אתגר את הזיכרון שלך! שחק במשחק ה-N-Back החדש באפליקציית Emotiv
אתגר את הזיכרון שלך! שחק במשחק ה-N-Back החדש באפליקציית Emotiv
אתגר את הזיכרון שלך! שחק במשחק ה-N-Back החדש באפליקציית Emotiv
מצב המודלים של AI במחקר EEG בתחום מדעי המוח
מהול ניאק
שתף:
מה אתה מרוויח מלמידת מכונה (ML) ולמידה עמוקה (DL)
נכנסו לעידן ה"ביג דאטה", שבו התקדמות מדעית והזדמנויות גילוי מוגבלות פחות על ידי יכולות אחסון ושיתוף נתונים. במקום זאת, חידושים טכנולוגיים ומדעיים מוגבלים יותר על ידי היכולת שלנו להשתמש באופן מהיר ויעיל בנתונים המצויים בשפע הזה. במובן הזה, מערכות מודלים של בינה מלאכותית הולכות ומתחזקות מוכיחות שגם המערכות המורכבות ביותר של נתונים יכולות להיות מזוקקות לאלגוריתמים מתוחכמים באמצעות יכולות עיבוד נתונים בזמן אמת.
נוירולוגיה ובינה מלאכותית
אלגוריתמים ומודלים אלו מוכיחים את עצמם כמאוד שימושיים לנוירולוגים ולחוקרים המקווים להבין ולשפר את התגובות לתהליכים נפשיים אנושיים.
היישומים בלתי נגמרים. השימושיות מתפרשת משיווק טוב יותר וניסיון משתמשים דרך טכנולוגיות זיהוי פנים לשיפור היעילות של אנשים בהעמסת העבודות הקוגניטיביות שלהם.
במיוחד, חברת מחקר EEG ומוח EMOTIV הפגינה את כוחם של ML ו-DL על ידי הפחתת עלויות המחקר המוחין הזה והגברת היעילות באיסוף וניתוח הנתונים. בתורם, זה שיפר בצורה דרמטית את השימושיות של EEG עבור אינדיבידואלים, קהילות חינוכיות ואקדמיות, וחברות הבוחנות מקרים לשימוש במחקר הצרכני, בין היתר.
בינה מלאכותית, למידת מכונה ולמידה עמוקה
לאט אך בטוח, הבינה המלאכותית מתפשטת ליישומים שהדורות הקודמים לא יכלו לדמיין, מורידה את החסמים הכלכליים למחקר וסוללת מסלול מהיר יותר לחידושים הטכנולוגיים של המחר.
במיוחד, בממלכת טכנולוגיית EEG זה מורגש ביותר. על ידי שילוב של מודלים מתקדמים של ML ו-DL, נוירולוגים משחררים פוטנציאל עצום באזורים שונים, במיוחד במערכות ממשק מוח-מחשב וזיהוי רגשות.
כדי להבין את המצב הנוכחי של מודלים של בינה מלאכותית בהבנת נתוני EEG, יש להבחין בין מספר אלמנטים מבחינה קונספטואלית. למרות שמונחים כמו "בינה מלאכותית", "למידת מכונה" ו"למידה עמוקה" משמשים לעיתים קרובות כתארים נרדפים, ישנם ניואנסים חשובים שמבחינים ביניהם.
בינה מלאכותית
כשמוחות יצירתיים הבינו לראשונה שמחשבים יכולים ללמוד לחשוב כמו בני אדם יום אחד, הושג המונח בינה מלאכותית. AI כולל מספר תחומים משניים, כולל למידת מכונה ולמידה עמוקה.
למידת מכונה
למידת מכונה היא תת-תחום, או ענף, של AI, המאמנים באמצעות בנקי נתונים לפתח אלגוריתמים מתוחכמים. אלגוריתמים אלו יכולים לשמש לניבוי מדויק של נתונים חדשים או לדגימות, לפתח מערכות סיווג מדויקות מאוד עבור נתונים ובתהליך, לעזור לגלות דפוסים ו-Insight שלא יהיו מעשיים למדענים ללא שימוש במכונות אלו.
למידה עמוקה
למידה עמוקה לוקחת את למידת המכונה צעד אחד נוסף על ידי אוטומציה של יותר אספקטים מהתהליך הלמידה וההכשרה. אלגוריתמים ללמידה עמוקה יכולים לפענח מערכות נתונים בלתי מובנות, כגון טקסט או תמונות, ובכך דורשים פחות התערבות אנושית. מסיבה זו, למידה עמוקה תוארה כ"למידת מכונה שניתן להרחבה".
מגבלות היסטוריות ואתגרים של EEG: הצורך ב-AI
המוח האנושי מכיל כ-100 מיליארד נוירונים. הבנה מלאה של הקשרים המסובכים בין הנוירונים הללו והקשרים הסינפטיים שלהם דורשת את היכולת לראות כמויות עצומות של נתונים מוחיים באופן כוללי. במשך עשרות שנים, היכולת לבודד דפוסים ברמת-העל של מעגלים עיצביים מנתוני EEG ייצגה את שלב המגבלה הראשית בשימושיות של קריאות EEG.
טכנולוגיית EEG עצמה היא זולה. ההקלטות הראשונות של גלי המוח EEG נוצרו בסוף המאה ה-19, והתהליך של איסוף קריאות EEG הוא פולשני יחסית ולא מתוחכם.
עם זאת, העלויות הקשורות לאיסוף וניתוח נתוני EEG יוחסו בעיקר לעבודה הידנית של מיון תArtifacts דולר. נתוני EEG הם מורכבים ויש להם מאפיינים בלתי ליניאריים ובלתי נייחים. יש להם גם גורמים שמשתנים באופן ייחודי מאדם לאדם.
חוקרים נאלצו לעבד כמויות גדולות של נתונים באופן ידני כדי להסיר את הרעש המיותר ולהתמודד עם כל המשתנים השונים. לכן, הייה לא מעשי ולא אפשרי במשך זמן מה להשתמש ב-EEG במטלות מתוחכמות יותר כמו זיהוי רגשות. עדיין, חוקרים ניסו.
כדי לפשט את איסוף וניתוח נתוני המוח EEG ולהפחית את חסם העלות לתועלת לחוקרים, נוירולוגים פיתחו צינור עיבוד סיווג EEG כדי לפרק את הצעדים שלהם, לחדד אסטרטגיות וטכניקות ולהעצים את היישומים של EEG.
תהליך סיווג EEG כללי בן 5 שלבים
עיבוד מקדים של נתונים.
התחלת הליך הסיווג.
פיצול סט הנתונים עבור המסווג.
ניבוי הקטגוריה של נתונים חדשים.
הערכת מודל הסיווג עבור סט נתוני המבחן.
בעוד ש-EEG הוא כיום עדיין אחת מהשיטות החסכוניות והאינפורמטיביות ביותר לתפיסת פעילות מוחית, השימושיות של נתוני EEG ממשיכה להיות מוגבלת על ידי אמינות החוקרים ברישום נתוני מוח ועיבוד הקריאות EEG ביעילות.
העתיד של EEG: עליית ה-AI והיכולות של ביג דאטה
המונח "ביג דאטה" מתייחס להיקפים הולכים וגדלים, מהיריות וגיוונים שבהם הטכנולוגיה המודרנית מאפשרת לנו לאסוף ולעבד נתונים. ביג דאטה משנה באופן דרמטי את הנוף הנוירולוגי. בפשטות, אנו עכשיו, יותר מתמיד, ציודנו טוב יותר לשימוש בכמויות העצומות של הנתונים שאנו אוספים.
משימות סיווג, במיוחד אלו שעוסקות בזיהוי מצבי רגש, מטופלות פי יותר על ידי תהליכי סיווג בין-משך ורב-תווית. אלגוריתמים של ML מו=[[צבים של חניכה]], מפתחים מודלים ופרמטרים שנלמדו, ואז מיישמים אותם לנתונים חדשים על מנת להקצות לכל סט נתונים את תוויות הקטגוריות המתאימות שלו. תהליך זה מבטל את הצורך שבני אדם יבלו זמן בביצוע החלטות חוזרות ונשנות וגוזלות זמן.
קל לשמוע מונחים כגון "בינה מלאכותית" או "למידת מכונה" ולחשוב על עולמות עתידניים שהובנו באומנמים פופולריים כמו הסרט משנת 1984, The Terminator. אולי תחשוב שטכנולוגיות אלה הן מסובכות מדי כדי להבין או שוות ערך במשימות היומיומיות שאתה מבצע.
אל תיפול למלכודת הזו
AI הוא הרבה פחות מתוחכם מאשר תואר בלהיטי בלוקבסטרים או קלאסיקות מדע בדיוני מפורסמות כמו הרומן של אייזק אסימוב משנת 1950 I, Robot. אפילו אנשים שמחוץ למחקר AI יכולים להבין מודלים AI עכשוויים ולהשתמש במודלים הזמינים במחקרם הם.
יישומי ML ו-DL בזמן אמת במחקרי EEG ברחבי הספרות
השימוש באלגוריתמים של ML ו-DL כדי להבין נתונים מוחיים גדל באופן ניכר בשנים האחרונות, כפי שמראה סקירה שיטתית שפורסמה ב-2021, אשר זיהתה מחקר שכיסה את המסע בפיתוח ושיפור האלגוריתמים לעיבוד EEG. כשה -63% מהמראים שנסקרו נפרסם בשלוש השנים האחרונות, מרמזים כי ניתן לצפות שהשימוש במודלים אלו במערכות BCI ו-ER המחקר העתידי יגדל.
במאמר של לוקאס גיימן "אבחון המבוסס על ללמידת מכונה של פתולוגיות EEG," הוא וצוותו חקרו את שיטות ML ואת יכולתן לאוטומציה של ניתוחי EEG קליניים. על ידי סיווג המודלים EEG האוטומטיים למתודרלים מבוססי תכונות או מפורשים, הם "יישמו את המסגרת המבוססת על תכונות המוצעת ורשתות העצביות העמוקות, רשת הסקת קונבולוציה טמפורלית אופטימלית ל-EEG (TCN)." הם מצאו כי דיוקים בכל הנגזרות היו מצומדות באופן מפתיע, נעות בין 81% ל-86%. התוצאות מראות כי המסגרת הדיקוד-המבוססת על תכונות שהוצעה דומה לדיוק לרשתות העצביות העמוקות.
יאניק רוי"מ et al מאמר בירחון נוירוהנדסה מדבר על איך הוא וצוותו סקרו את 154 המאמרים שחקרו את הה יישום של DL ל-EEG, פורסם בין ינואר 2010 ל-יולי 2018. המאמרים השתרעו "גם על תחומים שונים כגון אפילפסיה, שינה, ממשק מוח-מחשב, ונקיטה קוגניטיבית וקשורה לרגשות." הם גילו שכמות הנתונים EEG בשימוש נשתנתה במשך הזמן מדקות מספר לשעות רבות. עם זאת, כמות הדוגמאות שנראו במהלך אימון מודל הלמידה העמוקה נעו מתריסר עד למיליונים רבים. בתוך כל הנתונים הללו, הם גילו כי הגישות ללמידה העמוקה היו מדויקות יותר מאשר הבסיסים המסורתיים בכל המחקרים שניצלו אותם.
הדמיות וניתוחים הצביעו על כך ששתי הגישות השתמשו באספקטים דומים של הנתונים, כגון עוצמת הפס של דלתא וטטה במיקומים אלקטרודים טמפורלים. יאניק רוי ה et al טוענים כי דיוקי מפענחי האבחנה העצבית בינארית יכולים להגיע כמעט ל-90% בשל ההסכמה הלא מושלמת בין קליטת הקליניקה וכי דה-קודררים כאלו כבר שימושיים קלינית, כמו באזורים שבהם מומחים EEG קליניים נדירים. הם הציעו כי המחקר על הוחלט למצוא אנשים עם יכולות שונות שיאפשרו ללמוד פרמטרים לאיכות סיגופ קלינית
DL חווה עלייה אקספוננציאלית בפרסומים, המשקפת עניין הולך וגובר בסוג זה של עיבוד בקהילה המדעית.
מה ייחודי בנתוני המוח ובמכשירי EEG של EMOTIV?
מודלים של ML ו-DL מניבים התקדמות חדשנית בטכנולוגיות EEG. כשזה נוגע למכשירי EEG מהדור החדש והתחרותיים ביותר בשוק, אין חברה שדוחפת את הגבולות יותר מ-EMOTIV.
EMOTIV היא חברת מידע ביולוגי וחלוצה בהעצמת הקהילה הנוירו-מדעית באמצעות השימוש ב-EEG. החידושים של EMOTIV נכללים תחת המטרייה של BCIs, גם נקראים "ממשק מכונה מוח", "ממשק עצבורים ישיר" ו"ממשק מוחי-מוחי". טכנולוגיות אלו בשימוש מזה יותר מעשור לעקוב אחר ביצועים קוגניטיביים, לעקוב אחרי רגשות ולשלוט בחפצים וירטואליים ופיזיים דרך למידת מכונה ופקודות מנטליות מאומנות.
אוזניות EEG של EMOTIV כוללות EMOTIV EPOC FLEX (EEG בן 32 ערוצים), EMOTIV Insight 2.0 (EEG בן 5 ערוצים), ו-Epoc X (EEG בן 14 ערוצים). האלגוריתמים הייחודיים שלהם מזהים:
תסכול
עניין
הרפיה
התרגשות
מעורבות
לחץ
ריכוז
EMOTIV מקדם הרבה יותר מאשר אוזניות EEG. הם סייעו ביצירת מערכת אקוסיסטם של כלים ותכונות שניתן להשתמש בהן על ידי חוקרים אקדמיים, מפתחי רשת ואפילו אנשים סקרנים ללא רקע נוירו-מדעי.
EmotivLABS
EmotivLABS, מסייע להביא משתמשים פרטיים יחד עם חוקרים, מאפשרים הזדמנויות לקהל לנתונים מוחיים של EMOTIV.
EMOTIV Cortex
עם EMOTIV Cortex, חוקרים יכולים לפתח יישומים מותאמים אישית שמציעים למשתמשים כלים ליצור חוויות והפעלות מותאמות אישית תוך שימוש בנתוני מוח בזמן אמת.
EmotivPRO
חוקרים ומוסדות יכולים לשלב את המכשירים של EMOTIV עם EmotivPRO, אשר מסייע בבנייה, פרסום, רכישה וניתוח של נתוני EEG.
EmotivPRO מציע ניתוח אינטגרטיבי של נתונים לאחר התהליך תוך שימוש במנתח מבוסס ענן של EMOTIV, ומבטל את הצורך בחוקרים לייצא את ההקלטות שלהם.
כיוון שהצנרת העיבוד נעשית על שרתי הענן של EMOTIV, זה מפחית את הדרישות מהמערכת שלך ומאפשר לך לשמר משאבים. עם טכנולוגיה זו של AI ו-ML EEG, לא רק שאתה שומר על משאבים אלא אתה מפיק תועלת מניתוח בזמן אמת ומתוחכם של הנתונים שלך. השג יותר ממחקרים שלך על ידי ניצול היכולות של טכנולוגיות ענן שדוחסות ימים של עבודה לכמה דקות ומבצעות משימות הדורשות זמן רב.
באמצעות אוזניות EEG ויישומים, EMOTIV קידמה את משימת החברה בהעצמת אנשים לפתוח את עבודות המוח הפנימיות שלהם ולהאיץ את המחקר המוחי העולמי.
מוסדות מחקר מגלים את הטכנולוגיות EEG נמוכות העלות והרחוקות של EMOTIV. בדומה לכך, חוקרי נוירו-מוחות בחברות ומפעלים הבוחנים מקרי שימוש למחקר צרכנים וחדשנות צרכנית מגלים את השימושיות של אוזניות EEG ויישומים של EMOTIV למספר יישומים קריטיים לעסקים.
רוצה ללמוד יותר על EMOTIV? לחץ כאן כדי לבקר באתר או לבקש הדגמה.
מה אתה מרוויח מלמידת מכונה (ML) ולמידה עמוקה (DL)
נכנסו לעידן ה"ביג דאטה", שבו התקדמות מדעית והזדמנויות גילוי מוגבלות פחות על ידי יכולות אחסון ושיתוף נתונים. במקום זאת, חידושים טכנולוגיים ומדעיים מוגבלים יותר על ידי היכולת שלנו להשתמש באופן מהיר ויעיל בנתונים המצויים בשפע הזה. במובן הזה, מערכות מודלים של בינה מלאכותית הולכות ומתחזקות מוכיחות שגם המערכות המורכבות ביותר של נתונים יכולות להיות מזוקקות לאלגוריתמים מתוחכמים באמצעות יכולות עיבוד נתונים בזמן אמת.
נוירולוגיה ובינה מלאכותית
אלגוריתמים ומודלים אלו מוכיחים את עצמם כמאוד שימושיים לנוירולוגים ולחוקרים המקווים להבין ולשפר את התגובות לתהליכים נפשיים אנושיים.
היישומים בלתי נגמרים. השימושיות מתפרשת משיווק טוב יותר וניסיון משתמשים דרך טכנולוגיות זיהוי פנים לשיפור היעילות של אנשים בהעמסת העבודות הקוגניטיביות שלהם.
במיוחד, חברת מחקר EEG ומוח EMOTIV הפגינה את כוחם של ML ו-DL על ידי הפחתת עלויות המחקר המוחין הזה והגברת היעילות באיסוף וניתוח הנתונים. בתורם, זה שיפר בצורה דרמטית את השימושיות של EEG עבור אינדיבידואלים, קהילות חינוכיות ואקדמיות, וחברות הבוחנות מקרים לשימוש במחקר הצרכני, בין היתר.
בינה מלאכותית, למידת מכונה ולמידה עמוקה
לאט אך בטוח, הבינה המלאכותית מתפשטת ליישומים שהדורות הקודמים לא יכלו לדמיין, מורידה את החסמים הכלכליים למחקר וסוללת מסלול מהיר יותר לחידושים הטכנולוגיים של המחר.
במיוחד, בממלכת טכנולוגיית EEG זה מורגש ביותר. על ידי שילוב של מודלים מתקדמים של ML ו-DL, נוירולוגים משחררים פוטנציאל עצום באזורים שונים, במיוחד במערכות ממשק מוח-מחשב וזיהוי רגשות.
כדי להבין את המצב הנוכחי של מודלים של בינה מלאכותית בהבנת נתוני EEG, יש להבחין בין מספר אלמנטים מבחינה קונספטואלית. למרות שמונחים כמו "בינה מלאכותית", "למידת מכונה" ו"למידה עמוקה" משמשים לעיתים קרובות כתארים נרדפים, ישנם ניואנסים חשובים שמבחינים ביניהם.
בינה מלאכותית
כשמוחות יצירתיים הבינו לראשונה שמחשבים יכולים ללמוד לחשוב כמו בני אדם יום אחד, הושג המונח בינה מלאכותית. AI כולל מספר תחומים משניים, כולל למידת מכונה ולמידה עמוקה.
למידת מכונה
למידת מכונה היא תת-תחום, או ענף, של AI, המאמנים באמצעות בנקי נתונים לפתח אלגוריתמים מתוחכמים. אלגוריתמים אלו יכולים לשמש לניבוי מדויק של נתונים חדשים או לדגימות, לפתח מערכות סיווג מדויקות מאוד עבור נתונים ובתהליך, לעזור לגלות דפוסים ו-Insight שלא יהיו מעשיים למדענים ללא שימוש במכונות אלו.
למידה עמוקה
למידה עמוקה לוקחת את למידת המכונה צעד אחד נוסף על ידי אוטומציה של יותר אספקטים מהתהליך הלמידה וההכשרה. אלגוריתמים ללמידה עמוקה יכולים לפענח מערכות נתונים בלתי מובנות, כגון טקסט או תמונות, ובכך דורשים פחות התערבות אנושית. מסיבה זו, למידה עמוקה תוארה כ"למידת מכונה שניתן להרחבה".
מגבלות היסטוריות ואתגרים של EEG: הצורך ב-AI
המוח האנושי מכיל כ-100 מיליארד נוירונים. הבנה מלאה של הקשרים המסובכים בין הנוירונים הללו והקשרים הסינפטיים שלהם דורשת את היכולת לראות כמויות עצומות של נתונים מוחיים באופן כוללי. במשך עשרות שנים, היכולת לבודד דפוסים ברמת-העל של מעגלים עיצביים מנתוני EEG ייצגה את שלב המגבלה הראשית בשימושיות של קריאות EEG.
טכנולוגיית EEG עצמה היא זולה. ההקלטות הראשונות של גלי המוח EEG נוצרו בסוף המאה ה-19, והתהליך של איסוף קריאות EEG הוא פולשני יחסית ולא מתוחכם.
עם זאת, העלויות הקשורות לאיסוף וניתוח נתוני EEG יוחסו בעיקר לעבודה הידנית של מיון תArtifacts דולר. נתוני EEG הם מורכבים ויש להם מאפיינים בלתי ליניאריים ובלתי נייחים. יש להם גם גורמים שמשתנים באופן ייחודי מאדם לאדם.
חוקרים נאלצו לעבד כמויות גדולות של נתונים באופן ידני כדי להסיר את הרעש המיותר ולהתמודד עם כל המשתנים השונים. לכן, הייה לא מעשי ולא אפשרי במשך זמן מה להשתמש ב-EEG במטלות מתוחכמות יותר כמו זיהוי רגשות. עדיין, חוקרים ניסו.
כדי לפשט את איסוף וניתוח נתוני המוח EEG ולהפחית את חסם העלות לתועלת לחוקרים, נוירולוגים פיתחו צינור עיבוד סיווג EEG כדי לפרק את הצעדים שלהם, לחדד אסטרטגיות וטכניקות ולהעצים את היישומים של EEG.
תהליך סיווג EEG כללי בן 5 שלבים
עיבוד מקדים של נתונים.
התחלת הליך הסיווג.
פיצול סט הנתונים עבור המסווג.
ניבוי הקטגוריה של נתונים חדשים.
הערכת מודל הסיווג עבור סט נתוני המבחן.
בעוד ש-EEG הוא כיום עדיין אחת מהשיטות החסכוניות והאינפורמטיביות ביותר לתפיסת פעילות מוחית, השימושיות של נתוני EEG ממשיכה להיות מוגבלת על ידי אמינות החוקרים ברישום נתוני מוח ועיבוד הקריאות EEG ביעילות.
העתיד של EEG: עליית ה-AI והיכולות של ביג דאטה
המונח "ביג דאטה" מתייחס להיקפים הולכים וגדלים, מהיריות וגיוונים שבהם הטכנולוגיה המודרנית מאפשרת לנו לאסוף ולעבד נתונים. ביג דאטה משנה באופן דרמטי את הנוף הנוירולוגי. בפשטות, אנו עכשיו, יותר מתמיד, ציודנו טוב יותר לשימוש בכמויות העצומות של הנתונים שאנו אוספים.
משימות סיווג, במיוחד אלו שעוסקות בזיהוי מצבי רגש, מטופלות פי יותר על ידי תהליכי סיווג בין-משך ורב-תווית. אלגוריתמים של ML מו=[[צבים של חניכה]], מפתחים מודלים ופרמטרים שנלמדו, ואז מיישמים אותם לנתונים חדשים על מנת להקצות לכל סט נתונים את תוויות הקטגוריות המתאימות שלו. תהליך זה מבטל את הצורך שבני אדם יבלו זמן בביצוע החלטות חוזרות ונשנות וגוזלות זמן.
קל לשמוע מונחים כגון "בינה מלאכותית" או "למידת מכונה" ולחשוב על עולמות עתידניים שהובנו באומנמים פופולריים כמו הסרט משנת 1984, The Terminator. אולי תחשוב שטכנולוגיות אלה הן מסובכות מדי כדי להבין או שוות ערך במשימות היומיומיות שאתה מבצע.
אל תיפול למלכודת הזו
AI הוא הרבה פחות מתוחכם מאשר תואר בלהיטי בלוקבסטרים או קלאסיקות מדע בדיוני מפורסמות כמו הרומן של אייזק אסימוב משנת 1950 I, Robot. אפילו אנשים שמחוץ למחקר AI יכולים להבין מודלים AI עכשוויים ולהשתמש במודלים הזמינים במחקרם הם.
יישומי ML ו-DL בזמן אמת במחקרי EEG ברחבי הספרות
השימוש באלגוריתמים של ML ו-DL כדי להבין נתונים מוחיים גדל באופן ניכר בשנים האחרונות, כפי שמראה סקירה שיטתית שפורסמה ב-2021, אשר זיהתה מחקר שכיסה את המסע בפיתוח ושיפור האלגוריתמים לעיבוד EEG. כשה -63% מהמראים שנסקרו נפרסם בשלוש השנים האחרונות, מרמזים כי ניתן לצפות שהשימוש במודלים אלו במערכות BCI ו-ER המחקר העתידי יגדל.
במאמר של לוקאס גיימן "אבחון המבוסס על ללמידת מכונה של פתולוגיות EEG," הוא וצוותו חקרו את שיטות ML ואת יכולתן לאוטומציה של ניתוחי EEG קליניים. על ידי סיווג המודלים EEG האוטומטיים למתודרלים מבוססי תכונות או מפורשים, הם "יישמו את המסגרת המבוססת על תכונות המוצעת ורשתות העצביות העמוקות, רשת הסקת קונבולוציה טמפורלית אופטימלית ל-EEG (TCN)." הם מצאו כי דיוקים בכל הנגזרות היו מצומדות באופן מפתיע, נעות בין 81% ל-86%. התוצאות מראות כי המסגרת הדיקוד-המבוססת על תכונות שהוצעה דומה לדיוק לרשתות העצביות העמוקות.
יאניק רוי"מ et al מאמר בירחון נוירוהנדסה מדבר על איך הוא וצוותו סקרו את 154 המאמרים שחקרו את הה יישום של DL ל-EEG, פורסם בין ינואר 2010 ל-יולי 2018. המאמרים השתרעו "גם על תחומים שונים כגון אפילפסיה, שינה, ממשק מוח-מחשב, ונקיטה קוגניטיבית וקשורה לרגשות." הם גילו שכמות הנתונים EEG בשימוש נשתנתה במשך הזמן מדקות מספר לשעות רבות. עם זאת, כמות הדוגמאות שנראו במהלך אימון מודל הלמידה העמוקה נעו מתריסר עד למיליונים רבים. בתוך כל הנתונים הללו, הם גילו כי הגישות ללמידה העמוקה היו מדויקות יותר מאשר הבסיסים המסורתיים בכל המחקרים שניצלו אותם.
הדמיות וניתוחים הצביעו על כך ששתי הגישות השתמשו באספקטים דומים של הנתונים, כגון עוצמת הפס של דלתא וטטה במיקומים אלקטרודים טמפורלים. יאניק רוי ה et al טוענים כי דיוקי מפענחי האבחנה העצבית בינארית יכולים להגיע כמעט ל-90% בשל ההסכמה הלא מושלמת בין קליטת הקליניקה וכי דה-קודררים כאלו כבר שימושיים קלינית, כמו באזורים שבהם מומחים EEG קליניים נדירים. הם הציעו כי המחקר על הוחלט למצוא אנשים עם יכולות שונות שיאפשרו ללמוד פרמטרים לאיכות סיגופ קלינית
DL חווה עלייה אקספוננציאלית בפרסומים, המשקפת עניין הולך וגובר בסוג זה של עיבוד בקהילה המדעית.
מה ייחודי בנתוני המוח ובמכשירי EEG של EMOTIV?
מודלים של ML ו-DL מניבים התקדמות חדשנית בטכנולוגיות EEG. כשזה נוגע למכשירי EEG מהדור החדש והתחרותיים ביותר בשוק, אין חברה שדוחפת את הגבולות יותר מ-EMOTIV.
EMOTIV היא חברת מידע ביולוגי וחלוצה בהעצמת הקהילה הנוירו-מדעית באמצעות השימוש ב-EEG. החידושים של EMOTIV נכללים תחת המטרייה של BCIs, גם נקראים "ממשק מכונה מוח", "ממשק עצבורים ישיר" ו"ממשק מוחי-מוחי". טכנולוגיות אלו בשימוש מזה יותר מעשור לעקוב אחר ביצועים קוגניטיביים, לעקוב אחרי רגשות ולשלוט בחפצים וירטואליים ופיזיים דרך למידת מכונה ופקודות מנטליות מאומנות.
אוזניות EEG של EMOTIV כוללות EMOTIV EPOC FLEX (EEG בן 32 ערוצים), EMOTIV Insight 2.0 (EEG בן 5 ערוצים), ו-Epoc X (EEG בן 14 ערוצים). האלגוריתמים הייחודיים שלהם מזהים:
תסכול
עניין
הרפיה
התרגשות
מעורבות
לחץ
ריכוז
EMOTIV מקדם הרבה יותר מאשר אוזניות EEG. הם סייעו ביצירת מערכת אקוסיסטם של כלים ותכונות שניתן להשתמש בהן על ידי חוקרים אקדמיים, מפתחי רשת ואפילו אנשים סקרנים ללא רקע נוירו-מדעי.
EmotivLABS
EmotivLABS, מסייע להביא משתמשים פרטיים יחד עם חוקרים, מאפשרים הזדמנויות לקהל לנתונים מוחיים של EMOTIV.
EMOTIV Cortex
עם EMOTIV Cortex, חוקרים יכולים לפתח יישומים מותאמים אישית שמציעים למשתמשים כלים ליצור חוויות והפעלות מותאמות אישית תוך שימוש בנתוני מוח בזמן אמת.
EmotivPRO
חוקרים ומוסדות יכולים לשלב את המכשירים של EMOTIV עם EmotivPRO, אשר מסייע בבנייה, פרסום, רכישה וניתוח של נתוני EEG.
EmotivPRO מציע ניתוח אינטגרטיבי של נתונים לאחר התהליך תוך שימוש במנתח מבוסס ענן של EMOTIV, ומבטל את הצורך בחוקרים לייצא את ההקלטות שלהם.
כיוון שהצנרת העיבוד נעשית על שרתי הענן של EMOTIV, זה מפחית את הדרישות מהמערכת שלך ומאפשר לך לשמר משאבים. עם טכנולוגיה זו של AI ו-ML EEG, לא רק שאתה שומר על משאבים אלא אתה מפיק תועלת מניתוח בזמן אמת ומתוחכם של הנתונים שלך. השג יותר ממחקרים שלך על ידי ניצול היכולות של טכנולוגיות ענן שדוחסות ימים של עבודה לכמה דקות ומבצעות משימות הדורשות זמן רב.
באמצעות אוזניות EEG ויישומים, EMOTIV קידמה את משימת החברה בהעצמת אנשים לפתוח את עבודות המוח הפנימיות שלהם ולהאיץ את המחקר המוחי העולמי.
מוסדות מחקר מגלים את הטכנולוגיות EEG נמוכות העלות והרחוקות של EMOTIV. בדומה לכך, חוקרי נוירו-מוחות בחברות ומפעלים הבוחנים מקרי שימוש למחקר צרכנים וחדשנות צרכנית מגלים את השימושיות של אוזניות EEG ויישומים של EMOTIV למספר יישומים קריטיים לעסקים.
רוצה ללמוד יותר על EMOTIV? לחץ כאן כדי לבקר באתר או לבקש הדגמה.
מה אתה מרוויח מלמידת מכונה (ML) ולמידה עמוקה (DL)
נכנסו לעידן ה"ביג דאטה", שבו התקדמות מדעית והזדמנויות גילוי מוגבלות פחות על ידי יכולות אחסון ושיתוף נתונים. במקום זאת, חידושים טכנולוגיים ומדעיים מוגבלים יותר על ידי היכולת שלנו להשתמש באופן מהיר ויעיל בנתונים המצויים בשפע הזה. במובן הזה, מערכות מודלים של בינה מלאכותית הולכות ומתחזקות מוכיחות שגם המערכות המורכבות ביותר של נתונים יכולות להיות מזוקקות לאלגוריתמים מתוחכמים באמצעות יכולות עיבוד נתונים בזמן אמת.
נוירולוגיה ובינה מלאכותית
אלגוריתמים ומודלים אלו מוכיחים את עצמם כמאוד שימושיים לנוירולוגים ולחוקרים המקווים להבין ולשפר את התגובות לתהליכים נפשיים אנושיים.
היישומים בלתי נגמרים. השימושיות מתפרשת משיווק טוב יותר וניסיון משתמשים דרך טכנולוגיות זיהוי פנים לשיפור היעילות של אנשים בהעמסת העבודות הקוגניטיביות שלהם.
במיוחד, חברת מחקר EEG ומוח EMOTIV הפגינה את כוחם של ML ו-DL על ידי הפחתת עלויות המחקר המוחין הזה והגברת היעילות באיסוף וניתוח הנתונים. בתורם, זה שיפר בצורה דרמטית את השימושיות של EEG עבור אינדיבידואלים, קהילות חינוכיות ואקדמיות, וחברות הבוחנות מקרים לשימוש במחקר הצרכני, בין היתר.
בינה מלאכותית, למידת מכונה ולמידה עמוקה
לאט אך בטוח, הבינה המלאכותית מתפשטת ליישומים שהדורות הקודמים לא יכלו לדמיין, מורידה את החסמים הכלכליים למחקר וסוללת מסלול מהיר יותר לחידושים הטכנולוגיים של המחר.
במיוחד, בממלכת טכנולוגיית EEG זה מורגש ביותר. על ידי שילוב של מודלים מתקדמים של ML ו-DL, נוירולוגים משחררים פוטנציאל עצום באזורים שונים, במיוחד במערכות ממשק מוח-מחשב וזיהוי רגשות.
כדי להבין את המצב הנוכחי של מודלים של בינה מלאכותית בהבנת נתוני EEG, יש להבחין בין מספר אלמנטים מבחינה קונספטואלית. למרות שמונחים כמו "בינה מלאכותית", "למידת מכונה" ו"למידה עמוקה" משמשים לעיתים קרובות כתארים נרדפים, ישנם ניואנסים חשובים שמבחינים ביניהם.
בינה מלאכותית
כשמוחות יצירתיים הבינו לראשונה שמחשבים יכולים ללמוד לחשוב כמו בני אדם יום אחד, הושג המונח בינה מלאכותית. AI כולל מספר תחומים משניים, כולל למידת מכונה ולמידה עמוקה.
למידת מכונה
למידת מכונה היא תת-תחום, או ענף, של AI, המאמנים באמצעות בנקי נתונים לפתח אלגוריתמים מתוחכמים. אלגוריתמים אלו יכולים לשמש לניבוי מדויק של נתונים חדשים או לדגימות, לפתח מערכות סיווג מדויקות מאוד עבור נתונים ובתהליך, לעזור לגלות דפוסים ו-Insight שלא יהיו מעשיים למדענים ללא שימוש במכונות אלו.
למידה עמוקה
למידה עמוקה לוקחת את למידת המכונה צעד אחד נוסף על ידי אוטומציה של יותר אספקטים מהתהליך הלמידה וההכשרה. אלגוריתמים ללמידה עמוקה יכולים לפענח מערכות נתונים בלתי מובנות, כגון טקסט או תמונות, ובכך דורשים פחות התערבות אנושית. מסיבה זו, למידה עמוקה תוארה כ"למידת מכונה שניתן להרחבה".
מגבלות היסטוריות ואתגרים של EEG: הצורך ב-AI
המוח האנושי מכיל כ-100 מיליארד נוירונים. הבנה מלאה של הקשרים המסובכים בין הנוירונים הללו והקשרים הסינפטיים שלהם דורשת את היכולת לראות כמויות עצומות של נתונים מוחיים באופן כוללי. במשך עשרות שנים, היכולת לבודד דפוסים ברמת-העל של מעגלים עיצביים מנתוני EEG ייצגה את שלב המגבלה הראשית בשימושיות של קריאות EEG.
טכנולוגיית EEG עצמה היא זולה. ההקלטות הראשונות של גלי המוח EEG נוצרו בסוף המאה ה-19, והתהליך של איסוף קריאות EEG הוא פולשני יחסית ולא מתוחכם.
עם זאת, העלויות הקשורות לאיסוף וניתוח נתוני EEG יוחסו בעיקר לעבודה הידנית של מיון תArtifacts דולר. נתוני EEG הם מורכבים ויש להם מאפיינים בלתי ליניאריים ובלתי נייחים. יש להם גם גורמים שמשתנים באופן ייחודי מאדם לאדם.
חוקרים נאלצו לעבד כמויות גדולות של נתונים באופן ידני כדי להסיר את הרעש המיותר ולהתמודד עם כל המשתנים השונים. לכן, הייה לא מעשי ולא אפשרי במשך זמן מה להשתמש ב-EEG במטלות מתוחכמות יותר כמו זיהוי רגשות. עדיין, חוקרים ניסו.
כדי לפשט את איסוף וניתוח נתוני המוח EEG ולהפחית את חסם העלות לתועלת לחוקרים, נוירולוגים פיתחו צינור עיבוד סיווג EEG כדי לפרק את הצעדים שלהם, לחדד אסטרטגיות וטכניקות ולהעצים את היישומים של EEG.
תהליך סיווג EEG כללי בן 5 שלבים
עיבוד מקדים של נתונים.
התחלת הליך הסיווג.
פיצול סט הנתונים עבור המסווג.
ניבוי הקטגוריה של נתונים חדשים.
הערכת מודל הסיווג עבור סט נתוני המבחן.
בעוד ש-EEG הוא כיום עדיין אחת מהשיטות החסכוניות והאינפורמטיביות ביותר לתפיסת פעילות מוחית, השימושיות של נתוני EEG ממשיכה להיות מוגבלת על ידי אמינות החוקרים ברישום נתוני מוח ועיבוד הקריאות EEG ביעילות.
העתיד של EEG: עליית ה-AI והיכולות של ביג דאטה
המונח "ביג דאטה" מתייחס להיקפים הולכים וגדלים, מהיריות וגיוונים שבהם הטכנולוגיה המודרנית מאפשרת לנו לאסוף ולעבד נתונים. ביג דאטה משנה באופן דרמטי את הנוף הנוירולוגי. בפשטות, אנו עכשיו, יותר מתמיד, ציודנו טוב יותר לשימוש בכמויות העצומות של הנתונים שאנו אוספים.
משימות סיווג, במיוחד אלו שעוסקות בזיהוי מצבי רגש, מטופלות פי יותר על ידי תהליכי סיווג בין-משך ורב-תווית. אלגוריתמים של ML מו=[[צבים של חניכה]], מפתחים מודלים ופרמטרים שנלמדו, ואז מיישמים אותם לנתונים חדשים על מנת להקצות לכל סט נתונים את תוויות הקטגוריות המתאימות שלו. תהליך זה מבטל את הצורך שבני אדם יבלו זמן בביצוע החלטות חוזרות ונשנות וגוזלות זמן.
קל לשמוע מונחים כגון "בינה מלאכותית" או "למידת מכונה" ולחשוב על עולמות עתידניים שהובנו באומנמים פופולריים כמו הסרט משנת 1984, The Terminator. אולי תחשוב שטכנולוגיות אלה הן מסובכות מדי כדי להבין או שוות ערך במשימות היומיומיות שאתה מבצע.
אל תיפול למלכודת הזו
AI הוא הרבה פחות מתוחכם מאשר תואר בלהיטי בלוקבסטרים או קלאסיקות מדע בדיוני מפורסמות כמו הרומן של אייזק אסימוב משנת 1950 I, Robot. אפילו אנשים שמחוץ למחקר AI יכולים להבין מודלים AI עכשוויים ולהשתמש במודלים הזמינים במחקרם הם.
יישומי ML ו-DL בזמן אמת במחקרי EEG ברחבי הספרות
השימוש באלגוריתמים של ML ו-DL כדי להבין נתונים מוחיים גדל באופן ניכר בשנים האחרונות, כפי שמראה סקירה שיטתית שפורסמה ב-2021, אשר זיהתה מחקר שכיסה את המסע בפיתוח ושיפור האלגוריתמים לעיבוד EEG. כשה -63% מהמראים שנסקרו נפרסם בשלוש השנים האחרונות, מרמזים כי ניתן לצפות שהשימוש במודלים אלו במערכות BCI ו-ER המחקר העתידי יגדל.
במאמר של לוקאס גיימן "אבחון המבוסס על ללמידת מכונה של פתולוגיות EEG," הוא וצוותו חקרו את שיטות ML ואת יכולתן לאוטומציה של ניתוחי EEG קליניים. על ידי סיווג המודלים EEG האוטומטיים למתודרלים מבוססי תכונות או מפורשים, הם "יישמו את המסגרת המבוססת על תכונות המוצעת ורשתות העצביות העמוקות, רשת הסקת קונבולוציה טמפורלית אופטימלית ל-EEG (TCN)." הם מצאו כי דיוקים בכל הנגזרות היו מצומדות באופן מפתיע, נעות בין 81% ל-86%. התוצאות מראות כי המסגרת הדיקוד-המבוססת על תכונות שהוצעה דומה לדיוק לרשתות העצביות העמוקות.
יאניק רוי"מ et al מאמר בירחון נוירוהנדסה מדבר על איך הוא וצוותו סקרו את 154 המאמרים שחקרו את הה יישום של DL ל-EEG, פורסם בין ינואר 2010 ל-יולי 2018. המאמרים השתרעו "גם על תחומים שונים כגון אפילפסיה, שינה, ממשק מוח-מחשב, ונקיטה קוגניטיבית וקשורה לרגשות." הם גילו שכמות הנתונים EEG בשימוש נשתנתה במשך הזמן מדקות מספר לשעות רבות. עם זאת, כמות הדוגמאות שנראו במהלך אימון מודל הלמידה העמוקה נעו מתריסר עד למיליונים רבים. בתוך כל הנתונים הללו, הם גילו כי הגישות ללמידה העמוקה היו מדויקות יותר מאשר הבסיסים המסורתיים בכל המחקרים שניצלו אותם.
הדמיות וניתוחים הצביעו על כך ששתי הגישות השתמשו באספקטים דומים של הנתונים, כגון עוצמת הפס של דלתא וטטה במיקומים אלקטרודים טמפורלים. יאניק רוי ה et al טוענים כי דיוקי מפענחי האבחנה העצבית בינארית יכולים להגיע כמעט ל-90% בשל ההסכמה הלא מושלמת בין קליטת הקליניקה וכי דה-קודררים כאלו כבר שימושיים קלינית, כמו באזורים שבהם מומחים EEG קליניים נדירים. הם הציעו כי המחקר על הוחלט למצוא אנשים עם יכולות שונות שיאפשרו ללמוד פרמטרים לאיכות סיגופ קלינית
DL חווה עלייה אקספוננציאלית בפרסומים, המשקפת עניין הולך וגובר בסוג זה של עיבוד בקהילה המדעית.
מה ייחודי בנתוני המוח ובמכשירי EEG של EMOTIV?
מודלים של ML ו-DL מניבים התקדמות חדשנית בטכנולוגיות EEG. כשזה נוגע למכשירי EEG מהדור החדש והתחרותיים ביותר בשוק, אין חברה שדוחפת את הגבולות יותר מ-EMOTIV.
EMOTIV היא חברת מידע ביולוגי וחלוצה בהעצמת הקהילה הנוירו-מדעית באמצעות השימוש ב-EEG. החידושים של EMOTIV נכללים תחת המטרייה של BCIs, גם נקראים "ממשק מכונה מוח", "ממשק עצבורים ישיר" ו"ממשק מוחי-מוחי". טכנולוגיות אלו בשימוש מזה יותר מעשור לעקוב אחר ביצועים קוגניטיביים, לעקוב אחרי רגשות ולשלוט בחפצים וירטואליים ופיזיים דרך למידת מכונה ופקודות מנטליות מאומנות.
אוזניות EEG של EMOTIV כוללות EMOTIV EPOC FLEX (EEG בן 32 ערוצים), EMOTIV Insight 2.0 (EEG בן 5 ערוצים), ו-Epoc X (EEG בן 14 ערוצים). האלגוריתמים הייחודיים שלהם מזהים:
תסכול
עניין
הרפיה
התרגשות
מעורבות
לחץ
ריכוז
EMOTIV מקדם הרבה יותר מאשר אוזניות EEG. הם סייעו ביצירת מערכת אקוסיסטם של כלים ותכונות שניתן להשתמש בהן על ידי חוקרים אקדמיים, מפתחי רשת ואפילו אנשים סקרנים ללא רקע נוירו-מדעי.
EmotivLABS
EmotivLABS, מסייע להביא משתמשים פרטיים יחד עם חוקרים, מאפשרים הזדמנויות לקהל לנתונים מוחיים של EMOTIV.
EMOTIV Cortex
עם EMOTIV Cortex, חוקרים יכולים לפתח יישומים מותאמים אישית שמציעים למשתמשים כלים ליצור חוויות והפעלות מותאמות אישית תוך שימוש בנתוני מוח בזמן אמת.
EmotivPRO
חוקרים ומוסדות יכולים לשלב את המכשירים של EMOTIV עם EmotivPRO, אשר מסייע בבנייה, פרסום, רכישה וניתוח של נתוני EEG.
EmotivPRO מציע ניתוח אינטגרטיבי של נתונים לאחר התהליך תוך שימוש במנתח מבוסס ענן של EMOTIV, ומבטל את הצורך בחוקרים לייצא את ההקלטות שלהם.
כיוון שהצנרת העיבוד נעשית על שרתי הענן של EMOTIV, זה מפחית את הדרישות מהמערכת שלך ומאפשר לך לשמר משאבים. עם טכנולוגיה זו של AI ו-ML EEG, לא רק שאתה שומר על משאבים אלא אתה מפיק תועלת מניתוח בזמן אמת ומתוחכם של הנתונים שלך. השג יותר ממחקרים שלך על ידי ניצול היכולות של טכנולוגיות ענן שדוחסות ימים של עבודה לכמה דקות ומבצעות משימות הדורשות זמן רב.
באמצעות אוזניות EEG ויישומים, EMOTIV קידמה את משימת החברה בהעצמת אנשים לפתוח את עבודות המוח הפנימיות שלהם ולהאיץ את המחקר המוחי העולמי.
מוסדות מחקר מגלים את הטכנולוגיות EEG נמוכות העלות והרחוקות של EMOTIV. בדומה לכך, חוקרי נוירו-מוחות בחברות ומפעלים הבוחנים מקרי שימוש למחקר צרכנים וחדשנות צרכנית מגלים את השימושיות של אוזניות EEG ויישומים של EMOTIV למספר יישומים קריטיים לעסקים.
רוצה ללמוד יותר על EMOTIV? לחץ כאן כדי לבקר באתר או לבקש הדגמה.
המשך לקרוא
