L'état des modèles d'IA dans la recherche en neurosciences EEG
Mehul Nayak
13 mars 2023
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Ce que vous gagnez grâce à l'apprentissage automatique (ML) et à l'apprentissage profond (DL)
Nous sommes entrés dans l'ère des "grands données", où l'avancement scientifique 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 contraintes par notre capacité à utiliser rapidement et efficacement ces données abondamment disponibles. En ce sens, des systèmes de modélisation IA de plus en plus robustes et sophistiqués prouvent que même les ensembles de données les plus complexes peuvent être distillés en algorithmes sophistiqués utilisant des capacités de traitement de données en temps réel.
Neurosciences et IA
Ces algorithmes et modèles s'avèrent particulièrement utiles aux neuroscientifiques et aux chercheurs espérant mieux comprendre et répondre aux processus mentaux humains.
Les applications sont infinies. L'utilisabilité s'étend d'un meilleur marketing et de meilleures expériences utilisateur grâce aux technologies de reconnaissance faciale à une efficacité améliorée pour les individus jonglant avec leurs charges cognitives.
En particulier, la société de recherche sur l'EEG et le cerveau EMOTIV a démontré le pouvoir du ML et du DL en réduisant les coûts de la recherche sur le cerveau tout en augmentant l'efficacité de la collecte et de l'analyse des données. Cela a, à son tour, considérablement amélioré l'utilité de l'EEG pour les individus, les communautés éducatives et académiques, et les entreprises explorant des cas d'utilisation pour la recherche consommateurs, entre autres.
Intelligence Artificielle, Apprentissage Automatique et Apprentissage Profond
Doucement mais sûrement, l'IA s'intègre dans des applications que les générations précédentes n'auraient jamais pu imaginer, abaissant les barrières de coût à 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 ML et DL en avance, les neuroscientifiques débloquent de vastes potentiels dans plusieurs domaines, notamment les systèmes d'interface cerveau-ordinateur et de reconnaissance des émotions.
Pour comprendre l'état actuel des modèles d'IA qui tentent de donner un sens aux données EEG, il faut distinguer conceptuellement quelques éléments les uns des autres. Bien que des termes comme "intelligence artificielle", "apprentissage automatique" et "apprentissage profond" soient souvent utilisés de manière interchangeable, il existe des nuances importantes qui les distinguent.
Intelligence Artificielle
Lorsque des esprits créatifs ont d'abord compris que des machines pouvaient être apprises à penser comme des humains un jour, le terme Intelligence Artificielle est né. L'IA englobe plusieurs sous-domaines, y compris l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond.
Apprentissage Automatique
L'apprentissage automatique est un sous-domaine, ou 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 de nouvelles données ou des données échantillons, développer des systèmes de classification hautement précis pour les données, et aider dans le processus à découvrir des modèles et des insights qui ne seraient pas pratiques pour les scientifiques sans l'utilisation de ces machines.
Apprentissage Profond
L'apprentissage profond fait un pas de plus par rapport à l'apprentissage automatique en automatisant davantage d'aspects du processus d'apprentissage et de formation. Les algorithmes d'apprentissage profond peuvent décoder des ensembles de données non structurés, tels que du texte ou des images, nécessitant ainsi beaucoup moins d'intervention humaine. Pour cette raison, l'apprentissage profond a été décrit comme de l'"apprentissage automatique évolutif."
Limitations 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 holistique. Pendant des décennies, la capacité d'isoler des motifs de circuits neuronaux de niveau méta à partir des données EEG a représenté la principale étape limitante dans l'utilité des lectures EEG.
La technologie EEG elle-même est peu coûteuse. Les premiers enregistrements de vagues cérébrales EEG ont été générés à la fin des années 1800, et le processus de collecte de lectures EEG est non invasif et relativement peu sophistiqué.
Cependant, les coûts inhérents à la collecte et à l'analyse des données EEG ont été principalement attribués au travail manuel de sélection manuelle des artefacts externes captés par l'EEG, qui a un faible rapport signal-bruit. Les données EEG sont complexes et comportent des aspects non linéaires et non stationnaires. Elles présentent également des facteurs qui varient de manière unique d'une personne à l'autre.
Les chercheurs ont été contraints de prétraiter de grandes quantités de données manuellement pour enlever le bruit inutile et tenir compte de toutes les différentes variables. Par conséquent, il était impraticable et peu réalisable pendant un certain temps d'utiliser l'EEG dans des tâches plus sophistiquées comme la reconnaissance émotionnelle. 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 les stratégies et techniques respectives et booster les applications de l'EEG.
Le Pipeline de Classification EEG Général en 5 Étapes
Prétraitement des données.
Initialisation de la procédure de classification.
Partitionnement de l'ensemble de données pour le classificateur.
Prédiction de la classe de nouvelles données.
Évaluation du modèle de classification pour l'ensemble de données de test.
Bien que l'EEG soit actuellement encore l'une des méthodes les plus rentables et 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 : La Montée des Capacités d'IA et de Big Data
Le terme "grands données" fait référence aux volumes croissants, aux vitesses et aux variétés avec lesquelles la technologie moderne nous permet de collecter et de traiter des données. Les grands données changent considérablement le paysage neuroscientifique. En termes simples, nous sommes maintenant, plus que jamais, mieux équipés pour tirer parti des vastes quantités de données que nous collectons.
Les tâches de classification, en particulier celles liées à la détection des états émotionnels, sont de plus en plus gérées par des processus de classification binaire et multi-étiquettes. Les algorithmes ML supervisés apprennent à partir de données d'apprentissage, développent des modèles et des paramètres appris, puis les appliquent à de nouvelles données afin d'assigner 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 chronophages.
Il est facile d'entendre des termes comme "intelligence artificielle" ou "apprentissage automatique" et de penser à des mondes futuristes envisagés dans des artefacts de la culture populaire comme le film de 1984, The Terminator. Vous pourriez supposer que ces technologies sont trop complexes pour être comprises ou précieuses dans les tâches omniprésentes qui sous-tendent votre vie quotidienne.
Ne tombez pas dans ce piège
L'IA est beaucoup moins sophistiquée que ce qui a été initialement élaboré dans des succès au box-office ou dans des classiques de science-fiction célébrés comme le roman d'Isaac Asimov en 1950 I, Robot. Même les individus n'ayant pas étudié l'IA peuvent comprendre les modèles actuels de l'IA et utiliser les modèles disponibles dans leurs propres recherches.
Applications ML et DL en Temps Réel dans la Littérature de Recherche sur l'EEG
L'utilisation d'algorithmes ML et DL pour donner un sens aux données cérébrales a considérablement augmenté ces dernières années, comme en témoigne une revue systématique publiée en 2021 qui a identifié des recherches revues par des pairs visant à développer et à affiner des algorithmes de traitement EEG. Environ 63% des articles couverts par cette revue ont été publiés au cours des trois dernières années, suggérant que l'utilisation de ces modèles dans des systèmes BCI futurs et la recherche sur l'ER peut être attendue croître.
Dans l'article publié de Lukas Geimen "Diagnostics basées sur l'apprentissage automatique de la pathologie EEG", lui et son équipe ont examiné les méthodes 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 basé sur les caractéristiques proposé et des réseaux neuronaux profonds à un réseau convolutionnel temporel optimisé pour l'EEG (TCN)." Ils ont trouvé que les précisions entre les deux approches étaient étonnamment proches, variant de 81 % à 86 %. Les résultats montrent que le cadre de décodage basé sur les caractéristiques proposé a une précision similaire à celle des réseaux neuronaux profonds.
L'article de Yannick Roy et al dans le Journal de Neuroingénierie discute de la façon dont lui et son équipe ont examiné 154 articles appliquant le DL à l'EEG, publiés entre janvier 2010 et juillet 2018. Ces articles couvraient "différents domaines d'application tels que l'épilepsie, le sommeil, l'interface cerveau-ordinateur, et le suivi cognitif et affectif." Ils ont constaté que la quantité de données EEG utilisée variait dans la durée allant de quelques minutes à plusieurs heures. Cependant, le nombre d'échantillons vus lors de l'entraînement du modèle d'apprentissage profond variait de quelques dizaines à plusieurs millions. Au sein de toutes ces données, ils ont trouvé que les approches d'apprentissage profond étaient plus précises que les références traditionnelles dans toutes les études ayant utilisé celles-ci.
Les visualisations et analyses ont indiqué que les deux approches utilisaient des aspects similaires des données, par exemple, la puissance des bandes delta et thêta à des emplacements d'électrodes temporaux. Yannick Roy et al soutiennent que les précisions des actuels décodeurs pathologiques EEG binaires pourraient atteindre presque 90 % en raison de l'accord imparfait entre évaluateurs des étiquettes cliniques et que de tels décodeurs sont déjà cliniquement utiles, par exemple dans les domaines 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 EEG.
Le DL a connu une augmentation exponentielle des publications, reflétant un intérêt croissant pour ce type de traitement au sein de la communauté scientifique.
Qu'est-ce qui est Unique dans les Données Cérébrales EMOTIV et les Appareils EEG ?
Les modèles ML et DL offrent des avancées révolutionnaires dans les technologies EEG. En ce qui concerne les appareils EEG les plus compétitifs et modernes sur le marché, aucune entreprise ne repousse les limites plus loin qu'EMOTIV.
EMOTIV est une entreprise de bioinformatique et pionnière dans l'habilitation de la communauté neuroscientifique grâce à l'utilisation de l'EEG. Les innovations d'EMOTIV relèvent du domaine des BCI, également appelées "Interface Machine-Cerveau", "Interface Neurale Directe" et "Interface Cerveau-Machine." Ces technologies sont utilisées depuis plus d'une décennie pour suivre la performance cognitive, surveiller les émotions et contrôler des objets virtuels et physiques grâce à l'apprentissage automatique et à des commandes mentales entraînées.
Les casques EEG EMOTIV incluent EMOTIV EPOC FLEX (EEG 32 canaux), EMOTIV INSIGHT 2.0 (EEG 5 canaux), et EPOC X (EEG 14 canaux). Leurs algorithmes uniques détectent :
Frustration
Intérêt
Détente
Excitation
Engagement
Stress
Attention
EMOTIV avance bien plus que les casques EEG. Ils ont aidé à favoriser un écosystème d'outils et de fonctionnalités pouvant être utilisés par des universitaires, des développeurs web et même des individus curieux sans formation neuroscientifique.
EmotivLABS
EmotivLABS aide à rassembler les utilisateurs individuels avec des chercheurs, facilitant des opportunités de crowdsourcing des données cérébrales EMOTIV.
EMOTIV Cortex
Avec EMOTIV Cortex, les chercheurs peuvent développer des applications personnalisées offrant aux utilisateurs les outils pour créer des expériences et activations personnalisées en utilisant des données cérébrales en temps réel.
EmotivPRO
Les chercheurs et les institutions peuvent associer leurs dispositifs EMOTIV avec EmotivPRO, qui aide à construire, publier, obtenir et analyser des données EEG.
EmotivPRO offre une analyse intégrée des données post-traitement à l'aide de l'analyseur basé sur le cloud d'EMOTIV, éliminant le besoin pour les chercheurs d'exporter leurs enregistrements.
Alors que le pipeline de traitement s'effectue sur les serveurs cloud d'EMOTIV, cela réduit les demandes sur votre système et vous permet de conserver des ressources. Avec cette technologie EEG d'IA et de ML, non seulement vous conservez mieux les ressources, mais vous bénéficiez d'une analyse complexe en temps réel des données. Réalisez plus avec vos études en exploitant l'utilité des technologies cloud qui condensent des journées de travail en quelques minutes et complètent des tâches intensives en temps.
Avec ses casques EEG et applications, EMOTIV a fait progresser la mission de l'entreprise en habilitant les individus à débloquer les rouages internes de leur esprit et à accélérer la recherche cérébrale mondiale.
Les instituts de recherche découvrent les technologies EEG à faible coût et à distance d'EMOTIV. De même, les chercheurs en neurosciences dans des entreprises et des entreprises explorant des cas d'utilisation pour la recherche consommateurs et l'innovation consommateurs découvrent l'utilité des casques EEG et des applications d'EMOTIV pour plusieurs applications critiques pour les affaires.
Voulez-vous en savoir plus sur EMOTIV ? Cliquez ici pour visiter le site web ou demander une démo.
Ce que vous gagnez grâce à l'apprentissage automatique (ML) et à l'apprentissage profond (DL)
Nous sommes entrés dans l'ère des "grands données", où l'avancement scientifique 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 contraintes par notre capacité à utiliser rapidement et efficacement ces données abondamment disponibles. En ce sens, des systèmes de modélisation IA de plus en plus robustes et sophistiqués prouvent que même les ensembles de données les plus complexes peuvent être distillés en algorithmes sophistiqués utilisant des capacités de traitement de données en temps réel.
Neurosciences et IA
Ces algorithmes et modèles s'avèrent particulièrement utiles aux neuroscientifiques et aux chercheurs espérant mieux comprendre et répondre aux processus mentaux humains.
Les applications sont infinies. L'utilisabilité s'étend d'un meilleur marketing et de meilleures expériences utilisateur grâce aux technologies de reconnaissance faciale à une efficacité améliorée pour les individus jonglant avec leurs charges cognitives.
En particulier, la société de recherche sur l'EEG et le cerveau EMOTIV a démontré le pouvoir du ML et du DL en réduisant les coûts de la recherche sur le cerveau tout en augmentant l'efficacité de la collecte et de l'analyse des données. Cela a, à son tour, considérablement amélioré l'utilité de l'EEG pour les individus, les communautés éducatives et académiques, et les entreprises explorant des cas d'utilisation pour la recherche consommateurs, entre autres.
Intelligence Artificielle, Apprentissage Automatique et Apprentissage Profond
Doucement mais sûrement, l'IA s'intègre dans des applications que les générations précédentes n'auraient jamais pu imaginer, abaissant les barrières de coût à 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 ML et DL en avance, les neuroscientifiques débloquent de vastes potentiels dans plusieurs domaines, notamment les systèmes d'interface cerveau-ordinateur et de reconnaissance des émotions.
Pour comprendre l'état actuel des modèles d'IA qui tentent de donner un sens aux données EEG, il faut distinguer conceptuellement quelques éléments les uns des autres. Bien que des termes comme "intelligence artificielle", "apprentissage automatique" et "apprentissage profond" soient souvent utilisés de manière interchangeable, il existe des nuances importantes qui les distinguent.
Intelligence Artificielle
Lorsque des esprits créatifs ont d'abord compris que des machines pouvaient être apprises à penser comme des humains un jour, le terme Intelligence Artificielle est né. L'IA englobe plusieurs sous-domaines, y compris l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond.
Apprentissage Automatique
L'apprentissage automatique est un sous-domaine, ou 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 de nouvelles données ou des données échantillons, développer des systèmes de classification hautement précis pour les données, et aider dans le processus à découvrir des modèles et des insights qui ne seraient pas pratiques pour les scientifiques sans l'utilisation de ces machines.
Apprentissage Profond
L'apprentissage profond fait un pas de plus par rapport à l'apprentissage automatique en automatisant davantage d'aspects du processus d'apprentissage et de formation. Les algorithmes d'apprentissage profond peuvent décoder des ensembles de données non structurés, tels que du texte ou des images, nécessitant ainsi beaucoup moins d'intervention humaine. Pour cette raison, l'apprentissage profond a été décrit comme de l'"apprentissage automatique évolutif."
Limitations 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 holistique. Pendant des décennies, la capacité d'isoler des motifs de circuits neuronaux de niveau méta à partir des données EEG a représenté la principale étape limitante dans l'utilité des lectures EEG.
La technologie EEG elle-même est peu coûteuse. Les premiers enregistrements de vagues cérébrales EEG ont été générés à la fin des années 1800, et le processus de collecte de lectures EEG est non invasif et relativement peu sophistiqué.
Cependant, les coûts inhérents à la collecte et à l'analyse des données EEG ont été principalement attribués au travail manuel de sélection manuelle des artefacts externes captés par l'EEG, qui a un faible rapport signal-bruit. Les données EEG sont complexes et comportent des aspects non linéaires et non stationnaires. Elles présentent également des facteurs qui varient de manière unique d'une personne à l'autre.
Les chercheurs ont été contraints de prétraiter de grandes quantités de données manuellement pour enlever le bruit inutile et tenir compte de toutes les différentes variables. Par conséquent, il était impraticable et peu réalisable pendant un certain temps d'utiliser l'EEG dans des tâches plus sophistiquées comme la reconnaissance émotionnelle. 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 les stratégies et techniques respectives et booster les applications de l'EEG.
Le Pipeline de Classification EEG Général en 5 Étapes
Prétraitement des données.
Initialisation de la procédure de classification.
Partitionnement de l'ensemble de données pour le classificateur.
Prédiction de la classe de nouvelles données.
Évaluation du modèle de classification pour l'ensemble de données de test.
Bien que l'EEG soit actuellement encore l'une des méthodes les plus rentables et 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 : La Montée des Capacités d'IA et de Big Data
Le terme "grands données" fait référence aux volumes croissants, aux vitesses et aux variétés avec lesquelles la technologie moderne nous permet de collecter et de traiter des données. Les grands données changent considérablement le paysage neuroscientifique. En termes simples, nous sommes maintenant, plus que jamais, mieux équipés pour tirer parti des vastes quantités de données que nous collectons.
Les tâches de classification, en particulier celles liées à la détection des états émotionnels, sont de plus en plus gérées par des processus de classification binaire et multi-étiquettes. Les algorithmes ML supervisés apprennent à partir de données d'apprentissage, développent des modèles et des paramètres appris, puis les appliquent à de nouvelles données afin d'assigner 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 chronophages.
Il est facile d'entendre des termes comme "intelligence artificielle" ou "apprentissage automatique" et de penser à des mondes futuristes envisagés dans des artefacts de la culture populaire comme le film de 1984, The Terminator. Vous pourriez supposer que ces technologies sont trop complexes pour être comprises ou précieuses dans les tâches omniprésentes qui sous-tendent votre vie quotidienne.
Ne tombez pas dans ce piège
L'IA est beaucoup moins sophistiquée que ce qui a été initialement élaboré dans des succès au box-office ou dans des classiques de science-fiction célébrés comme le roman d'Isaac Asimov en 1950 I, Robot. Même les individus n'ayant pas étudié l'IA peuvent comprendre les modèles actuels de l'IA et utiliser les modèles disponibles dans leurs propres recherches.
Applications ML et DL en Temps Réel dans la Littérature de Recherche sur l'EEG
L'utilisation d'algorithmes ML et DL pour donner un sens aux données cérébrales a considérablement augmenté ces dernières années, comme en témoigne une revue systématique publiée en 2021 qui a identifié des recherches revues par des pairs visant à développer et à affiner des algorithmes de traitement EEG. Environ 63% des articles couverts par cette revue ont été publiés au cours des trois dernières années, suggérant que l'utilisation de ces modèles dans des systèmes BCI futurs et la recherche sur l'ER peut être attendue croître.
Dans l'article publié de Lukas Geimen "Diagnostics basées sur l'apprentissage automatique de la pathologie EEG", lui et son équipe ont examiné les méthodes 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 basé sur les caractéristiques proposé et des réseaux neuronaux profonds à un réseau convolutionnel temporel optimisé pour l'EEG (TCN)." Ils ont trouvé que les précisions entre les deux approches étaient étonnamment proches, variant de 81 % à 86 %. Les résultats montrent que le cadre de décodage basé sur les caractéristiques proposé a une précision similaire à celle des réseaux neuronaux profonds.
L'article de Yannick Roy et al dans le Journal de Neuroingénierie discute de la façon dont lui et son équipe ont examiné 154 articles appliquant le DL à l'EEG, publiés entre janvier 2010 et juillet 2018. Ces articles couvraient "différents domaines d'application tels que l'épilepsie, le sommeil, l'interface cerveau-ordinateur, et le suivi cognitif et affectif." Ils ont constaté que la quantité de données EEG utilisée variait dans la durée allant de quelques minutes à plusieurs heures. Cependant, le nombre d'échantillons vus lors de l'entraînement du modèle d'apprentissage profond variait de quelques dizaines à plusieurs millions. Au sein de toutes ces données, ils ont trouvé que les approches d'apprentissage profond étaient plus précises que les références traditionnelles dans toutes les études ayant utilisé celles-ci.
Les visualisations et analyses ont indiqué que les deux approches utilisaient des aspects similaires des données, par exemple, la puissance des bandes delta et thêta à des emplacements d'électrodes temporaux. Yannick Roy et al soutiennent que les précisions des actuels décodeurs pathologiques EEG binaires pourraient atteindre presque 90 % en raison de l'accord imparfait entre évaluateurs des étiquettes cliniques et que de tels décodeurs sont déjà cliniquement utiles, par exemple dans les domaines 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 EEG.
Le DL a connu une augmentation exponentielle des publications, reflétant un intérêt croissant pour ce type de traitement au sein de la communauté scientifique.
Qu'est-ce qui est Unique dans les Données Cérébrales EMOTIV et les Appareils EEG ?
Les modèles ML et DL offrent des avancées révolutionnaires dans les technologies EEG. En ce qui concerne les appareils EEG les plus compétitifs et modernes sur le marché, aucune entreprise ne repousse les limites plus loin qu'EMOTIV.
EMOTIV est une entreprise de bioinformatique et pionnière dans l'habilitation de la communauté neuroscientifique grâce à l'utilisation de l'EEG. Les innovations d'EMOTIV relèvent du domaine des BCI, également appelées "Interface Machine-Cerveau", "Interface Neurale Directe" et "Interface Cerveau-Machine." Ces technologies sont utilisées depuis plus d'une décennie pour suivre la performance cognitive, surveiller les émotions et contrôler des objets virtuels et physiques grâce à l'apprentissage automatique et à des commandes mentales entraînées.
Les casques EEG EMOTIV incluent EMOTIV EPOC FLEX (EEG 32 canaux), EMOTIV INSIGHT 2.0 (EEG 5 canaux), et EPOC X (EEG 14 canaux). Leurs algorithmes uniques détectent :
Frustration
Intérêt
Détente
Excitation
Engagement
Stress
Attention
EMOTIV avance bien plus que les casques EEG. Ils ont aidé à favoriser un écosystème d'outils et de fonctionnalités pouvant être utilisés par des universitaires, des développeurs web et même des individus curieux sans formation neuroscientifique.
EmotivLABS
EmotivLABS aide à rassembler les utilisateurs individuels avec des chercheurs, facilitant des opportunités de crowdsourcing des données cérébrales EMOTIV.
EMOTIV Cortex
Avec EMOTIV Cortex, les chercheurs peuvent développer des applications personnalisées offrant aux utilisateurs les outils pour créer des expériences et activations personnalisées en utilisant des données cérébrales en temps réel.
EmotivPRO
Les chercheurs et les institutions peuvent associer leurs dispositifs EMOTIV avec EmotivPRO, qui aide à construire, publier, obtenir et analyser des données EEG.
EmotivPRO offre une analyse intégrée des données post-traitement à l'aide de l'analyseur basé sur le cloud d'EMOTIV, éliminant le besoin pour les chercheurs d'exporter leurs enregistrements.
Alors que le pipeline de traitement s'effectue sur les serveurs cloud d'EMOTIV, cela réduit les demandes sur votre système et vous permet de conserver des ressources. Avec cette technologie EEG d'IA et de ML, non seulement vous conservez mieux les ressources, mais vous bénéficiez d'une analyse complexe en temps réel des données. Réalisez plus avec vos études en exploitant l'utilité des technologies cloud qui condensent des journées de travail en quelques minutes et complètent des tâches intensives en temps.
Avec ses casques EEG et applications, EMOTIV a fait progresser la mission de l'entreprise en habilitant les individus à débloquer les rouages internes de leur esprit et à accélérer la recherche cérébrale mondiale.
Les instituts de recherche découvrent les technologies EEG à faible coût et à distance d'EMOTIV. De même, les chercheurs en neurosciences dans des entreprises et des entreprises explorant des cas d'utilisation pour la recherche consommateurs et l'innovation consommateurs découvrent l'utilité des casques EEG et des applications d'EMOTIV pour plusieurs applications critiques pour les affaires.
Voulez-vous en savoir plus sur EMOTIV ? Cliquez ici pour visiter le site web ou demander une démo.
Ce que vous gagnez grâce à l'apprentissage automatique (ML) et à l'apprentissage profond (DL)
Nous sommes entrés dans l'ère des "grands données", où l'avancement scientifique 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 contraintes par notre capacité à utiliser rapidement et efficacement ces données abondamment disponibles. En ce sens, des systèmes de modélisation IA de plus en plus robustes et sophistiqués prouvent que même les ensembles de données les plus complexes peuvent être distillés en algorithmes sophistiqués utilisant des capacités de traitement de données en temps réel.
Neurosciences et IA
Ces algorithmes et modèles s'avèrent particulièrement utiles aux neuroscientifiques et aux chercheurs espérant mieux comprendre et répondre aux processus mentaux humains.
Les applications sont infinies. L'utilisabilité s'étend d'un meilleur marketing et de meilleures expériences utilisateur grâce aux technologies de reconnaissance faciale à une efficacité améliorée pour les individus jonglant avec leurs charges cognitives.
En particulier, la société de recherche sur l'EEG et le cerveau EMOTIV a démontré le pouvoir du ML et du DL en réduisant les coûts de la recherche sur le cerveau tout en augmentant l'efficacité de la collecte et de l'analyse des données. Cela a, à son tour, considérablement amélioré l'utilité de l'EEG pour les individus, les communautés éducatives et académiques, et les entreprises explorant des cas d'utilisation pour la recherche consommateurs, entre autres.
Intelligence Artificielle, Apprentissage Automatique et Apprentissage Profond
Doucement mais sûrement, l'IA s'intègre dans des applications que les générations précédentes n'auraient jamais pu imaginer, abaissant les barrières de coût à 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 ML et DL en avance, les neuroscientifiques débloquent de vastes potentiels dans plusieurs domaines, notamment les systèmes d'interface cerveau-ordinateur et de reconnaissance des émotions.
Pour comprendre l'état actuel des modèles d'IA qui tentent de donner un sens aux données EEG, il faut distinguer conceptuellement quelques éléments les uns des autres. Bien que des termes comme "intelligence artificielle", "apprentissage automatique" et "apprentissage profond" soient souvent utilisés de manière interchangeable, il existe des nuances importantes qui les distinguent.
Intelligence Artificielle
Lorsque des esprits créatifs ont d'abord compris que des machines pouvaient être apprises à penser comme des humains un jour, le terme Intelligence Artificielle est né. L'IA englobe plusieurs sous-domaines, y compris l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond.
Apprentissage Automatique
L'apprentissage automatique est un sous-domaine, ou 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 de nouvelles données ou des données échantillons, développer des systèmes de classification hautement précis pour les données, et aider dans le processus à découvrir des modèles et des insights qui ne seraient pas pratiques pour les scientifiques sans l'utilisation de ces machines.
Apprentissage Profond
L'apprentissage profond fait un pas de plus par rapport à l'apprentissage automatique en automatisant davantage d'aspects du processus d'apprentissage et de formation. Les algorithmes d'apprentissage profond peuvent décoder des ensembles de données non structurés, tels que du texte ou des images, nécessitant ainsi beaucoup moins d'intervention humaine. Pour cette raison, l'apprentissage profond a été décrit comme de l'"apprentissage automatique évolutif."
Limitations 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 holistique. Pendant des décennies, la capacité d'isoler des motifs de circuits neuronaux de niveau méta à partir des données EEG a représenté la principale étape limitante dans l'utilité des lectures EEG.
La technologie EEG elle-même est peu coûteuse. Les premiers enregistrements de vagues cérébrales EEG ont été générés à la fin des années 1800, et le processus de collecte de lectures EEG est non invasif et relativement peu sophistiqué.
Cependant, les coûts inhérents à la collecte et à l'analyse des données EEG ont été principalement attribués au travail manuel de sélection manuelle des artefacts externes captés par l'EEG, qui a un faible rapport signal-bruit. Les données EEG sont complexes et comportent des aspects non linéaires et non stationnaires. Elles présentent également des facteurs qui varient de manière unique d'une personne à l'autre.
Les chercheurs ont été contraints de prétraiter de grandes quantités de données manuellement pour enlever le bruit inutile et tenir compte de toutes les différentes variables. Par conséquent, il était impraticable et peu réalisable pendant un certain temps d'utiliser l'EEG dans des tâches plus sophistiquées comme la reconnaissance émotionnelle. 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 les stratégies et techniques respectives et booster les applications de l'EEG.
Le Pipeline de Classification EEG Général en 5 Étapes
Prétraitement des données.
Initialisation de la procédure de classification.
Partitionnement de l'ensemble de données pour le classificateur.
Prédiction de la classe de nouvelles données.
Évaluation du modèle de classification pour l'ensemble de données de test.
Bien que l'EEG soit actuellement encore l'une des méthodes les plus rentables et 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 : La Montée des Capacités d'IA et de Big Data
Le terme "grands données" fait référence aux volumes croissants, aux vitesses et aux variétés avec lesquelles la technologie moderne nous permet de collecter et de traiter des données. Les grands données changent considérablement le paysage neuroscientifique. En termes simples, nous sommes maintenant, plus que jamais, mieux équipés pour tirer parti des vastes quantités de données que nous collectons.
Les tâches de classification, en particulier celles liées à la détection des états émotionnels, sont de plus en plus gérées par des processus de classification binaire et multi-étiquettes. Les algorithmes ML supervisés apprennent à partir de données d'apprentissage, développent des modèles et des paramètres appris, puis les appliquent à de nouvelles données afin d'assigner 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 chronophages.
Il est facile d'entendre des termes comme "intelligence artificielle" ou "apprentissage automatique" et de penser à des mondes futuristes envisagés dans des artefacts de la culture populaire comme le film de 1984, The Terminator. Vous pourriez supposer que ces technologies sont trop complexes pour être comprises ou précieuses dans les tâches omniprésentes qui sous-tendent votre vie quotidienne.
Ne tombez pas dans ce piège
L'IA est beaucoup moins sophistiquée que ce qui a été initialement élaboré dans des succès au box-office ou dans des classiques de science-fiction célébrés comme le roman d'Isaac Asimov en 1950 I, Robot. Même les individus n'ayant pas étudié l'IA peuvent comprendre les modèles actuels de l'IA et utiliser les modèles disponibles dans leurs propres recherches.
Applications ML et DL en Temps Réel dans la Littérature de Recherche sur l'EEG
L'utilisation d'algorithmes ML et DL pour donner un sens aux données cérébrales a considérablement augmenté ces dernières années, comme en témoigne une revue systématique publiée en 2021 qui a identifié des recherches revues par des pairs visant à développer et à affiner des algorithmes de traitement EEG. Environ 63% des articles couverts par cette revue ont été publiés au cours des trois dernières années, suggérant que l'utilisation de ces modèles dans des systèmes BCI futurs et la recherche sur l'ER peut être attendue croître.
Dans l'article publié de Lukas Geimen "Diagnostics basées sur l'apprentissage automatique de la pathologie EEG", lui et son équipe ont examiné les méthodes 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 basé sur les caractéristiques proposé et des réseaux neuronaux profonds à un réseau convolutionnel temporel optimisé pour l'EEG (TCN)." Ils ont trouvé que les précisions entre les deux approches étaient étonnamment proches, variant de 81 % à 86 %. Les résultats montrent que le cadre de décodage basé sur les caractéristiques proposé a une précision similaire à celle des réseaux neuronaux profonds.
L'article de Yannick Roy et al dans le Journal de Neuroingénierie discute de la façon dont lui et son équipe ont examiné 154 articles appliquant le DL à l'EEG, publiés entre janvier 2010 et juillet 2018. Ces articles couvraient "différents domaines d'application tels que l'épilepsie, le sommeil, l'interface cerveau-ordinateur, et le suivi cognitif et affectif." Ils ont constaté que la quantité de données EEG utilisée variait dans la durée allant de quelques minutes à plusieurs heures. Cependant, le nombre d'échantillons vus lors de l'entraînement du modèle d'apprentissage profond variait de quelques dizaines à plusieurs millions. Au sein de toutes ces données, ils ont trouvé que les approches d'apprentissage profond étaient plus précises que les références traditionnelles dans toutes les études ayant utilisé celles-ci.
Les visualisations et analyses ont indiqué que les deux approches utilisaient des aspects similaires des données, par exemple, la puissance des bandes delta et thêta à des emplacements d'électrodes temporaux. Yannick Roy et al soutiennent que les précisions des actuels décodeurs pathologiques EEG binaires pourraient atteindre presque 90 % en raison de l'accord imparfait entre évaluateurs des étiquettes cliniques et que de tels décodeurs sont déjà cliniquement utiles, par exemple dans les domaines 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 EEG.
Le DL a connu une augmentation exponentielle des publications, reflétant un intérêt croissant pour ce type de traitement au sein de la communauté scientifique.
Qu'est-ce qui est Unique dans les Données Cérébrales EMOTIV et les Appareils EEG ?
Les modèles ML et DL offrent des avancées révolutionnaires dans les technologies EEG. En ce qui concerne les appareils EEG les plus compétitifs et modernes sur le marché, aucune entreprise ne repousse les limites plus loin qu'EMOTIV.
EMOTIV est une entreprise de bioinformatique et pionnière dans l'habilitation de la communauté neuroscientifique grâce à l'utilisation de l'EEG. Les innovations d'EMOTIV relèvent du domaine des BCI, également appelées "Interface Machine-Cerveau", "Interface Neurale Directe" et "Interface Cerveau-Machine." Ces technologies sont utilisées depuis plus d'une décennie pour suivre la performance cognitive, surveiller les émotions et contrôler des objets virtuels et physiques grâce à l'apprentissage automatique et à des commandes mentales entraînées.
Les casques EEG EMOTIV incluent EMOTIV EPOC FLEX (EEG 32 canaux), EMOTIV INSIGHT 2.0 (EEG 5 canaux), et EPOC X (EEG 14 canaux). Leurs algorithmes uniques détectent :
Frustration
Intérêt
Détente
Excitation
Engagement
Stress
Attention
EMOTIV avance bien plus que les casques EEG. Ils ont aidé à favoriser un écosystème d'outils et de fonctionnalités pouvant être utilisés par des universitaires, des développeurs web et même des individus curieux sans formation neuroscientifique.
EmotivLABS
EmotivLABS aide à rassembler les utilisateurs individuels avec des chercheurs, facilitant des opportunités de crowdsourcing des données cérébrales EMOTIV.
EMOTIV Cortex
Avec EMOTIV Cortex, les chercheurs peuvent développer des applications personnalisées offrant aux utilisateurs les outils pour créer des expériences et activations personnalisées en utilisant des données cérébrales en temps réel.
EmotivPRO
Les chercheurs et les institutions peuvent associer leurs dispositifs EMOTIV avec EmotivPRO, qui aide à construire, publier, obtenir et analyser des données EEG.
EmotivPRO offre une analyse intégrée des données post-traitement à l'aide de l'analyseur basé sur le cloud d'EMOTIV, éliminant le besoin pour les chercheurs d'exporter leurs enregistrements.
Alors que le pipeline de traitement s'effectue sur les serveurs cloud d'EMOTIV, cela réduit les demandes sur votre système et vous permet de conserver des ressources. Avec cette technologie EEG d'IA et de ML, non seulement vous conservez mieux les ressources, mais vous bénéficiez d'une analyse complexe en temps réel des données. Réalisez plus avec vos études en exploitant l'utilité des technologies cloud qui condensent des journées de travail en quelques minutes et complètent des tâches intensives en temps.
Avec ses casques EEG et applications, EMOTIV a fait progresser la mission de l'entreprise en habilitant les individus à débloquer les rouages internes de leur esprit et à accélérer la recherche cérébrale mondiale.
Les instituts de recherche découvrent les technologies EEG à faible coût et à distance d'EMOTIV. De même, les chercheurs en neurosciences dans des entreprises et des entreprises explorant des cas d'utilisation pour la recherche consommateurs et l'innovation consommateurs découvrent l'utilité des casques EEG et des applications d'EMOTIV pour plusieurs applications critiques pour les affaires.
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Remarque sur les traductions : Les versions non anglaises de ce site Web ont été traduites pour votre commodité à l'aide de l'intelligence artificielle. Bien que nous nous efforçons d'être précis, les traductions automatisées peuvent contenir des erreurs ou des nuances qui diffèrent du texte original. Pour les informations les plus précises, veuillez vous référer à la version anglaise de ce site.
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