मशीन लर्निंग (ML) और डीप लर्निंग (DL) से आपको क्या लाभ मिलता है

हम "बिग डेटा" के युग में प्रवेश कर चुके हैं, जहां वैज्ञानिक प्रगति और खोज के अवसर डेटा स्टोरेज और साझा करने की क्षमताओं से कम सीमित हैं। इसके बजाय, तकनीकी और वैज्ञानिक नवाचार इस प्रचुर मात्रा में उपलब्ध डेटा का तेजी से और प्रभावी ढंग से उपयोग करने की हमारी क्षमता से अधिक विवश हैं। इस अर्थ में, तेजी से मजबूत और परिष्कृत एआई मॉडलिंग प्रणालियां साबित करती हैं कि वास्तविक समय की डेटा प्रोसेसिंग क्षमताओं का उपयोग करके सबसे जटिल डेटा सेट को भी परिष्कृत एल्गोरिदम में डिस्टिल्ड किया जा सकता है।

न्यूरोसाइंस और एआई

ये एल्गोरिदम और मॉडल विशेष रूप से न्यूरोवैज्ञानिकों और शोधकर्ताओं के लिए उपयोगी साबित हो रहे हैं जो मानव मानसिक प्रक्रियाओं को समझने और बेहतर प्रतिक्रिया देने की उम्मीद कर रहे हैं।

इसके अनुप्रयोग अनंत हैं। इसकी उपयोगिता चेहरे की पहचान प्रौद्योगिकियों के माध्यम से बेहतर विपणन और उपयोगकर्ता अनुभवों से लेकर व्यक्तियों को उनके संज्ञानात्मक कार्यभार को प्रबंधित करने में बेहतर दक्षता तक फैली हुई है।

विशेष रूप से, ईईजी और मस्तिष्क अनुसंधान कंपनी Emotiv ने डेटा संग्रह और विश्लेषण में दक्षता बढ़ाते हुए मस्तिष्क अनुसंधान के खर्च को कम करके एमएल और डीएल की शक्ति का प्रदर्शन किया है। बदले में, इसने व्यक्तियों, शैक्षिक और शैक्षणिक समुदायों और उपभोक्ता अनुसंधान के लिए मामलों की खोज करने वाले उद्यमों के लिए ईईजी की उपयोगिता को नाटकीय रूप से बढ़ावा दिया है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग

धीरे-धीरे लेकिन निश्चित रूप से, एआई उन अनुप्रयोगों में अपनी राह बना रहा है जिनकी पिछली पीढ़ियों ने कल्पना भी नहीं की होगी, अनुसंधान के लिए लागत बाधाओं को कम कर रहा है और कल के तकनीकी नवाचारों के लिए एक तेज़ मार्ग प्रशस्त कर रहा है।

यह ईईजी तकनीक के क्षेत्र से अधिक स्पष्ट कहीं नहीं है। उन्नत एमएल और डीएल मॉडलिंग को एकीकृत करके, न्यूरोवैज्ञानिक कई क्षेत्रों में, विशेष रूप से मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफ़ेस (BCI) प्रणालियों और भावनात्मक पहचान में विशाल संभावनाओं को अनलॉक कर रहे हैं।

ईईजी डेटा को समझने में एआई मॉडल की वर्तमान स्थिति को समझने के लिए, कुछ तत्वों को वैचारिक रूप से एक दूसरे से अलग किया जाना चाहिए। जबकि "आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (कृत्रिम बुद्धिमत्ता)," "मशीन लर्निंग," और "डीप लर्निंग" जैसे शब्दों का अक्सर एक-दूसरे के स्थान पर उपयोग किया जाता है, इनमें महत्वपूर्ण सूक्ष्म अंतर हैं जो उन्हें अलग करते हैं।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (कृत्रिम बुद्धिमत्ता)

जब रचनात्मक दिमागों ने पहली बार समझा कि मशीनों को एक दिन इंसानों की तरह सोचना सिखाया जा सकता है, तो आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस शब्द का जन्म हुआ। इसमें मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग सहित कई उप-क्षेत्र शामिल हैं।

मशीन लर्निंग

मशीन लर्निंग एआई का एक उप-क्षेत्र, या शाखा है, जिसे जटिल एल्गोरिदम विकसित करने के लिए डेटा बैंकों का उपयोग करके प्रशिक्षित किया जाता है। इन एल्गोरिदम का उपयोग नए या नमूना डेटा के बारे में सटीक भविष्यवाणियां करने, डेटा के लिए अत्यधिक सटीक वर्गीकरण प्रणाली विकसित करने और इस प्रक्रिया में उन पैटर्न और अंतर्दृष्टि (Insight) को उजागर करने में मदद के लिए किया जा सकता है जो इन मशीनों के उपयोग के बिना वैज्ञानिकों के लिए व्यावहारिक नहीं होंगे।

डीप लर्निंग

डीप लर्निंग सीखने और प्रशिक्षण प्रक्रिया के अधिक पहलुओं को स्वचालित करके मशीन लर्निंग को एक कदम आगे ले जाती है। डीप लर्निंग एल्गोरिदम असंरचित डेटा सेट, जैसे कि टेक्स्ट या छवियों को डिकोड कर सकते हैं, जिससे बहुत कम मानवीय हस्तक्षेप की आवश्यकता होती है। इसी वजह से डीप लर्निंग को "स्केलेबल मशीन लर्निंग" कहा गया है।

ईईजी की ऐतिहासिक सीमाएं और चुनौतियां: एआई की आवश्यकता

मानव मस्तिष्क में लगभग 100 बिलियन न्यूरॉन्स होते हैं। इन न्यूरॉन्स और उनके संबंधित सिनैप्टिक कनेक्शन के बीच के जटिल संबंधों को पूरी तरह से समझने के लिए मस्तिष्क के विशाल डेटा को समग्र रूप से देखने की क्षमता की आवश्यकता होती है। दशकों से, ईईजी डेटा से तंत्रिका सर्किट के मेटा-स्तरीय पैटर्न को अलग करने की क्षमता ईईजी रीडिंग की उपयोगिता में प्राथमिक गति-सीमित कदम का प्रतिनिधित्व करती रही है।

ईईजी तकनीक अपने आप में सस्ती है। पहली ईईजी ब्रेनवेव रिकॉर्डिंग 1800 के दशक के उत्तरार्ध में उत्पन्न की गई थी, और ईईजी रीडिंग एकत्र करने की प्रक्रिया गैर-आक्रामक और अपेक्षाकृत सरल है।

हालांकि, ईईजी डेटा संग्रह और विश्लेषण में निहित लागत मुख्य रूप से ईईजी द्वारा उठाए गए बाहरी कलाकृतियों को मैन्युअल रूप से चुनने के शारीरिक श्रम को जिम्मेदार मानती है, जिसमें कम सिग्नल-टू-शोर अनुपात होता है। ईईजी डेटा जटिल है और इसमें नॉन-लीनियर और नॉन-स्टेशनरी दोनों पहलू शामिल हैं। इसमें ऐसे कारक भी हैं जो एक व्यक्ति से दूसरे व्यक्ति में विशिष्ट रूप से भिन्न होते हैं।

शोधकर्ताओं को अनावश्यक शोर को हटाने और सभी विभिन्न चरों को ध्यान में रखने के लिए मैन्युअल रूप से भारी मात्रा में डेटा को प्री-प्रोसेस करने के लिए मजबूर होना पड़ा। इसलिए, भावनात्मक पहचान जैसे अधिक परिष्कृत कार्यों में ईईजी का उपयोग करना काफी समय तक व्यावहारिक और व्यवहार्य नहीं था। फिर भी, शोधकर्ताओं ने कोशिश की।

ईईजी मस्तिष्क डेटा के संग्रह और विश्लेषण को सुव्यवस्थित करने और शोधकर्ताओं के लिए लागत-लाभ की बाधा को कम करने के लिए, न्यूरोवैज्ञानिकों ने अपने कदमों को तोड़ने, संबंधित रणनीतियों और तकनीकों को परिष्कृत करने और ईईजी के अनुप्रयोगों को बढ़ावा देने के लिए एक ईईजी वर्गीकरण प्रसंस्करण पाइपलाइन विकसित की।

सामान्य 5-चरण ईईजी वर्गीकरण पाइपलाइन

1. डेटा प्री-प्रोसेसिंग।

2. वर्गीकरण प्रक्रिया को प्रारंभ करना।

3. क्लासिफायर के लिए डेटा सेट को विभाजित करना।

4. नए डेटा के वर्ग की भविष्यवाणी करना।

5. परीक्षण डेटा सेट के लिए वर्गीकरण मॉडल का मूल्यांकन करना।

जबकि ईईजी वर्तमान में मस्तिष्क की गतिविधि को कैप्चर करने के लिए सबसे लागत प्रभावी और सूचनात्मक तरीकों में से एक है, ईईजी डेटा की उपयोगिता अभी भी इस बात से सीमित है कि वैज्ञानिक कितनी विश्वसनीयता से मस्तिष्क डेटा रिकॉर्ड कर सकते हैं और उन ईईजी रिकॉर्डिंग्स को प्रभावी ढंग से संसाधित कर सकते हैं।

ईईजी का भविष्य: एआई और बिग डेटा क्षमताओं का उदय

"बिग डेटा" शब्द उन बढ़ती मात्राओं, वेगों और किस्मों को संदर्भित करता है जिनके साथ आधुनिक तकनीक हमें डेटा एकत्र करने और संसाधित करने में सक्षम बनाती है। बिग डेटा न्यूरोवैज्ञानिक परिदृश्य को नाटकीय रूप से बदल रहा है। सीधे शब्दों में कहें तो, हम अब पहले से कहीं अधिक बेहतर ढंग से उस विशाल मात्रा में डेटा का उपयोग करने के लिए सुसज्जित हैं जो हम एकत्र कर रहे हैं।

वर्गीकरण कार्य, विशेष रूप से भावनात्मक राज्यों का पता लगाने से संबंधित, तेजी से बाइनरी और मल्टी-लेबल वर्गीकरण प्रक्रियाओं द्वारा संभाले जाते हैं। संरेखित एमएल एल्गोरिदम प्रशिक्षण डेटा सीखते हैं, मॉडल और सीखे गए पैरामीटर विकसित करते हैं, और फिर प्रत्येक डेटा सेट को उनके संबंधित वर्ग लेबल असाइन करने के लिए उन्हें नए डेटा पर लागू करते हैं। यह प्रक्रिया मनुष्यों के लिए बार-बार, समय लेने वाले निर्णय लेने में समय बिताने की आवश्यकता को समाप्त करती है।

"आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस" या "मशीन लर्निंग" जैसे शब्द सुनना और 1984 की फिल्म, द टर्मिनेटर जैसी पॉप संस्कृति की उत्कृष्ट कृतियों में परिकल्पित भविष्य की दुनिया के बारे में सोचना आसान है। आप मान सकते हैं कि ये तकनीकें आपके रोजमर्रा के जीवन के आधार को बनाने वाले सर्वव्यापी कार्यों में समझने या मूल्यवान होने के लिहाज से बहुत जटिल हैं।

उस जाल में मत फंसो

एआई की तकनीक उतनी अधिक जटिल नहीं है जितनी मूल रूप से ब्लॉकबस्टर हिट फिल्मों या इसाक असिमोव के 1950 के उपन्यास आई, रोबोट जैसे प्रसिद्ध विज्ञान कथा क्लासिक्स में विस्तृत रूप से प्रस्तुत की गई थी। यहां तक कि एआई के अध्ययन से बाहर के व्यक्ति भी वर्तमान एआई मॉडलिंग को समझ सकते हैं और अपने स्वयं के शोध में उपलब्ध मॉडलों का उपयोग कर सकते हैं।

ईईजी रिसर्च लिटरेचर में रीयल-टाइम एमएल और डीएल ऍप्लिकेशन्स

मस्तिष्क डेटा को समझने के लिए एमएल और डीएल एल्गोरिदम का उपयोग हाल के वर्षों में काफी बढ़ा है, जैसा कि 2021 में प्रकाशित एक व्यवस्थित समीक्षा से स्पष्ट होता है जिसमें ईईजी-प्रसंस्करण एल्गोरिदम के विकास और सुधार के उद्देश्य से सहकर्मी-समीक्षित शोध की पहचान की गई थी। इस समीक्षा के अंतर्गत शामिल लगभग 63% लेख पिछले तीन वर्षों में प्रकाशित हुए थे, जो यह दर्शाता है कि भविष्य के BCI प्रणालियों और ईआर अनुसंधान में इन मॉडलों के उपयोग में वृद्धि की उम्मीद की जा सकती है।

In लुकस गीमेन के प्रकाशित लेख "मशीन-लर्निंग-आधारित डायग्नोस्टिक्स ऑफ ईईजी पैथोलॉजी" में, उन्होंने और उनकी टीम ने एमएल विधियों और नैदानिक ईईजी विश्लेषण को स्वचालित करने की उनकी क्षमता की जांच की। स्वचालित ईईजी मॉडल को फीचर-आधारित या एंड-टू-एंड दृष्टिकोणों में वर्गीकृत करके, उन्होंने "प्रस्तावित फीचर-आधारित ढांचे और गहरे तंत्रिका नेटवर्क एक ईईजी-अनुकूलित टेम्पोरल कनवोल्यूशनल नेटवर्क (TCN) लागू किया।" उन्होंने पाया कि दोनों दृष्टिकोणों में सटीकता आश्चर्यजनक रूप से संकीर्ण थी, जो 81% से 86% तक थी। परिणाम बताते हैं कि प्रस्तावित फीचर-आधारित डिकोडिंग ढांचे की सटीकता गहरे तंत्रिका नेटवर्क के समान है।

यॉनिक रॉय (Yannick Roy) और उनके साथियों के जर्नल ऑफ न्यूरोइंजीनियरिंग के लेख में इस बात पर चर्चा की गई है कि कैसे उन्होंने और उनकी टीम ने 154 शोध पत्रों की समीक्षा की जो ईईजी पर डीएल लागू करते हैं, जो जनवरी 2010 और जुलाई 2018 के बीच प्रकाशित हुए थे। ये पत्र "विभिन्न अनुप्रयोग क्षेत्रों जैसे मिर्गी, नींद, मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफेसिंग, और संज्ञानात्मक व भावात्मक निगरानी" में फैले हुए थे। उन्होंने पाया कि इस्तेमाल किए गए ईईजी डेटा की मात्रा कुछ मिनटों से लेकर कई घंटों तक अलग-अलग समय में भिन्न थी। हालांकि, डीप-लर्निंग मॉडल प्रशिक्षण के दौरान देखे गए नमूनों की संख्या कुछ दर्जनों से लेकर कई मिलियन तक भिन्न थी। इस सारे डेटा के भीतर, उन्होंने पाया कि डीप लर्निंग दृष्टिकोण पारंपरिक आधार रेखाओं की तुलना में उन सभी अध्ययनों में अधिक सटीक थे जिन्होंने इनका उपयोग किया था।

दृश्यावलोकन और विश्लेषण ने संकेत दिया कि दोनों दृष्टिकोणों ने डेटा के समान पहलुओं का उपयोग किया, उदाहरण के लिए, टेम्पोरल इलेक्ट्रोड स्थानों पर डेल्टा और थेटा बैंड पावर। यॉनिक रॉय और अन्य का तर्क है कि नैदानिक लेबल के अपूर्ण इंटर-रेटर समझौते के कारण वर्तमान बाइनरी ईईजी पैथोलॉजी डिकोडर्स की सटीकता लगभग 90% तक पहुंच सकती है और ऐसे डिकोडर्स नैदानिक रूप से पहले से ही उपयोगी हैं, जैसे कि उन क्षेत्रों में जहां नैदानिक ईईजी विशेषज्ञ दुर्लभ हैं। उन्होंने प्रस्ताव दिया है कि फीचर-आधारित ढांचा ओपन सोर्स के रूप में उपलब्ध है, जो ईईजी मशीन लर्निंग अनुसंधान के लिए एक नया उपकरण प्रदान करता है।

डीएल ने प्रकाशनों में एक घातीय वृद्धि देखी है, जो वैज्ञानिक समुदाय के बीच इस प्रकार के प्रसंस्करण में बढ़ती रुचि को दर्शाती है।

एमोटिव ब्रेन डेटा और ईईजी उपकरणों में क्या खास है?

एमएल और डीएल मॉडल ईईजी प्रौद्योगिकियों में अभूतपूर्व प्रगति कर रहे हैं। जब बाजार में सबसे अधिक प्रतिस्पर्धी, नए युग के ईईजी उपकरणों की बात आती है, तो कोई भी कंपनी एमोटिव (Emotiv) से अधिक सीमाओं को आगे नहीं बढ़ा रही है।

एमोटिव एक बायोइंफॉर्मेटिक्स कंपनी है और ईईजी के उपयोग के माध्यम से न्यूरोसाइंस समुदाय को सशक्त बनाने में अग्रणी है। एमोटिव के नवाचार BCIs के दायरे में आते हैं, जिन्हें "माइंड मशीन इंटरफ़ेस", "डायरेक्ट न्यूरल इंटरफ़ेस" और "ब्रेन-मशीन इंटरफ़ेस" भी कहा जाता है। इन तकनीकों का उपयोग एक दशक से अधिक समय से संज्ञानात्मक प्रदर्शन को ट्रैक करने, भावनाओं की निगरानी करने और मशीन लर्निंग और प्रशिक्षित मानसिक आदेशों के माध्यम से आभासी और भौतिक वस्तुओं को नियंत्रित करने के लिए किया जा रहा है।

एमोटिव ईईजी हेडसेट्स में Emotiv EPOC Flex (32-चैनल ईईजी), Emotiv Insight 2.0 (5-चैनल ईईजी), और EPOC X (14-चैनल ईईजी) शामिल हैं। उनके अनूठे एल्गोरिदम निम्नलिखित का पता लगाते हैं:

• हताशा

• रुचि

• विश्राम

• उत्तेजना

• जुड़ाव

• तनाव

• ध्यान

एमोटिव केवल ईईजी हेडसेट्स से कहीं आगे बढ़ रहा है। उन्होंने उपकरणों और सुविधाओं के एक ऐसे पारिस्थितिकी तंत्र को बढ़ावा देने में मदद की है जिसका उपयोग शिक्षाविदों, वेब डेवलपर्स और यहां तक कि बिना किसी न्यूरोवैज्ञानिक पृष्ठभूमि वाले जिज्ञासु व्यक्तियों द्वारा भी किया जा सकता है।

EmotivLABS

EmotivLABS व्यक्तिगत उपयोगकर्ताओं को शोधकर्ताओं के साथ एक साथ लाने में मदद करता है, जिससे एमोटिव मस्तिष्क डेटा को क्राउडसोर्स करने के अवसर मिलते हैं।

Emotiv Cortex

Emotiv Cortex के साथ, शोधकर्ता कस्टम एप्लिकेशन विकसित कर सकते हैं जो उपयोगकर्ताओं को वास्तविक समय के मस्तिष्क डेटा का उपयोग करके व्यक्तिगत अनुभव और सक्रियण बनाने के उपकरण प्रदान करते हैं।

EmotivPRO

शोधकर्ता और संस्थान अपने एमोटिव उपकरणों को EmotivPRO के साथ जोड़ सकते हैं, जो ईईजी डेटा के निर्माण, प्रकाशन, प्राप्ति और विश्लेषण में सहायता करता है।

EmotivPRO एमोटिव के इन-हाउस, क्लाउड-आधारित विश्लेषक का उपयोग करके पोस्ट-प्रोसेस डेटा का एक एकीकृत विश्लेषण प्रदान करता है, जिससे शोधकर्ताओं को अपनी रिकॉर्डिंग निर्यात करने की आवश्यकता समाप्त हो जाती है।

चूंकि प्रसंस्करण पाइपलाइन एमोटिव के क्लाउड सर्वर पर पूरी की जाती है, इससे आपके सिस्टम पर मांग कम हो जाती है और आप संसाधनों का संरक्षण कर पाते हैं। इस एआई और एमएल ईईजी तकनीक के साथ, न केवल आप संसाधनों का बेहतर संरक्षण करते हैं, बल्कि आपको डेटा के जटिल, वास्तविक समय के विश्लेषण से लाभ मिलता है। क्लाउड तकनीकों की उपयोगिता का लाभ उठाकर अपने अध्ययनों के साथ अधिक उपलब्धियां हासिल करें जो दिनों के काम को कुछ मिनटों में समेट देती हैं और समय-गहन कार्यों को पूरा करती हैं।

अपने ईईजी हेडसेट्स और अनुप्रयोगों के साथ, एमोटिव ने व्यक्तियों को अपने दिमाग के आंतरिक कामकाज को अनलॉक करने और वैश्विक मस्तिष्क अनुसंधान को गति देने के लिए सशक्त बनाकर कंपनी के मिशन को आगे बढ़ाया है।

अनुसंधान संस्थान एमोटिव की कम लागत वाली, रिमोट ईईजी तकनीकों की खोज कर रहे हैं। इसी तरह, उपभोक्ता अनुसंधान और उपभोक्ता नवाचार के मामलों की खोज करने वाली कंपनियों और उद्यमों के तंत्रिका विज्ञान शोधकर्ता कई व्यावसायिक-महत्वपूर्ण अनुप्रयोगों के लिए एमोटिव के ईईजी हेडसेट्स और अनुप्रयोगों की उपयोगिता की खोज कर रहे हैं।

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