وضعیت مدل‌های هوش مصنوعی در تحقیقات EEG علوم اعصاب

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

ما وارد عصر "داده‌های بزرگ" شده‌ایم، جایی که پیشرفت‌های علمی و فرصت‌های کشف کمتر به وسیله ظرفیت‌های ذخیره‌سازی و اشتراک‌گذاری اطلاعات محدود می‌شود. در عوض، نوآوری‌های فناورانه و علمی بیشتر به توانایی ما در استفاده سریع و مؤثر از این داده‌های به‌وفور در دسترس محدود می‌شوند. در این معنا، سیستم‌های مدل‌سازی هوش مصنوعی که به‌طور فزاینده‌ای قوی و پیچیده هستند، ثابت می‌کنند که حتی پیچیده‌ترین مجموعه داده‌ها می‌توانند به الگوریتم‌های پیشرفته‌ای تبدیل شوند که از توان پردازش داده‌های در زمان واقعی استفاده می‌کنند.

علوم اعصاب و هوش مصنوعی

این الگوریتم‌ها و مدل‌ها به خصوص برای علوم اعصاب و پژوهشگرانی که امیدوارند بتوانند فرآیندهای ذهنی انسانی را بفهمند و بهبود پاسخگویی انطباق دهند، مفید هستند.

کاربردها بی‌پایان هستند. استفاده‌پذیری از ارتقاء تجربه کاربری و بازاریابی بهتر از طریق فناوری‌های تشخیص چهره تا بهبود بهره‌وری افراد در مدیریت بارهای شناختی خود کشیده می‌شود.

به ویژه، شرکت پژوهش‌های EEG و مغزی EMOTIV قدرت ML و DL را با کاهش هزینه‌های انجام این تحقیقات مغزی و افزایش کارایی در جمع‌آوری و تحلیل داده‌ها نشان داده است. این به نوبه خود، به طور مستقیم کاربرد EEG را برای افراد، جوامع آموزشی و علمی، و شرکت‌ها که به دنبال کاربردهای پژوهش مصرف‌کننده و دیگر موارد هستند، بهبود بخشیده است.

هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق

به آرامی و بی‌گمان، هوش مصنوعی راه خود را به برنامه‌هایی باز کرده است که نسل‌های پیشین حتی نمی‌توانستند تصور کنند، هزینه‌های تحقیق را کاهش داده و مسیر سریع‌تری برای نوآوری‌های تکنولوژیک فردا فراهم می‌آورد.

هیچ جا این موضوع به وضوح «قابل توجه» نیست مگر در حوزه فناوری EEG. با به کارگیری مدل‌سازی ML و DL پیشرفته، علوم اعصاب‌دانان قابلیت‌های عظیمی را در چندین حوزه، به ویژه سیستم‌های رابط مغز و رایانه و تشخیص احساسات کشف می‌کنند.

برای درک وضعیت کنونی مدل‌های AI در درک داده‌های EEG، باید چند عنصر به صورت مفهومی از یکدیگر تمایز داده شوند. در حالی که اصطلاحاتی مانند "هوش مصنوعی"، "یادگیری ماشینی" و "یادگیری عمیق" به طور متناوب استفاده می‌شوند، تفاوت‌های مهمی میان آن‌ها وجود دارد.

هوش مصنوعی

وقتی ذهن‌های خلاق نخستین بار دریافتند که روزی ماشین‌ها می‌توانند مثل انسان‌ها فکر کنند، اصطلاح هوش مصنوعی متولد شد. AI شامل چندین زیرمجموعه است، از جمله یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق.

یادگیری ماشینی

یادگیری ماشینی یک زیرمجموعه، یا شاخه، از AI است که با استفاده از بانک‌های داده آموزش دیده است تا الگوریتم‌های پیچیده‌ای را توسعه دهد. این الگوریتم‌ها می‌توانند برای ایجاد پیش‌بینی‌های دقیق درباره داده‌های جدید یا نمونه، سیستم‌های طبقه‌بندی بسیار دقیق برای داده‌ها و در جریان این کار کمک به کشف الگوها و Insightهایی باشند که برای دانشمندان بدون استفاده از این ماشین‌ها عملی نخواهد بود.

یادگیری عمیق

یادگیری عمیق یک گام بیشتر از یادگیری ماشینی فراتر می‌رود با خودکارسازی بیشتر جنبه‌های فرآیند یادگیری و آموزش. الگوریتم‌های یادگیری عمیق می‌توانند مجموعه داده‌های غیرساختاریافته مانند متن یا تصاویر را رمزگشایی کنند، بنابراین نیاز کمتری به دخالت انسان دارند. از این رو، یادگیری عمیق به عنوان "یادگیری ماشینی مقیاس‌پذیر" توصیف شده است.

محدودیت‌های تاریخی و چالش‌های EEG: نیاز به AI

مغز انسان تقریباً حاوی ۱۰۰ میلیارد نورون است. درک کامل ارتباطات پیچیده بین این نورون‌ها و اتصالات سیناپسی مربوط به آن‌ها نیاز به بررسی کامل داده‌های مغزی دارد. برای دهه‌ها، توانایی جدا کردن الگوهای متا سطحی از مدارهای عصبی از داده‌های EEG، گام اصلی محدودیت‌کننده در استفاده از قرائت‌های EEG بوده است.

خود فناوری EEG ارزان است. اولین ضبط‌های امواج مغزی EEG در اواخر دهه ۱۸۰۰ ایجاد شد و فرآیند جمع‌آوری قرائت‌های EEG غیرتهاجمی و نسبتاً غیرپیچیده است.

اما هزینه‌های مرتبط با جمع‌آوری و تحلیل داده‌های EEG اصولاً به نیروی کار دستی در انتخاب دستی آرتی‌فکت‌های خارجی جذب‌شده توسط EEG که نسبت سیگنال به نویز کمی دارند، نسبت داده شده است. داده‌های EEG پیچیده هستند و جنبه‌های غیرخطی و غیرایستگاهای دارند. همچنین عواملی دارند که به‌طور متفاوتی از فردی به فرد دیگر تغییر می‌کنند.

پژوهشگران مجبور بودند مقادیر زیادی داده‌ها را دستی پیش‌پردازش کنند تا نویزهای غیرضروری را حذف کرده و برای تمامی متغیرهای متفاوت حساب کنند. بنابراين، برای مدتي طولانی استفاده از EEG در کارهای پیچیده‌تری مانند شناخت احساسات غیر عملی و غیرممکن بود. اما پژوهشگران تلاش کردند.

برای ساده‌سازی جمع‌آوری و تحلیل داده‌های مغزی EEG و کاهش مانع هزینه‌فایده برای پژوهشگران، علوم اعصاب‌دانان یک خط پردازش طبقه‌بندی EEG ایجاد کردند تا مراحل خود را تجزیه کنند، استراتژی‌ها و تکنیک‌های مربوطه را اصلاح کنند، و کاربردهای EEG را تقویت کنند.

خط پردازش طبقه‌بندی معمولی EEG در پنج مرحله

1. پیش‌پردازش داده‌ها.

2. آغاز رویه طبقه‌بندی.

3. تقسیم داده‌ها برای طبقه‌بندی‌کننده.

4. پیش‌بینی کلاس داده‌های جدید.

5. ارزیابی مدل طبقه‌بندی برای مجموعه داده‌های تست.

در حالی که EEG در حال حاضر همچنان یکی از مؤثرترین و ارزان‌ترین روش‌ها برای ثبت فعالیت مغز است، کاربرد داده‌های EEG همچنان محدود به چگونگی قابل اطمینان ثبت داده‌های مغزی و پردازش مؤثر آن‌ باشد.

آینده EEG: رشد هوش مصنوعی و قابلیت‌های داده‌های بزرگ

اصطلاح "داده‌های بزرگ" به حجم‌ها، سرعت‌ها و تنوعات افزایشی که ما را قادر می‌سازد تا به طور مدرن داده‌ها را جمع‌آوری و پردازش کنیم، اشاره دارد. داده‌های بزرگ به‌ طور چشمگیری منظر علمی عصبی را تغییر می‌دهد. به طور ساده، ما اکنون بیش از هر زمان دیگری، به‌طور بهتری مجهز به استفاده از مقادیر عظیم داده‌هایی هستیم که جمع‌آوری می‌کنیم.

وظایف طبقه‌بندی، به خصوص آن‌هایی که به شناسایی حالت‌های احساسی مربوط می‌شوند، به‌طور فزاینده‌ای توسط فرآیندهای طبقه‌بندی باینری و چند برچسبی کنترل می‌شوند. الگوریتم‌های ML نظارتی داده‌های آموزشی را یاد می‌گیرند، مدل‌هایی توسعه داده و پارامترهای یادگیری را اعمال می‌کنند و سپس آن‌ها را به داده‌های جدید به‌کار می‌برند تا به هر مجموعه داده برچسب‌های کلاس مربوطه را نسبت دهند. این فرآیند نیاز انسان‌ها به صرف وقت در تصمیم‌گیری‌های تکراری و زمان‌بر را کاهش می‌دهد.

شنیدن اصطلاحاتی مانند "هوش مصنوعی" یا "یادگیری ماشینی" و فکر کردن به جهان‌های آینده‌نگرانه‌ای که در آثار فرهنگی شناختی مانند فیلم ۱۹۸۴، نابودگر به تصویر کشیده شده‌اند، آسان است. ممکن است فرض کنید که این فناوری‌ها بسیار پیچیده هستند تا درک شده یا در کارهای فراگیر که به زندگی روزمره شما مرتبط هستند، ارزشمند باشند.

در این دام نیفتید

هوش مصنوعی بسیار کم‌تر پیچیده از آن است که در پرفروش‌ها یا آثار علمی تخیلی شهرت‌ یافته مثل رمان ۱۹۵۰ آیزاک آسیموف من، ربات توضیح داده شده بود. حتی افرادی خارج از حوزه مطالعه هوش مصنوعی می‌توانند مدل‌سازی‌های فعلی AI را درک کرده و از مدل‌های موجود برای پژوهش‌های خود استفاده کنند.

کاربردهای ML و DL در زمان واقعی در ادبیات تحقیق EEG

استفاده از الگوریتم‌های ML و DL برای درک داده‌های مغز در سال‌های اخیر به‌طور محسوس رشد کرده است، همان‌طور که توسط یک بررسی سیستماتیک که در سال ۲۰۲۱ منتشر شد و تحقیقات بازبینی شده‌ای را شناسایی کرد که به توسعه و بهینه‌سازی الگوریتم‌های پردازش EEG می‌پردازند. حدود ۶۳٪ از مقالات پوشش‌داده‌شده توسط این بررسی در سه سال گذشته منتشر شده است، و بیانگر این است که استفاده از این مدل‌ها در آینده سیستم‌های BCI و پژوهش‌های ER می‌تواند رشد داشته باشد.

در مقاله منتشر شده لوکاس گایمن «تشخیص مبتنی بر یادگیری ماشینی پاتولوژی EEG»، او و تیمش روش‌های ML و قابلیت آن‌ها در خودکارسازی تحلیل بالینی EEG را بررسی کردند. با دسته‌بندی مدل‌های EEG خودکار به رویکردهای مبتنی بر ویژگی یا پایان ‌به ‌پایان، آن‌ها "چارچوب مبتنی بر ویژگی پیشنهادی و شبکه‌های عصبی عمیق را بر یک شبکه همگرایی زمانی بهینه‌سازی‌شده برای EEG (TCN) اعمال کردند." آن‌ها دریافتند که دقت‌ها در هر دو رویکرد به‌طور شگفت‌آوری محدود هستند و از ۸۱ تا ۸۶ درصد متغیر هستند. نتایج نشان می‌دهند که چارچوب رمزگشایی مبتنی بر ویژگی پیشنهادی دقتی مشابه شبکه‌های عصبی عمیق دارد.

مقاله et al یا یانیک روی در ژورنال مهندسی عصبی بحث می‌کند که او و تیمش ۱۵۴ مقاله منتشر شده بین ژانویه ۲۰۱۰ و ژوئیه ۲۰۱۸ را بررسی کردند که DL را به EEG اعمال می‌کردند. این مقالات حوزه‌های مختلف کاربردی مانند صرع، خواب، واسطه‌گری مغز و رایانه، و نظارت شناختی و احساسی را پوشش می‌دادند. آن‌ها دریافتند که میزان داده‌های EEG استفاده‌شده در طولانی‌مدت از چند دقیقه تا چند ساعت متغیر بود. اما تعداد نمونه‌هایی که در زمان آموزش مدل DL دیده می‌شد، از چند ده تا چند میلیون واریز می‌شد. در کل این داده‌ها، آن‌ها دریافتند که روش‌های یادگیری عمیق دقت بیشتری نسبت به معیارهای سنتی در همه مطالعاتی که این روش‌ها را به‌کار برده‌اند، داشتند.

تصویرسازی‌ها و تحلیل‌ها نشان دادند که هر دو رویکرد از جنبه‌های مشابه داده‌ها استفاده می‌کنند، به عنوان مثال قدرت باند دلتا و تتا در مکان‌های الکترود زمانی. یانیک روی et al استدلال می‌کند که دقت‌های رمزگشاهای پاتولوژی باینری EEG حاضر می‌تواند به سادگی ۹۰٪ برسد به دلیل عدم تطابق کامل بین رتبه‌بندی‌های برچسب‌های بالینی و اینکه چنین رمزگشاهایی در حال حاضر از نظر بالینی مفید هستند، به خصوص در حوزه‌هایی که کارشناسان بالینی EEG نادر هستند. آن‌ها پیشنهاد داده‌اند که چارچوب مبتنی بر ویژگی به‌عنوان منبع باز موجود باشد، ارائه‌دهنده ابزاری جدید برای تحقیقات یادگیری ماشینی EEG.

DL افزایش نمایانی در انتشارها داشته است که بیانگر علاقه فزاینده به این نوع پردازش در بین جامعه علمی است.

چه چیزی داده‌های مغزی و دستگاه‌های EEG EMOTIV را متمایز می‌کند؟

مدل‌های ML و DL نوآوری‌های بی‌سابقه‌ای در فناوری‌های EEG به ارمغان آورده‌اند. وقتی صحبت از دستگاه‌های EEG جدید و پیشرفته می‌شود، هیچ شرکتی به انداز EMOTIV مرزها را نمی‌شکند.

EMOTIV یک شرکت بیوانفورماتیک و پیشرو در توانمندسازی جامعه عصبی‌شناسی از طریق استفاده از EEG است. نوآوری‌های EMOTIV زیر چتر BCIs قرار می‌گیرند، که با نام‌های "رابط ذهن ماشین"، "رابط عصبی مستقیم" و "رابط مغز و ماشین" نیز شناخته می‌شوند. این فناوری‌ها برای بیش از یک دهه برای پیگیری عملکرد شناختی، نظارت بر احساسات و کنترل اشیا مجازی و فیزیکی از طریق یادگیری ماشینی و فرمان‌های ذهنی آموزش‌دیده به کار رفته‌اند.

هدست‌های EEG EMOTIV شامل EMOTIV EPOC FLEX (EEG ۳۲ کاناله)، EMOTIV INSIGHT 2.0 (EEG ۵ کاناله) و EPOC X (EEG ۱۴ کاناله) هستند. الگوریتم‌های منحصربه‌فرد آن‌ها موارد زیر را تشخیص می‌دهند:

• نارضایتی

• علاقه‌مندی

• آرامش

• هیجان

• تعامل

• استرس

• توجه

EMOTIV فراتر از هدست‌های EEG پیشرفت می‌کند. آن‌ها به ایجاد یک اکوسیستم از ابزارها و ویژگی‌های قابل استفاده توسط محققان دانشگاهی، توسعه‌دهندگان وب، و حتی افراد کنجکاو بدون پس‌زمینه علمی عصبی کمک کرده‌اند.

آزمایشگاه‌های Emotiv

آزمایشگاه‌های Emotiv به فردی کاربران را با محققان همراهی می‌کنند و فرصت‌هایی برای جمع‌آوری داده‌های مغزی EMOTIV فراهم می‌سازند.

EMOTIV کورتکس

با EMOTIV کورتکس، پژوهشگران می‌توانند برنامه‌های سفارشی را توسعه دهند که به کاربران ابزارهایی ارائه دهد تا با استفاده از داده‌های مغزی واقعی، تجربیات و فعالیت‌های شخصی‌سازی‌ شده‌ای ایجاد کنند.

EmotivPRO

پژوهشگران و مؤسسات می‌توانند دستگاه‌های EMOTIV خود را با EmotivPRO جفت کنند که به ساخت، انتشار، دستیابی و تحلیل داده‌های EEG کمک می‌کند.

EmotivPRO تحلیل یکپارچه داده‌های پس‌پردازش را با استفاده از تحلیل‌گر مبتنی بر ابر داخلی EMOTIV ارائه می‌دهد و نیاز به پژوهشگران برای صادر کردن ضبط‌های خود را از بین می‌برد.

از آنجا که خط پردازش بر روی سرورهای ابری EMOTIV انجام می‌شود، این امر نیازهای سیستم شما را کاهش می‌دهد و به شما اجازه می‌دهد تا منابع را صرفه‌جویی کنید. با این فناوری EEG و ML و AI، شما نه تنها منابع را به‌خوبی مدیریت می‌کنید، بلکه از تحلیل پیچیده و زمان واقعی داده‌ها نیز بهره‌مند می‌شوید. مطالعات خود را با استفاده از قابلیت‌های ابر که روزها کار را به دقایق تبدیل می‌کنند و وظایف زمان‌بر را تکمیل می‌کنند، پیش ببرید.

با هدست‌ها و برنامه‌های EEG خود، EMOTIV مأموریت شرکت را با توانمندسازی افراد برای باز کردن قفل اعمال درونی ذهن و تسریع در تحقیقات جهانی مغزی پیش برده است.

مؤسسات تحقیقاتی فناوری‌های EEG از راه دور و کم‌هزینه EMOTIV را کشف می‌کنند. به‌طور مشابه، پژوهشگران در علوم اعصاب در شرکت‌ها و شرک‌هایی که موارد استفاده از تحقیقات مصرف‌کننده و نوآوری مصرف‌کننده را بررسی می‌کنند، کاربرد هدست‌ها و برنامه‌های EEG EMOTIV را برای چندین کاربرد حیاتی تجاری کشف می‌کنند.

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