آنچه از یادگیری ماشین (ML) و یادگیری عمیق (DL) به دست می‌آورید

ما وارد عصر «کلان‌داده» شده‌ایم، جایی که فرصت‌های پیشرفت علمی و کشف، کمتر توسط ظرفیت‌های ذخیره‌سازی داده و اشتراک‌گذاری محدود می‌شوند. در عوض، نوآوری‌های تکنولوژیکی و علمی بیشتر با توانایی ما در استفاده سریع و مؤثر از این داده‌های فراوانِ در دسترس محدود می‌شوند. در این راستا، سیستم‌های مدل‌سازی هوش مصنوعی کارآمدتر و پیچیده‌تر، ثابت می‌کنند که حتی پیچیده‌ترین مجموعه‌داده‌ها نیز می‌توانند با استفاده از قابلیت‌های پردازش بلادرنگ داده، به الگوریتم‌های پیشرفته تبدیل شوند.

علوم اعصاب و هوش مصنوعی

این الگوریتم‌ها و مدل‌ها به‌ویژه برای عصب‌شناسان و پژوهشگرانی که امیدوارند فرآیندهای ذهنی انسان را درک کرده و واکنش بهتری به آن‌ها نشان دهند، بسیار مفید واقع می‌شوند.

کاربردها بی‌پایان هستند. کاربرد آن از بازاریابی بهتر و تجربه‌های کاربری از طریق فناوری‌های تشخیص چهره تا بهبود بهره‌وری افراد برای مدیریت بارهای کاری شناختی‌شان گسترش می‌یابد.

به‌ویژه، شرکت تحقیقات مغز و EEG Emotiv قدرت ML و DL را با کاهش هزینه‌های انجام این تحقیقات مغزی و در عین حال افزایش کارایی در جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل داده‌ها، نشان داده است. این امر به نوبه خود، کارایی EEG را برای افراد، جوامع آموزشی و دانشگاهی، و شرکت‌هایی که در حال بررسی موارد استفاده برای تحقیقات مصرف‌کننده هستند، ارتقا داده است.

هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

هوش مصنوعی آهسته اما پیوسته راه خود را به برنامه‌هایی باز می‌کند که نسل‌های قبلی حتی تصور آن را هم نمی‌کردند، موانع هزینه تحقیقات را کاهش می‌دهد و مسیر سریع‌تری را برای نوآوری‌های تکنولوژیکی فردا هموار می‌سازد.

این موضوع در هیچ کجا به اندازه حوزه فناوری EEG مشهود نیست. با ادغام مدل‌سازی‌های پیشرفته ML و DL، عصب‌شناسان پتانسیل‌های عظیمی را در چندین زمینه، به‌ویژه سیستم‌های رابط مغز و رایانه و تشخیص حالت‌های احساسی، شکوفا می‌کنند.

به منظور درک وضعیت کنونی مدل‌های هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های EEG، چند عنصر باید از نظر مفهومی از یکدیگر متمایز شوند. با اینکه اصطلاحاتی مانند «هوش مصنوعی»، «یادگیری ماشین» و «یادگیری عمیق» اغلب به جای یکدیگر استفاده می‌شوند، اما تفاوت‌های ظریف و مهمی وجود دارد که آن‌ها را از هم متمایز می‌کند.

هوش مصنوعی

وقتی ذهن‌های خلاق برای اولین بار دریافتند که روزی می‌توان به ماشین‌ها آموزش داد تا مانند انسان‌ها فکر کنند، اصطلاح هوش مصنوعی متولد شد. هوش مصنوعی چندین زیرشاخه را شامل می‌شود، از جمله یادگیری ماشین و یادگیری عمیق.

یادگیری ماشین

یادگیری ماشین یک زیرشاخه یا شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که با استفاده از بانک‌های داده آموزش می‌بیند تا الگوریتم‌های پیچیده را توسعه دهد. سپس می‌توان از این الگوریتم‌ها برای انجام پیش‌بینی‌های دقیق درباره داده‌های جدید یا نمونه، توسعه سیستم‌های طبقه‌بندی بسیار دقیق برای داده‌ها، و در این فرآیند، کمک به کشف الگوها و بینش‌هایی استفاده کرد که برای دانشمندان بدون استفاده از این ماشین‌ها عملی نخواهد بود.

یادگیری عمیق

یادگیری عمیق با خودکارسازی جنبه‌های بیشتری از فرآیند یادگیری و آموزش، یادگیری ماشین را یک قدم فراتر می‌برد. الگوریتم‌های یادگیری عمیق می‌توانند مجموعه‌داده‌های بدون ساختار، مانند متن یا تصاویر را رمزگشایی کنند، بنابراین به مداخله انسانی بسیار کمتری نیاز دارند. به همین دلیل، یادگیری عمیق به عنوان «یادگیری ماشین مقیاس‌پذیر» توصیف شده است.

محدودیت‌ها و چالش‌های تاریخی EEG: نیاز به هوش مصنوعی

مغز انسان حاوی تقریباً ۱۰۰ میلیارد نورون است. درک کامل روابط پیچیده بین این نورون‌ها و اتصالات سیناپسی مربوطه آن‌ها نیازمند توانایی نگاه کل‌نگر به مقادیر عظیمی از داده‌های مغزی است. برای دهه‌ها، توانایی جداسازی الگوهای فراسطحی از مدارهای عصبی از داده‌های EEG، نشان‌دهنده اصلی‌ترین عامل محدودکننده سرعت در کارایی خوانش‌های EEG بوده است.

خود فناوری EEG ارزان‌قیمت است. اولین ثبت‌های امواج مغزی EEG در اواخر دهه ۱۸۰۰ ایجاد شدند و فرآیند جمع‌آوری خوانش‌های EEG غیرتهاجمی و نسبتاً ساده است.

با این حال، هزینه‌های ذاتی در جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل داده‌های EEG عمدتاً به کار دستی برای تفکیک مصنوعات خارجی ثبت شده توسط EEG نسبت داده شده است، که نسبت سیگنال به نویز پایینی دارد. داده‌های EEG پیچیده هستند و جنبه‌های غیرخطی و غیرایستا دارند. همچنین فاکتورهایی دارد که از فردی به فرد دیگر به طور منحصربه‌فردی تغییر می‌کند.

پژوهشگران مجبور بودند مقادیر عظیمی از داده‌ها را به صورت دستی پیش‌پردازش کنند تا نویزهای غیرضروری را حذف کرده و همه متغیرهای مختلف را در نظر بگیرند. بنابراین، برای مدت زمان طولانی استفاده از EEG در کارهای پیچیده‌تر مانند تشخیص احساسات غیرعملی و ناممکن بود. با این حال، پژوهشگران همچنان تلاش کردند.

برای ساده‌سازی جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل داده‌های مغزی EEG و کاهش مانع هزینه-فایده برای پژوهشگران، عصب‌شناسان یک خط لوله پردازش طبقه‌بندی EEG را توسعه دادند تا مراحل خود را تجزیه کنند، استراتژی‌ها و تکنیک‌های مربوطه را اصلاح کنند و کاربردهای EEG را تقویت کنند.

خط لوله عمومی ۵ مرحله‌ای طبقه‌بندی EEG

1. پیش‌پردازش داده‌ها.

2. راه‌اندازی فرآیند طبقه‌بندی.

3. تقسیم مجموعه‌داده برای طبقه‌بند.

4. پیش‌بینی دسته داده‌های جدید.

5. ارزیابی مدل طبقه‌بندی برای مجموعه‌داده آزمایش.

اگرچه در حال حاضر EEG هنوز یکی از مقرون‌به‌صرفه‌ترین و آموزنده‌ترین روش‌ها برای ثبت فعالیت‌های مغزی است، کارایی داده‌های EEG همچنان با این موضوع محدود می‌شود که دانشمندان تا چه حد می‌توانند داده‌های مغزی را با اطمینان ثبت کنند و آن ثبت‌های EEG را به طور مؤثر پردازش نمایند.

آینده EEG: ظهور هوش مصنوعی و قابلیت‌های کلان‌داده

اصطلاح «کلان‌داده» به حجم‌ها، سرعت‌ها و تنوع‌های رو به افزایشی اشاره دارد که فناوری مدرن ما را قادر می‌سازد داده‌ها را جمع‌آوری و پردازش کنیم. کلان‌داده به طور چشمگیری چشم‌انداز عصب‌شناختی را تغییر می‌دهد. به زبان ساده، ما اکنون بیش از هر زمان دیگری برای استفاده از مقادیر عظیمی از داده‌هایی که جمع‌آوری می‌کنیم، مجهزتر هستیم.

کارهای طبقه‌بندی، به ویژه کارهای مربوط به تشخیص حالات احساسی، به طور فزاینده‌ای توسط فرآیندهای طبقه‌بندی باینری و چندبرچسبی انجام می‌شوند. الگوریتم‌های تحت نظارت ML داده‌های آموزشی را یاد می‌گیرند، مدل‌ها و پارامترهای آموخته شده را توسعه می‌دهند و سپس آن‌ها را برای داده‌های جدید اعمال می‌کنند تا برچسب‌های دسته مربوطه را به هر مجموعه‌داده اختصاص دهند. این فرآیند نیاز انسان‌ها به صرف زمان برای تصمیم‌گیری‌های تکراری و وقت‌گیر را از بین می‌برد.

شنیدن اصطلاحاتی مانند «هوش مصنوعی» یا «یادگیری ماشین» آسان است و ما را به یاد جهان‌های آینده‌نگرانه‌ای می‌اندازد که در آثار فرهنگ عامه مانند فیلم ترمیناتور محصول سال ۱۹۸۴ تصور شده‌اند. شاید فکر کنید این فناوری‌ها بسیار پیچیده‌تر از آن هستند که در کارهای همیشگی که زیربنای زندگی روزمره شما را تشکیل می‌دهند، قابل درک یا ارزشمند باشند.

در این تله نیفتید

هوش مصنوعی بسیار ساده‌تر از آن چیزی است که در ابتدا در فیلم‌های پرفروش یا آثار کلاسیک علمی تخیلی برجسته مانند رمان سال ۱۹۵۰ ایزاک آسیموف به نام من، ربات با آب‌وتاب شرح داده شده بود. حتی افرادی که خارج از حوزه مطالعه هوش مصنوعی هستند نیز می‌توانند مدل‌سازی کنونی هوش مصنوعی را درک کرده و از مدل‌های موجود در تحقیقات خود استفاده کنند.

کاربردهای بلادرنگ ML و DL در literature تحقیقاتی EEG

استفاده از الگوریتم‌های ML و DL برای درک داده‌های مغزی در سال‌های اخیر رشد قابل‌توجهی داشته است، همانطور که توسط یک مرور سیستماتیک منتشر شده در سال ۲۰۲۱ نشان داده شده است که تحقیقات همتایافته با هدف توسعه و اصلاح الگوریتم‌های پردازش EEG را شناسایی کرده است. تقریباً ۶۳ درصد از مقالات تحت پوشش این مقاله پژوهشی در سه سال گذشته منتشر شده‌اند، که نشان می‌دهد انتظار می‌رود استفاده از این مدل‌ها در سیستم‌های آینده BCI و تحقیقات ER رشد یابد.

در مقاله منتشر شده لوکاس گیمن با عنوان «تشخیص آسیب‌شناسی EEG مبتنی بر یادگیری ماشین»، او و تیمش روش‌های ML و توانایی آنها در خودکارسازی تحلیل بالینی EEG را بررسی کردند. آنها با طبقه‌بندی مدل‌های خودکار EEG به رویکردهای مبتنی بر ویژگی یا سرتاسری (end-to-end)، «چارچوب مبتنی بر ویژگی پیشنهادی و شبکه‌های عصبی عمیق، یک شبکه کانولوشنال زمانی بهینه‌شده برای EEG (TCN) را اعمال کردند». آنها دریافتند که دقت در هر دو رویکرد به طور پدیده‌ای نزدیک به هم بود و بین ۸۱ تا ۸۶ درصد متغیر بود. نتایج نشان می‌دهد که چارچوب رمزگشایی مبتنی بر ویژگی پیشنهادی، دقتی مشابه شبکه‌های عصبی عمیق دارد.

مقاله یانیک روی و همکاران در مجله مهندسی اعصاب به این موضوع می‌پردازد که او و تیمش چگونه ۱۵۴ مقاله را که از DL در EEG استفاده کرده‌اند و بین ژانویه ۲۰۱۰ تا ژوئیه ۲۰۱۸ منتشر شده‌اند، مورد بررسی قرار دادند. این مقالات «حوزه‌های کاربردی مختلفی مانند صرع، خواب، رابط مغز و رایانه، و پایش شناختی و عاطفی» را در بر می‌گرفتند. آنها دریافتند که حجم داده‌های EEG استفاده شده از نظر مدت زمان از چند دقیقه تا چندین ساعت متغیر بود. با این حال، تعداد نمونه‌های دیده شده در طول آموزش مدل یادگیری عمیق از چند ده تا چند میلیون متغیر بود. در میان تمام این داده‌ها، آنها دریافتند که رویکردهای یادگیری عمیق در تمامی مطالعاتی که از آنها استفاده کرده بودند، دقیق‌تر از پایه‌های سنتی بودند.

تصویرسازی‌ها و تحلیل‌ها نشان دادند که هر دو رویکرد از جنبه‌های مشابهی از داده‌ها استفاده می‌کردند، به عنوان مثال، قدرت باند دلتا و تتا در مکان‌های الکترود گیجگاهی. یانیک روی و همکاران استدلال می‌کنند که دقت رمزگشاهای فعلی آسیب‌شناسی باینری EEG به دلیل توافق ناکامل بین ارزیابان از برچسب‌های بالینی، می‌تواند به نزدیک ۹۰ درصد برسد و چنین رمزگشاهایی در حال حاضر نیز از نظر بالینی مفید هستند، مانند مناطقی که کارشناسان بالینی EEG در آنها کمیاب هستند. آنها پیشنهاد کرده‌اند که چارچوب مبتنی بر ویژگی به عنوان متن‌باز در دسترس قرار گیرد و ابزار جدیدی برای تحقیقات یادگیری ماشین EEG ارائه دهد.

DL شاهد افزایش چشمگیری در تعداد مقالات منتشر شده بوده است که بازتاب‌دهنده علاقه فزاینده به این نوع پردازش در میان جامعه علمی است.

چه چیزی درباره داده‌های مغزی و دستگاه‌های EEG شرکت Emotiv منحصربه‌فرد است؟

مدل‌های ML و DL در حال ایجاد پیشرفت‌های پیشگامانه‌ای در فناوری‌های EEG هستند. وقتی صحبت از رقابتی‌ترین دستگاه‌های جدید EEG در بازار می‌شود، هیچ شرکتی بیشتر از Emotiv مرزها را جابجا نمی‌کند.

Emotiv یک شرکت بیوانفورماتیک و پیشگام در توانمندسازی جامعه علوم اعصاب از طریق استفاده از EEG است. نوآوری‌های Emotiv زیر چتر BCIها قرار می‌گیرند که به عنوان «رابط ذهن و ماشین»، «رابط عصبی مستقیم» و «رابط مغز و ماشین» نیز شناخته می‌شوند. این فناوری‌ها بیش از یک دهه است که برای ردیابی عملکرد شناختی، پایش احساسات و کنترل اشیاء مجازی و فیزیکی از طریق یادگیری ماشین و فرمان‌های ذهنی آموزش‌دیده استفاده می‌شوند.

هدست‌های EEG تحت برند Emotiv شامل Emotiv EPOC Flex (EEG با ۳۲ کانال)، Emotiv Insight ۲.۰ (EEG با ۵ کانال) و Epoc X (EEG با ۱۴ کانال) می‌باشند. الگوریتم‌های منحصربه‌فرد آنها موارد زیر را تشخیص می‌دهند:

• ناامیدی

• علاقه

• آرامش

• هیجان

• درگیری ذهنی

• استرس

• توجه

Emotiv بسیار فراتر از هدست‌های EEG در حال پیشرفت است. آنها به پرورش اکوسیستمی از ابزارها و ویژگی‌ها کمک کرده‌اند که می‌تواند توسط دانشگاهیان، توسعه‌دهندگان وب و حتی افراد کنجکاو بدون پیش‌زمینه علوم اعصاب استفاده شود.

EmotivLABS

EmotivLABS به گردهم آوردن کاربران فردی با پژوهشگران کمک می‌کند و فرصت‌هایی را برای جمع‌سپاری داده‌های مغزی Emotiv تسهیل می‌نماید.

Emotiv Cortex

با Emotiv Cortex، پژوهشگران می‌توانند برنامه‌های سفارشی توسعه دهند که به کاربران ابزارهایی برای ایجاد تجربه‌ها و فعال‌سازی‌های شخصی‌سازی‌شده با استفاده از داده‌های مغزی بلادرنگ ارائه می‌دهد.

EmotivPRO

پژوهشگران و موسسات می‌توانند دستگاه‌های Emotiv خود را با EmotivPRO جفت کنند که به ساخت، انتشار، دریافت و تجزیه و تحلیل داده‌های EEG کمک می‌کند.

برنامه EmotivPRO تجزیه و تحلیل یکپارچه‌ای از داده‌های پس از پردازش را با استفاده از تحلیل‌گر داخلی و مبتنی بر ابر Emotiv ارائه می‌دهد و نیاز پژوهشگران به خروجی گرفتن از ثبت‌های خود را از بین می‌برد.

از آنجا که خط لوله پردازش بر روی سرورهای ابری Emotiv انجام می‌شود، این امر تقاضا را روی سیستم شما کاهش می‌دهد و به شما امکان می‌دهد در منابع خود صرفه‌جویی کنید. با این فناوری هوش مصنوعی و ML برای EEG، نه تنها در منابع خود بهتر صرفه‌جویی می‌کنید، بلکه از تجزیه و تحلیل پیچیده و بلادرنگ داده‌ها نیز بهره‌مند می‌شوید. با بهره‌گیری از کارایی فناوری‌های ابری که کار چند روزه را به چند دقیقه تبدیل می‌کنند و کارهای زمان‌بر را به پایان می‌رسانند، به دستاوردهای بیشتری در مطالعات خود برسید.

شرکت Emotiv با هدست‌ها و برنامه‌های کاربردی EEG خود، مأموریت این شرکت را با توانمندسازی افراد برای کشف عملکردهای درونی ذهن خود و شتاب بخشیدن به تحقیقات جهانی مغز پیش برده است.

موسسات تحقیقاتی در حال کشف فناوری‌های ارزان‌قیمت و از راه دور EEG شرکت Emotiv هستند. به طور مشابه، پژوهشگران علوم اعصاب در شرکت‌ها و بنگاه‌هایی که در حال بررسی موارد استفاده برای تحقیقات مصرف‌کننده و نوآوری مصرف‌کننده هستند، کارایی هدست‌ها و برنامه‌های EEG شرکت Emotiv را برای چندین برنامه کاربردی حیاتی تجاری کشف می‌کنند.

می‌خواهید درباره Emotiv بیشتر بدانید؟ برای بازدید از وب‌سایت یا درخواست دمو اینجا کلیک کنید.