Investigación EEG
El uso de algoritmos de ML y DL para comprender los datos cerebrales ha crecido sustancialmente en los últimos años, como lo demuestra una revisión sistemática publicada en 2021 que identificó investigaciones revisadas por pares destinadas a desarrollar y refinar algoritmos de procesamiento EEG. Aproximadamente el 63% de los artículos cubiertos por esta revisión se publicaron en los últimos tres años, lo que sugiere que se espera que la utilización de estos modelos en futuros sistemas BCI e investigación de ER crezca.
En el artículo publicado de Lukas Geimen "Diagnósticos basados en el aprendizaje automático de la patología EEG", él y su equipo investigaron métodos de ML y su capacidad para automatizar el análisis clínico de EEG. Al categorizar los modelos de EEG automatizados en enfoques basados en características o de extremo a extremo, "aplicaron el marco basado en características propuesto y redes neuronales profundas en una red de convolución temporal (TCN) optimizada para EEG." Encontraron que las precisiones a través de ambos enfoques eran sorprendentemente estrechas, oscilando entre el 81% y el 86%. Los resultados muestran que el marco de decodificación basado en características propuesto tiene una precisión similar a la de las redes neuronales profundas.
El artículo de Yannick Roy et al en la Revista de Neuroingeniería discute cómo él y su equipo revisaron 154 artículos que aplican DL al EEG, publicados entre enero de 2010 y julio de 2018. Estos artículos abarcaron "diferentes dominios de aplicación, como epilepsia, sueño, interfase cerebro-computadora y monitoreo cognitivo y afectivo." Encontraron que la cantidad de datos EEG utilizados variaba en la duración del tiempo, desde unos pocos minutos hasta varias horas. Sin embargo, el número de muestras vistas durante el entrenamiento del modelo de aprendizaje profundo variaba desde unas pocas docenas hasta varios millones. Dentro de todos estos datos, encontraron que los enfoques de aprendizaje profundo eran más precisos que las líneas base tradicionales en todos los estudios que utilizaron estos.
Visualizaciones y análisis indicaron que ambos enfoques utilizaron aspectos similares de los datos, por ejemplo, la potencia de las bandas delta y theta en ubicaciones temporales de electrodos. Yannick Roy et al argumentan que las precisiones de los decodificadores de patología EEG binarios actuales podrían saturarse cerca del 90% debido a la imperfecta concordancia interevaluador de las etiquetas clínicas y que tales decodificadores ya son clínicamente útiles, como en áreas donde los expertos clínicos en EEG son raros. Han propuesto que el marco basado en características está disponible como código abierto, ofreciendo una nueva herramienta para la investigación de aprendizaje automático EEG.
El DL ha visto un aumento exponencial en las publicaciones, lo que refleja un interés creciente en este tipo de procesamiento entre la comunidad científica.
¿Qué es Único Acerca de los Datos Cerebrales EMOTIV y los Dispositivos EEG?
Los modelos de ML y DL están produciendo avances innovadores en las tecnologías EEG. Cuando se trata de los dispositivos EEG de nueva generación más competitivos del mercado, ninguna empresa está empujando los límites más que EMOTIV.
EMOTIV es una empresa de bioinformática y pionera en empoderar a la comunidad neurocientífica a través del uso de EEG. Las innovaciones de EMOTIV caen bajo el paraguas de las BCI, también conocidas como "Interfaz Máquina-Mente", "Interfaz Neural Directa" y "Interfaz Cerebro-Máquina." Estas tecnologías se han utilizado durante más de una década para rastrear el rendimiento cognitivo, monitorear emociones y controlar objetos virtuales y físicos a través de comandos mentales entrenados y aprendizaje automático.
Los cascos EEG de EMOTIV incluyen EMOTIV EPOC FLEX (EEG de 32 canales), EMOTIV INSIGHT 2.0 (EEG de 5 canales) y EPOC X (EEG de 14 canales). Sus algoritmos únicos detectan:
Frustración
Interés
Relajación
Emoción
Compromiso
Estrés
Atención
EMOTIV está avanzando mucho más que cascos EEG. Han ayudado a fomentar un ecosistema de herramientas y características que pueden ser utilizadas por académicos, desarrolladores web e incluso individuos curiosos sin formación neurocientífica.
EmotivLABS
EmotivLABS, ayuda a reunir a los usuarios individuales con investigadores, facilitando oportunidades para obtener datos cerebrales EMOTIV de forma colectiva.
EMOTIV Cortex
Con EMOTIV Cortex, los investigadores pueden desarrollar aplicaciones personalizadas que ofrecen a los usuarios las herramientas para crear experiencias y activaciones personalizadas utilizando datos cerebrales en tiempo real.
EmotivPRO
Los investigadores e instituciones pueden emparejar sus dispositivos EMOTIV con EmotivPRO, que ayuda a construir, publicar, adquirir y analizar datos EEG.
EmotivPRO ofrece un análisis integrado de datos de post-proceso utilizando el analizador basado en la nube de EMOTIV, eliminando la necesidad de que los investigadores exporten sus grabaciones.
Como el pipeline de procesamiento se realiza en los servidores en la nube de EMOTIV, esto reduce las demandas sobre su sistema y le permite conservar recursos. Con esta tecnología de EEG de IA y ML, no solo conserva mejor los recursos, sino que se beneficia de un análisis complejo y en tiempo real de los datos. Logre más con sus estudios al aprovechar la utilidad de las tecnologías en la nube que condensan días de trabajo en cuestión de minutos y completan tareas que consumen mucho tiempo.
Con sus cascos EEG y aplicaciones, EMOTIV ha avanzado en la misión de la empresa al empoderar a las personas para desbloquear el funcionamiento interno de sus mentes y acelerar la investigación cerebral global.
Los institutos de investigación están descubriendo las tecnologías EEG de bajo costo y remoto de EMOTIV. De manera similar, los investigadores en neurociencia de empresas y empresas que exploran casos de uso para la investigación del consumidor y la innovación del consumidor están descubriendo la utilidad de los cascos y aplicaciones EEG de EMOTIV para varias aplicaciones críticas para el negocio.
¿Quieres aprender más sobre EMOTIV? Haz clic aquí para visitar el sitio web o solicitar una demostración.
Lo que ganas con el Aprendizaje Automático (ML) y el Aprendizaje Profundo (DL)
Hemos entrado en la era de los "grandes datos", donde el avance científico y las oportunidades de descubrimiento están menos restringidos por las capacidades de almacenamiento y compartición de datos. En cambio, las innovaciones tecnológicas y científicas están más restringidas por nuestra capacidad de utilizar de manera expedita y efectiva estos datos abundantemente disponibles. En este sentido, los sistemas de modelado de IA cada vez más robustos y sofisticados demuestran que incluso los conjuntos de datos más complejos pueden ser destilados en algoritmos sofisticados utilizando capacidades de procesamiento de datos en tiempo real.
Neurociencia e IA
Estos algoritmos y modelos están resultando especialmente útiles para los neurocientíficos e investigadores que esperan comprender y responder mejor a los procesos mentales humanos.
Las aplicaciones son infinitas. La usabilidad se extiende desde un mejor marketing y experiencias de usuario a través de tecnologías de reconocimiento facial, hasta una mayor eficiencia para las personas al gestionar su carga cognitiva.
En particular, la empresa de investigación cerebral EEG EMOTIV ha demostrado el poder del ML y el DL al reducir los costos de llevar a cabo esta investigación cerebral, aumentando la eficiencia en la recopilación y análisis de datos. A su vez, esto ha mejorado drásticamente la utilidad del EEG para individuos, comunidades educativas y académicas, y empresas que exploran casos de uso para la investigación del consumidor, entre otros.
Inteligencia Artificial, Aprendizaje Automático y Aprendizaje Profundo
Despacito pero seguro, la IA está surgiendo en aplicaciones que las generaciones anteriores no habrían podido imaginar, reduciendo las barreras de costos para la investigación y pavimentando un camino más rápido hacia las innovaciones tecnológicas del mañana.
No hay lugar más evidente que en el ámbito de la tecnología EEG. Al integrar sistemas de modelado de ML y DL en avance, los neurocientíficos están desbloqueando vastos potenciales en varias áreas, especialmente en sistemas de interfaz cerebro-computadora y reconocimiento emocional.
Para entender el estado actual de los modelos de IA en la interpretación de los datos EEG, deben distinguirse conceptualmente algunos elementos entre sí. Si bien términos como "inteligencia artificial", "aprendizaje automático" y "aprendizaje profundo" se utilizan con frecuencia de manera intercambiable, existen matices importantes que los distinguen.
Inteligencia Artificial
Cuando las mentes creativas comprendieron por primera vez que las máquinas podrían aprender a pensar como los humanos algún día, nació el término Inteligencia Artificial. La IA abarca varios subcampos, incluyendo el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo.
Aprendizaje Automático
El aprendizaje automático es un subcampo, o rama, de la IA, entrenado utilizando bancos de datos para desarrollar algoritmos complejos. Estos algoritmos pueden usarse para hacer predicciones precisas sobre nuevos datos o datos de muestra, desarrollar sistemas de clasificación altamente precisos para datos y, en el proceso, ayudar a descubrir patrones e ideas que no serían prácticos para los científicos sin el uso de estas máquinas.
Aprendizaje Profundo
El aprendizaje profundo lleva el aprendizaje automático un paso más allá al automatizar más aspectos del proceso de aprendizaje y entrenamiento. Los algoritmos de aprendizaje profundo pueden decodificar conjuntos de datos no estructurados, como texto o imágenes, requiriendo así mucha menos intervención humana. Por esta razón, el aprendizaje profundo ha sido descrito como "aprendizaje automático escalable".
Limitaciones Históricas y Desafíos del EEG: La Necesidad de IA
El cerebro humano contiene aproximadamente 100 mil millones de neuronas. Comprender completamente las complejas relaciones entre estas neuronas y sus respectivas conexiones sinápticas requiere la capacidad de observar vastas cantidades de datos cerebrales de manera holística. Durante décadas, la capacidad de aislar patrones meta-nivel de la circuitería neuronal a partir de datos EEG ha representado el principal factor limitante en la utilidad de las lecturas EEG.
La tecnología EEG en sí es económica. Las primeras grabaciones de ondas cerebrales EEG se generaron a finales de 1800, y el proceso para recoger lecturas EEG es no invasivo y relativamente poco sofisticado.
Sin embargo, los costos inherentes a la recopilación y análisis de datos EEG se han atribuido principalmente al trabajo manual de seleccionar manualmente artefactos extraños recogidos por el EEG, que tiene una baja relación señal-ruido. Los datos EEG son complejos y presentan aspectos no lineales y no estacionarios. También hay factores que varían única y exclusivamente de persona a persona.
Los investigadores se vieron obligados a preprocesar vastas cantidades de datos manualmente para eliminar el ruido innecesario y tener en cuenta todas las diferentes variables. Por lo tanto, durante un buen tiempo fue poco práctico y poco factible utilizar el EEG en tareas más sofisticadas, como el reconocimiento emocional. Aun así, los investigadores lo intentaron.
Para agilizar la recogida y análisis de datos cerebrales EEG y reducir la barrera de costo-beneficio para los investigadores, los neurocientíficos desarrollaron un pipeline de procesamiento de clasificación EEG para desglosar sus pasos, refinar estrategias y técnicas respectivas, y aumentar las aplicaciones del EEG.
El Pipeline de Clasificación EEG en 5 Pasos
Preproceso de datos.
Inicializando el procedimiento de clasificación.
Dividiendo el conjunto de datos para el clasificador.
Prediciendo la clase de nuevos datos.
Evaluando el modelo de clasificación para el conjunto de datos de prueba.
Aunque el EEG sigue siendo uno de los métodos más rentables e informativos para capturar la actividad cerebral, la utilidad de los datos EEG continúa estando limitada por cuán confiables pueden los científicos registrar los datos cerebrales y procesar eficientemente esas grabaciones EEG.
El Futuro del EEG: El Auge de las Capacidades de IA y Grandes Datos
El término "grandes datos" se refiere a los volúmenes, velocidades y variedades crecientes con los que la tecnología moderna nos permite recoger y procesar datos. Los grandes datos están cambiando dramáticamente el panorama neurocientífico. En términos simples, ahora estamos, más que nunca, mejor equipados para aprovechar las vastas cantidades de datos que estamos recopilando.
Las tareas de clasificación, especialmente aquellas relacionadas con la detección de estados emocionales, son cada vez más manejadas por procesos de clasificación binaria y multi-etiqueta. Los algoritmos de ML supervisados aprenden datos de entrenamiento, desarrollan modelos y parámetros aprendidos, y luego los aplican a nuevos datos para asignar a cada conjunto de datos sus respectivas etiquetas de clase. Este proceso elimina la necesidad de que los humanos dediquen tiempo a tomar decisiones repetitivas y que consumen tiempo.
Es fácil escuchar términos como "inteligencia artificial" o "aprendizaje automático" y pensar en mundos futuristas imaginados en artefactos de la cultura pop como la película de 1984, El Terminador. Podrías asumir que estas tecnologías son demasiado complejas para ser comprendidas o valiosas en las tareas ubicuas que fundamentan tu vida cotidiana.
No caigas en esa trampa
La IA es mucho menos sofisticada de lo que se elaboró originalmente en éxitos de taquilla o clásicos de ciencia ficción aclamados como la novela de 1950 de Isaac Asimov I, Robot. Incluso las personas fuera del estudio de la IA pueden comprender la modelización de IA actual y utilizar modelos disponibles en su propia investigación.
Aplicaciones en Tiempo Real de ML y DL en la Literatura de Investigación EEG
El uso de algoritmos de ML y DL para comprender los datos cerebrales ha crecido sustancialmente en los últimos años, como lo demuestra una revisión sistemática publicada en 2021 que identificó investigaciones revisadas por pares destinadas a desarrollar y refinar algoritmos de procesamiento EEG. Aproximadamente el 63% de los artículos cubiertos por esta revisión se publicaron en los últimos tres años, lo que sugiere que se espera que la utilización de estos modelos en futuros sistemas BCI e investigación de ER crezca.
En el artículo publicado de Lukas Geimen "Diagnósticos basados en el aprendizaje automático de la patología EEG", él y su equipo investigaron métodos de ML y su capacidad para automatizar el análisis clínico de EEG. Al categorizar los modelos de EEG automatizados en enfoques basados en características o de extremo a extremo, "aplicaron el marco basado en características propuesto y redes neuronales profundas en una red de convolución temporal (TCN) optimizada para EEG." Encontraron que las precisiones a través de ambos enfoques eran sorprendentemente estrechas, oscilando entre el 81% y el 86%. Los resultados muestran que el marco de decodificación basado en características propuesto tiene una precisión similar a la de las redes neuronales profundas.
El artículo de Yannick Roy et al en la Revista de Neuroingeniería discute cómo él y su equipo revisaron 154 artículos que aplican DL al EEG, publicados entre enero de 2010 y julio de 2018. Estos artículos abarcaron "diferentes dominios de aplicación, como epilepsia, sueño, interfase cerebro-computadora y monitoreo cognitivo y afectivo." Encontraron que la cantidad de datos EEG utilizados variaba en la duración del tiempo, desde unos pocos minutos hasta varias horas. Sin embargo, el número de muestras vistas durante el entrenamiento del modelo de aprendizaje profundo variaba desde unas pocas docenas hasta varios millones. Dentro de todos estos datos, encontraron que los enfoques de aprendizaje profundo eran más precisos que las líneas base tradicionales en todos los estudios que utilizaron estos.
Visualizaciones y análisis indicaron que ambos enfoques utilizaron aspectos similares de los datos, por ejemplo, la potencia de las bandas delta y theta en ubicaciones temporales de electrodos. Yannick Roy et al argumentan que las precisiones de los decodificadores de patología EEG binarios actuales podrían saturarse cerca del 90% debido a la imperfecta concordancia interevaluador de las etiquetas clínicas y que tales decodificadores ya son clínicamente útiles, como en áreas donde los expertos clínicos en EEG son raros. Han propuesto que el marco basado en características está disponible como código abierto, ofreciendo una nueva herramienta para la investigación de aprendizaje automático EEG.
El DL ha visto un aumento exponencial en las publicaciones, lo que refleja un interés creciente en este tipo de procesamiento entre la comunidad científica.
¿Qué es Único Acerca de los Datos Cerebrales EMOTIV y los Dispositivos EEG?
Los modelos de ML y DL están produciendo avances innovadores en las tecnologías EEG. Cuando se trata de los dispositivos EEG de nueva generación más competitivos del mercado, ninguna empresa está empujando los límites más que EMOTIV.
EMOTIV es una empresa de bioinformática y pionera en empoderar a la comunidad neurocientífica a través del uso de EEG. Las innovaciones de EMOTIV caen bajo el paraguas de las BCI, también conocidas como "Interfaz Máquina-Mente", "Interfaz Neural Directa" y "Interfaz Cerebro-Máquina." Estas tecnologías se han utilizado durante más de una década para rastrear el rendimiento cognitivo, monitorear emociones y controlar objetos virtuales y físicos a través de comandos mentales entrenados y aprendizaje automático.
Los cascos EEG de EMOTIV incluyen EMOTIV EPOC FLEX (EEG de 32 canales), EMOTIV INSIGHT 2.0 (EEG de 5 canales) y EPOC X (EEG de 14 canales). Sus algoritmos únicos detectan:
Frustración
Interés
Relajación
Emoción
Compromiso
Estrés
Atención
EMOTIV está avanzando mucho más que cascos EEG. Han ayudado a fomentar un ecosistema de herramientas y características que pueden ser utilizadas por académicos, desarrolladores web e incluso individuos curiosos sin formación neurocientífica.
EmotivLABS
EmotivLABS, ayuda a reunir a los usuarios individuales con investigadores, facilitando oportunidades para obtener datos cerebrales EMOTIV de forma colectiva.
EMOTIV Cortex
Con EMOTIV Cortex, los investigadores pueden desarrollar aplicaciones personalizadas que ofrecen a los usuarios las herramientas para crear experiencias y activaciones personalizadas utilizando datos cerebrales en tiempo real.
EmotivPRO
Los investigadores e instituciones pueden emparejar sus dispositivos EMOTIV con EmotivPRO, que ayuda a construir, publicar, adquirir y analizar datos EEG.
EmotivPRO ofrece un análisis integrado de datos de post-proceso utilizando el analizador basado en la nube de EMOTIV, eliminando la necesidad de que los investigadores exporten sus grabaciones.
Como el pipeline de procesamiento se realiza en los servidores en la nube de EMOTIV, esto reduce las demandas sobre su sistema y le permite conservar recursos. Con esta tecnología de EEG de IA y ML, no solo conserva mejor los recursos, sino que se beneficia de un análisis complejo y en tiempo real de los datos. Logre más con sus estudios al aprovechar la utilidad de las tecnologías en la nube que condensan días de trabajo en cuestión de minutos y completan tareas que consumen mucho tiempo.
Con sus cascos EEG y aplicaciones, EMOTIV ha avanzado en la misión de la empresa al empoderar a las personas para desbloquear el funcionamiento interno de sus mentes y acelerar la investigación cerebral global.
Los institutos de investigación están descubriendo las tecnologías EEG de bajo costo y remoto de EMOTIV. De manera similar, los investigadores en neurociencia de empresas y empresas que exploran casos de uso para la investigación del consumidor y la innovación del consumidor están descubriendo la utilidad de los cascos y aplicaciones EEG de EMOTIV para varias aplicaciones críticas para el negocio.
¿Quieres aprender más sobre EMOTIV? Haz clic aquí para visitar el sitio web o solicitar una demostración.
Lo que ganas con el Aprendizaje Automático (ML) y el Aprendizaje Profundo (DL)
Hemos entrado en la era de los "grandes datos", donde el avance científico y las oportunidades de descubrimiento están menos restringidos por las capacidades de almacenamiento y compartición de datos. En cambio, las innovaciones tecnológicas y científicas están más restringidas por nuestra capacidad de utilizar de manera expedita y efectiva estos datos abundantemente disponibles. En este sentido, los sistemas de modelado de IA cada vez más robustos y sofisticados demuestran que incluso los conjuntos de datos más complejos pueden ser destilados en algoritmos sofisticados utilizando capacidades de procesamiento de datos en tiempo real.
Neurociencia e IA
Estos algoritmos y modelos están resultando especialmente útiles para los neurocientíficos e investigadores que esperan comprender y responder mejor a los procesos mentales humanos.
Las aplicaciones son infinitas. La usabilidad se extiende desde un mejor marketing y experiencias de usuario a través de tecnologías de reconocimiento facial, hasta una mayor eficiencia para las personas al gestionar su carga cognitiva.
En particular, la empresa de investigación cerebral EEG EMOTIV ha demostrado el poder del ML y el DL al reducir los costos de llevar a cabo esta investigación cerebral, aumentando la eficiencia en la recopilación y análisis de datos. A su vez, esto ha mejorado drásticamente la utilidad del EEG para individuos, comunidades educativas y académicas, y empresas que exploran casos de uso para la investigación del consumidor, entre otros.
Inteligencia Artificial, Aprendizaje Automático y Aprendizaje Profundo
Despacito pero seguro, la IA está surgiendo en aplicaciones que las generaciones anteriores no habrían podido imaginar, reduciendo las barreras de costos para la investigación y pavimentando un camino más rápido hacia las innovaciones tecnológicas del mañana.
No hay lugar más evidente que en el ámbito de la tecnología EEG. Al integrar sistemas de modelado de ML y DL en avance, los neurocientíficos están desbloqueando vastos potenciales en varias áreas, especialmente en sistemas de interfaz cerebro-computadora y reconocimiento emocional.
Para entender el estado actual de los modelos de IA en la interpretación de los datos EEG, deben distinguirse conceptualmente algunos elementos entre sí. Si bien términos como "inteligencia artificial", "aprendizaje automático" y "aprendizaje profundo" se utilizan con frecuencia de manera intercambiable, existen matices importantes que los distinguen.
Inteligencia Artificial
Cuando las mentes creativas comprendieron por primera vez que las máquinas podrían aprender a pensar como los humanos algún día, nació el término Inteligencia Artificial. La IA abarca varios subcampos, incluyendo el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo.
Aprendizaje Automático
El aprendizaje automático es un subcampo, o rama, de la IA, entrenado utilizando bancos de datos para desarrollar algoritmos complejos. Estos algoritmos pueden usarse para hacer predicciones precisas sobre nuevos datos o datos de muestra, desarrollar sistemas de clasificación altamente precisos para datos y, en el proceso, ayudar a descubrir patrones e ideas que no serían prácticos para los científicos sin el uso de estas máquinas.
Aprendizaje Profundo
El aprendizaje profundo lleva el aprendizaje automático un paso más allá al automatizar más aspectos del proceso de aprendizaje y entrenamiento. Los algoritmos de aprendizaje profundo pueden decodificar conjuntos de datos no estructurados, como texto o imágenes, requiriendo así mucha menos intervención humana. Por esta razón, el aprendizaje profundo ha sido descrito como "aprendizaje automático escalable".
Limitaciones Históricas y Desafíos del EEG: La Necesidad de IA
El cerebro humano contiene aproximadamente 100 mil millones de neuronas. Comprender completamente las complejas relaciones entre estas neuronas y sus respectivas conexiones sinápticas requiere la capacidad de observar vastas cantidades de datos cerebrales de manera holística. Durante décadas, la capacidad de aislar patrones meta-nivel de la circuitería neuronal a partir de datos EEG ha representado el principal factor limitante en la utilidad de las lecturas EEG.
La tecnología EEG en sí es económica. Las primeras grabaciones de ondas cerebrales EEG se generaron a finales de 1800, y el proceso para recoger lecturas EEG es no invasivo y relativamente poco sofisticado.
Sin embargo, los costos inherentes a la recopilación y análisis de datos EEG se han atribuido principalmente al trabajo manual de seleccionar manualmente artefactos extraños recogidos por el EEG, que tiene una baja relación señal-ruido. Los datos EEG son complejos y presentan aspectos no lineales y no estacionarios. También hay factores que varían única y exclusivamente de persona a persona.
Los investigadores se vieron obligados a preprocesar vastas cantidades de datos manualmente para eliminar el ruido innecesario y tener en cuenta todas las diferentes variables. Por lo tanto, durante un buen tiempo fue poco práctico y poco factible utilizar el EEG en tareas más sofisticadas, como el reconocimiento emocional. Aun así, los investigadores lo intentaron.
Para agilizar la recogida y análisis de datos cerebrales EEG y reducir la barrera de costo-beneficio para los investigadores, los neurocientíficos desarrollaron un pipeline de procesamiento de clasificación EEG para desglosar sus pasos, refinar estrategias y técnicas respectivas, y aumentar las aplicaciones del EEG.
El Pipeline de Clasificación EEG en 5 Pasos
Preproceso de datos.
Inicializando el procedimiento de clasificación.
Dividiendo el conjunto de datos para el clasificador.
Prediciendo la clase de nuevos datos.
Evaluando el modelo de clasificación para el conjunto de datos de prueba.
Aunque el EEG sigue siendo uno de los métodos más rentables e informativos para capturar la actividad cerebral, la utilidad de los datos EEG continúa estando limitada por cuán confiables pueden los científicos registrar los datos cerebrales y procesar eficientemente esas grabaciones EEG.
El Futuro del EEG: El Auge de las Capacidades de IA y Grandes Datos
El término "grandes datos" se refiere a los volúmenes, velocidades y variedades crecientes con los que la tecnología moderna nos permite recoger y procesar datos. Los grandes datos están cambiando dramáticamente el panorama neurocientífico. En términos simples, ahora estamos, más que nunca, mejor equipados para aprovechar las vastas cantidades de datos que estamos recopilando.
Las tareas de clasificación, especialmente aquellas relacionadas con la detección de estados emocionales, son cada vez más manejadas por procesos de clasificación binaria y multi-etiqueta. Los algoritmos de ML supervisados aprenden datos de entrenamiento, desarrollan modelos y parámetros aprendidos, y luego los aplican a nuevos datos para asignar a cada conjunto de datos sus respectivas etiquetas de clase. Este proceso elimina la necesidad de que los humanos dediquen tiempo a tomar decisiones repetitivas y que consumen tiempo.
Es fácil escuchar términos como "inteligencia artificial" o "aprendizaje automático" y pensar en mundos futuristas imaginados en artefactos de la cultura pop como la película de 1984, El Terminador. Podrías asumir que estas tecnologías son demasiado complejas para ser comprendidas o valiosas en las tareas ubicuas que fundamentan tu vida cotidiana.
No caigas en esa trampa
La IA es mucho menos sofisticada de lo que se elaboró originalmente en éxitos de taquilla o clásicos de ciencia ficción aclamados como la novela de 1950 de Isaac Asimov I, Robot. Incluso las personas fuera del estudio de la IA pueden comprender la modelización de IA actual y utilizar modelos disponibles en su propia investigación.
Aplicaciones en Tiempo Real de ML y DL en la Literatura de Investigación EEG
El uso de algoritmos de ML y DL para comprender los datos cerebrales ha crecido sustancialmente en los últimos años, como lo demuestra una revisión sistemática publicada en 2021 que identificó investigaciones revisadas por pares destinadas a desarrollar y refinar algoritmos de procesamiento EEG. Aproximadamente el 63% de los artículos cubiertos por esta revisión se publicaron en los últimos tres años, lo que sugiere que se espera que la utilización de estos modelos en futuros sistemas BCI e investigación de ER crezca.
En el artículo publicado de Lukas Geimen "Diagnósticos basados en el aprendizaje automático de la patología EEG", él y su equipo investigaron métodos de ML y su capacidad para automatizar el análisis clínico de EEG. Al categorizar los modelos de EEG automatizados en enfoques basados en características o de extremo a extremo, "aplicaron el marco basado en características propuesto y redes neuronales profundas en una red de convolución temporal (TCN) optimizada para EEG." Encontraron que las precisiones a través de ambos enfoques eran sorprendentemente estrechas, oscilando entre el 81% y el 86%. Los resultados muestran que el marco de decodificación basado en características propuesto tiene una precisión similar a la de las redes neuronales profundas.
El artículo de Yannick Roy et al en la Revista de Neuroingeniería discute cómo él y su equipo revisaron 154 artículos que aplican DL al EEG, publicados entre enero de 2010 y julio de 2018. Estos artículos abarcaron "diferentes dominios de aplicación, como epilepsia, sueño, interfase cerebro-computadora y monitoreo cognitivo y afectivo." Encontraron que la cantidad de datos EEG utilizados variaba en la duración del tiempo, desde unos pocos minutos hasta varias horas. Sin embargo, el número de muestras vistas durante el entrenamiento del modelo de aprendizaje profundo variaba desde unas pocas docenas hasta varios millones. Dentro de todos estos datos, encontraron que los enfoques de aprendizaje profundo eran más precisos que las líneas base tradicionales en todos los estudios que utilizaron estos.
Visualizaciones y análisis indicaron que ambos enfoques utilizaron aspectos similares de los datos, por ejemplo, la potencia de las bandas delta y theta en ubicaciones temporales de electrodos. Yannick Roy et al argumentan que las precisiones de los decodificadores de patología EEG binarios actuales podrían saturarse cerca del 90% debido a la imperfecta concordancia interevaluador de las etiquetas clínicas y que tales decodificadores ya son clínicamente útiles, como en áreas donde los expertos clínicos en EEG son raros. Han propuesto que el marco basado en características está disponible como código abierto, ofreciendo una nueva herramienta para la investigación de aprendizaje automático EEG.
El DL ha visto un aumento exponencial en las publicaciones, lo que refleja un interés creciente en este tipo de procesamiento entre la comunidad científica.
¿Qué es Único Acerca de los Datos Cerebrales EMOTIV y los Dispositivos EEG?
Los modelos de ML y DL están produciendo avances innovadores en las tecnologías EEG. Cuando se trata de los dispositivos EEG de nueva generación más competitivos del mercado, ninguna empresa está empujando los límites más que EMOTIV.
EMOTIV es una empresa de bioinformática y pionera en empoderar a la comunidad neurocientífica a través del uso de EEG. Las innovaciones de EMOTIV caen bajo el paraguas de las BCI, también conocidas como "Interfaz Máquina-Mente", "Interfaz Neural Directa" y "Interfaz Cerebro-Máquina." Estas tecnologías se han utilizado durante más de una década para rastrear el rendimiento cognitivo, monitorear emociones y controlar objetos virtuales y físicos a través de comandos mentales entrenados y aprendizaje automático.
Los cascos EEG de EMOTIV incluyen EMOTIV EPOC FLEX (EEG de 32 canales), EMOTIV INSIGHT 2.0 (EEG de 5 canales) y EPOC X (EEG de 14 canales). Sus algoritmos únicos detectan:
Frustración
Interés
Relajación
Emoción
Compromiso
Estrés
Atención
EMOTIV está avanzando mucho más que cascos EEG. Han ayudado a fomentar un ecosistema de herramientas y características que pueden ser utilizadas por académicos, desarrolladores web e incluso individuos curiosos sin formación neurocientífica.
EmotivLABS
EmotivLABS, ayuda a reunir a los usuarios individuales con investigadores, facilitando oportunidades para obtener datos cerebrales EMOTIV de forma colectiva.
EMOTIV Cortex
Con EMOTIV Cortex, los investigadores pueden desarrollar aplicaciones personalizadas que ofrecen a los usuarios las herramientas para crear experiencias y activaciones personalizadas utilizando datos cerebrales en tiempo real.
EmotivPRO
Los investigadores e instituciones pueden emparejar sus dispositivos EMOTIV con EmotivPRO, que ayuda a construir, publicar, adquirir y analizar datos EEG.
EmotivPRO ofrece un análisis integrado de datos de post-proceso utilizando el analizador basado en la nube de EMOTIV, eliminando la necesidad de que los investigadores exporten sus grabaciones.
Como el pipeline de procesamiento se realiza en los servidores en la nube de EMOTIV, esto reduce las demandas sobre su sistema y le permite conservar recursos. Con esta tecnología de EEG de IA y ML, no solo conserva mejor los recursos, sino que se beneficia de un análisis complejo y en tiempo real de los datos. Logre más con sus estudios al aprovechar la utilidad de las tecnologías en la nube que condensan días de trabajo en cuestión de minutos y completan tareas que consumen mucho tiempo.
Con sus cascos EEG y aplicaciones, EMOTIV ha avanzado en la misión de la empresa al empoderar a las personas para desbloquear el funcionamiento interno de sus mentes y acelerar la investigación cerebral global.
Los institutos de investigación están descubriendo las tecnologías EEG de bajo costo y remoto de EMOTIV. De manera similar, los investigadores en neurociencia de empresas y empresas que exploran casos de uso para la investigación del consumidor y la innovación del consumidor están descubriendo la utilidad de los cascos y aplicaciones EEG de EMOTIV para varias aplicaciones críticas para el negocio.
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*Descargo de responsabilidad – Los productos de EMOTIV están destinados a ser utilizados solo para aplicaciones de investigación y uso personal. Nuestros productos no se venden como Dispositivos Médicos según lo definido en la directiva de la UE 93/42/EEC. Nuestros productos no están diseñados ni destinados a ser utilizados para el diagnóstico o tratamiento de enfermedades.
Nota sobre las traducciones: Las versiones en idiomas distintos del inglés de este sitio web han sido traducidas para su conveniencia utilizando inteligencia artificial. Si bien nos esforzamos por la precisión, las traducciones automáticas pueden contener errores o matices que difieren del texto original. Para la información más precisa, consulte la versión en inglés de este sitio.
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