Ce que vous gagnez grâce à l'apprentissage automatique (ML) et à l'apprentissage profond (DL)

Nous sommes entrés dans l'ère des « mégadonnées » (big data), où les progrès scientifiques et les opportunités de découverte sont moins limités par les capacités de stockage et de partage des données. Au lieu de cela, les innovations technologiques et scientifiques sont davantage limitées par notre capacité à utiliser de manière rapide et efficace ces données abondamment disponibles. En ce sens, les systèmes de modélisation d'IA de plus en plus robustes et sophistiqués prouvent que même les ensembles de données les plus complexes peuvent être distillés en algorithmes sophistiqués grâce à des capacités de traitement des données en temps réel.

Neurosciences et IA

Ces algorithmes et modèles se révèlent particulièrement utiles pour les neuroscientifiques et les chercheurs qui espèrent comprendre et mieux réagir aux processus mentaux humains.

Les applications sont infinies. L'utilité s'étend d'un meilleur marketing et d'expériences utilisateur optimisées grâce aux technologies de reconnaissance faciale à une efficacité accrue pour les individus dans la gestion de leur charge de travail cognitive.

En particulier, la société de recherche sur le cerveau et l'EEG Emotiv a démontré la puissance du ML et du DL en réduisant les coûts de cette recherche cérébrale tout en augmentant l'efficacité de la collecte et de l'analyse des données. En retour, cela a considérablement amélioré l'utilité de l'EEG pour les individus, les communautés éducatives et académiques, ainsi que pour les entreprises explorant des cas d'utilisation pour la recherche sur les consommateurs, entre autres.

Intelligence artificielle, apprentissage automatique et apprentissage profond

Lentement mais sûrement, l'IA se fraye un chemin dans des applications que les générations précédentes n'auraient pas pu imaginer, abaissant les barrières financières de la recherche et ouvrant une voie plus rapide vers les innovations technologiques de demain.

Nulle part cela n'est plus évident que dans le domaine de la technologie EEG. En intégrant des modèles avancés de ML et de DL, les neuroscientifiques libèrent de vastes potentiels dans plusieurs domaines, en particulier les systèmes d'interface cerveau-ordinateur et la reconnaissance des émotions.

Afin de comprendre l'état actuel des modèles d'IA pour donner du sens aux données EEG, quelques éléments doivent être distingués les uns des autres sur le plan conceptuel. Bien que des termes comme « intelligence artificielle », « apprentissage automatique » et « apprentissage profond » soient fréquemment utilisés de manière interchangeable, il existe des nuances importantes qui les distinguent.

Intelligence artificielle

Lorsque des esprits créatifs ont compris pour la première fois que les machines pourraient un jour apprendre à penser comme des humains, le terme d'Intelligence Artificielle est né. L'IA englobe plusieurs sous-domaines, notamment l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond.

Apprentissage automatique

L'apprentissage automatique est un sous-domaine, ou une branche, de l'IA, entraîné à l'aide de banques de données pour développer des algorithmes complexes. Ces algorithmes peuvent ensuite être utilisés pour faire des prédictions précises sur des données nouvelles ou d'échantillon, développer des systèmes de classification de données d'une grande précision et, ce faisant, aider à découvrir des modèles et des informations qui ne seraient pas concevables pour des scientifiques sans l'utilisation de ces machines.

Apprentissage profond

L'apprentissage profond va encore plus loin que l'apprentissage automatique en automatisant davantage d'aspects du processus d'apprentissage et d'entraînement. Les algorithmes d'apprentissage profond peuvent décoder des ensembles de données non structurées, tels que du texte ou des images, nécessitant ainsi beaucoup moins d'intervention humaine. Pour cette raison, l'apprentissage profond a été décrit comme un « apprentissage automatique évolutif ».

Limites historiques et défis de l'EEG : Le besoin d'IA

Le cerveau humain contient environ 100 milliards de neurones. Comprendre pleinement les relations complexes entre ces neurones et leurs connexions synaptiques respectives nécessite la capacité d'examiner de vastes quantités de données cérébrales de manière globale. Pendant des décennies, la capacité d'isoler des schémas de niveau méta de circuits neuronaux à partir de données EEG a représenté le principal facteur limitant de l'utilité des lectures EEG.

La technologie EEG elle-même est peu coûteuse. Les premiers enregistrements d'ondes cérébrales EEG ont été générés à la fin des années 1800, et le processus de collecte des lectures EEG est non invasif et relativement simple.

Cependant, les coûts inhérents à la collecte et à l'analyse des données EEG ont été principalement attribués au travail manuel fastidieux consistant à extraire manuellement les artefacts extérieurs captés par l'EEG, qui présente un faible rapport signal/bruit. Les données EEG sont complexes et comportent des aspects à la fois non linéaires et non stationnaires. Elles comportent également des facteurs qui varient de manière unique d'une personne à l'autre.

Les chercheurs étaient contraints de prétraiter manuellement de vastes quantités de données pour éliminer le bruit inutile et prendre en compte toutes les différentes variables. Par conséquent, il a été impossible et irréalisable pendant un certain temps d'utiliser l'EEG pour des tâches plus complexes comme la reconnaissance des émotions. Pourtant, les chercheurs ont essayé.

Pour rationaliser la collecte et l'analyse des données cérébrales EEG et réduire la barrière coût-bénéfice pour les chercheurs, les neuroscientifiques ont développé un pipeline de traitement de classification EEG pour décomposer leurs étapes, affiner leurs stratégies et techniques respectives, et stimuler les applications de l'EEG.

Le pipeline général de classification EEG en 5 étapes

1. Prétraitement des données.

2. Initialisation de la procédure de classification.

3. Division de l'ensemble de données pour le classificateur.

4. Prédiction de la classe des nouvelles données.

5. Évaluation du modèle de classification pour l'ensemble de données de test.

Bien que l'EEG reste actuellement l'une des méthodes les plus rentables et les plus informatives pour capturer l'activité cérébrale, l'utilité des données EEG continue d'être limitée par la fiabilité avec laquelle les scientifiques peuvent enregistrer les données cérébrales et traiter efficacement ces enregistrements EEG.

L'avenir de l'EEG : L'essor de l'IA et des capacités des mégadonnées

Le terme « mégadonnées » fait référence aux volumes, aux vitesses et aux variétés croissants avec lesquels la technologie moderne nous permet de collecter et de traiter les données. Les mégadonnées modifient considérablement le paysage neuroscientifique. En termes simples, nous sommes aujourd'hui, plus que jamais, mieux équipés pour exploiter les vastes quantités de données que nous collectons.

Les tâches de classification, en particulier celles concernant la détection d'états émotionnels, sont de plus en plus gérées par des processus de classification binaire et multi-labels. Les algorithmes de ML supervisés apprennent des données d'entraînement, développent des modèles et des paramètres appris, puis les appliquent à de nouvelles données afin d'attribuer à chaque ensemble de données ses étiquettes de classe respectives. Ce processus élimine le besoin pour les humains de passer du temps à prendre des décisions répétitives et fastidieuses.

Il est facile d'entendre des termes comme « intelligence artificielle » ou « apprentissage automatique » et de penser à des mondes futuristes imaginés dans des œuvres de la culture populaire comme le film de 1984, Terminator. Vous pourriez supposer que ces technologies sont trop complexes pour être comprises ou utiles dans les tâches omniprésentes qui sous-tendent votre vie quotidienne.

Ne tombez pas dans ce piège

L'IA est bien moins sophistiquée que ce qui était initialement décrit dans les succès du box-office ou célébré dans les classiques de la science-fiction comme le roman d'Isaac Asimov de 1950, I, Robot. Même les personnes extérieures à l'étude de l'IA peuvent comprendre la modélisation actuelle de l'IA et utiliser les modèles disponibles dans leurs propres recherches.

Applications réelles de la ML et de la DL dans la littérature de recherche EEG

L'utilisation d'algorithmes de ML et de DL pour donner du sens aux données cérébrales s'est considérablement développée ces dernières années, comme en témoigne une revue systématique publiée en 2021 qui a identifié des recherches évaluées par des pairs visant à développer et à affiner les algorithmes de traitement de l'EEG. Environ 63 % des articles couverts par cette revue ont été publiés au cours des trois dernières années, ce qui suggère que l'utilisation de ces modèles dans les futurs systèmes BCI et la recherche sur la reconnaissance des émotions devrait augmenter.

Dans l'article publié par Lukas Geimen d'une part « Diagnostic de la pathologie EEG basé sur l'apprentissage automatique », lui et son équipe ont étudié les méthodes de ML et leur capacité à automatiser l'analyse clinique de l'EEG. En catégorisant les modèles EEG automatisés en approches basées sur les caractéristiques ou de bout en bout, ils ont « appliqué le cadre proposé basé sur les caractéristiques et les réseaux de neurones profonds, à savoir un réseau de neurones convolutifs temporels (TCN) optimisé pour l'EEG ». Ils ont constaté que les précisions entre les deux approches étaient étonnamment proches, allant de 81 % à 86 %. Les résultats montrent que le cadre de décodage proposé basé sur les caractéristiques présente une précision similaire à celle des réseaux de neurones profonds.

L'article de Yannick Roy et al dans le Journal of Neuroengineering examine comment lui et son équipe ont passé en revue 154 articles appliquant la DL à l'EEG, publiés entre janvier 2010 et juillet 2018. Ces articles couvraient « différents domaines d'application tels que l'épilepsie, le sommeil, les interfaces cerveau-ordinateur et la surveillance cognitive et affective ». Ils ont constaté que la quantité de données EEG utilisées variait d'une durée allant de quelques minutes à plusieurs heures. Cependant, le nombre d'échantillons vus lors de l'entraînement des modèles d'apprentissage profond variait de quelques dizaines à plusieurs millions. Au sein de toutes ces données, ils ont constaté que les approches d'apprentissage profond étaient plus précises que les bases de référence de départ traditionnelles dans toutes les études qui les utilisaient.

Les visualisations et les analyses ont indiqué que les deux approches utilisaient des aspects similaires de données, par exemple, la puissance des bandes delta et thêta au niveau des emplacements des électrodes temporelles. Yannick Roy et al soutiennent que la précision des décodeurs actuels de pathologie EEG binaire pourrait saturer à près de 90 % en raison de l'accord imparfait entre les évaluateurs sur les étiquettes cliniques, et que de tels décodeurs sont déjà utiles en clinique, par exemple dans les régions où les experts cliniques en EEG sont rares. Ils ont proposé que le cadre basé sur les caractéristiques soit disponible en open source, offrant un nouvel outil pour la recherche sur l'apprentissage automatique appliqué à l'EEG.

Le DL a connu une augmentation exponentielle des publications, traduisant un intérêt croissant de la communauté scientifique pour ce type de traitement.

Qu'est-ce qui est unique dans les données cérébrales et les appareils EEG d'Emotiv ?

Les modèles de ML et de DL permettent des avancées révolutionnaires dans les technologies EEG. Lorsqu'il s'agit des dispositifs EEG de nouvelle génération les plus compétitifs sur le marché, aucune entreprise ne repousse autant les limites qu'Emotiv.

Emotiv est une entreprise de bioinformatique et un pionnier de la valorisation de la communauté neuroscientifique grâce à l'utilisation de l'EEG. Les innovations d'Emotiv s'inscrivent dans le cadre des BCI, également appelées « Interface esprit-machine », « Interface neurale directe » et « Interface cerveau-machine ». Ces technologies sont utilisées depuis plus d'une décennie pour suivre les performances cognitives, surveiller les émotions et contrôler des objets virtuels et physiques grâce à l'apprentissage automatique et à des commandes mentales entraînées.

Les casques EEG d'Emotiv comprennent Emotiv EPOC Flex (EEG à 32 canaux), Emotiv Insight 2.0 (EEG à 5 canux), et Epoc X (EEG à 14 canaux). Leurs algorithmes uniques détectent :

• La frustration

• L'intérêt

• La relaxation

• L'excitation

• L'engagement

• Le stress

• L'attention

Emotiv va bien plus loin que les simples casques EEG. Ils ont contribué à favoriser le développement d'un écosystème d'outils et de fonctionnalités utilisables par les universitaires, les concepteurs web et même les particuliers curieux sans formation neuroscientifique.

EmotivLABS

EmotivLABS aide à rassembler les utilisateurs individuels avec les chercheurs, facilitant ainsi les opportunités de crowdsourcing des données cérébrales Emotiv.

Emotiv Cortex

Avec Emotiv Cortex, les chercheurs peuvent développer des applications personnalisées qui offrent aux utilisateurs des outils pour créer des expériences et des activations personnalisées à l'aide de données cérébrales en temps réel.

EmotivPRO

Les chercheurs et les institutions peuvent associer leurs appareils Emotiv à EmotivPRO, qui facilite la création, la publication, l'acquisition et l'analyse de données EEG.

EmotivPRO propose une analyse intégrée des données après traitement à l'aide de l'analyseur interne basé sur le cloud d'Emotiv, éliminant ainsi le besoin pour les chercheurs d'exporter leurs enregistrements.

Le pipeline de traitement étant réalisé sur les serveurs cloud d'Emotiv, cela réduit les exigences imposées à votre système et vous permet d'économiser vos ressources. Grâce à cette technologie EEG basée sur l'IA et le ML, non seulement vous optimisez vos ressources, mais vous bénéficiez également d'une analyse complexe et en temps réel des données. Accomplissez plus de choses dans vos études en exploitant l'utilité des technologies cloud qui condensent des journées de travail en quelques minutes et accomplissent des tâches chronophages.

Avec ses casques EEG et ses applications, Emotiv a poursuivi sa mission consistant à donner aux individus les moyens de découvrir les rouages internes de leur esprit et d'accélérer la recherche mondiale sur le cerveau.

Les instituts de recherche découvrent les technologies EEG distantes et à faible coût d'Emotiv. De même, les chercheurs en neurosciences des entreprises et des industries qui explorent des cas d'utilisation pour la recherche sur les consommateurs et l'innovation découvrent l'utilité des casques EEG et des applications d'Emotiv pour plusieurs applications critiques pour leur activité.

Vous voulez en savoir plus sur Emotiv ? Cliquez ici pour visiter le site web ou demander une démonstration.