न्यूरोसाइंस EEG रिसर्च में AI मॉडल्स की स्थिति
मेहुल नायक
अद्यतन किया गया
13 मार्च 2023
न्यूरोसाइंस EEG रिसर्च में AI मॉडल्स की स्थिति
मेहुल नायक
अद्यतन किया गया
13 मार्च 2023
न्यूरोसाइंस EEG रिसर्च में AI मॉडल्स की स्थिति
मेहुल नायक
अद्यतन किया गया
13 मार्च 2023
मशीन लर्निंग (ML) और डीप लर्निंग (DL) से आपको क्या लाभ मिलता है
हम "बिग डेटा" के युग में प्रवेश कर चुके हैं, जहाँ 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 त्वरित और प्रभावी ढंग से उपयोग करने की हमारी क्षमता से अधिक सीमित हैं। इस अर्थ में, तेजी से मजबूत और परिष्कृत एआई मॉडलिंग सिस्टम साबित करते हैं कि रीयल-टाइम डेटा प्रोसेसिंग क्षमताओं का उपयोग करके सबसे जटिल डेटा सेट को भी परिष्कृत एल्गोरिदम में बदला जा सकता है।
न्यूरोसाइंस और एआई
ये एल्गोरिदम और मॉडल उन न्यूरोसाइंटिस्टों और शोधकर्ताओं के लिए विशेष रूप से उपयोगी साबित हो रहे हैं जो मानव मानसिक प्रक्रियाओं को समझने और उन पर बेहतर प्रतिक्रिया देने की उम्मीद कर रहे हैं।
इसके अनुप्रयोग अनंत हैं। इसकी उपयोगिता चेहरे की पहचान तकनीकों के माध्यम से बेहतर मार्केटिंग और उपयोगकर्ता अनुभवों से लेकर व्यक्तियों के संज्ञानात्मक कार्यभार को संभालने 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 इस मस्तिष्क अनुसंधान को संचालित करने की लागत को कम करके ML और DL की शक्ति का प्रदर्शन किया है। बदले में, इसने व्यक्तियों, शैक्षिक और शैक्षणिक समुदायों, और उपभोक्ता अनुसंधान आदि के लिए उपयोग के मामलों की खोज करने वाले उद्यमों के लिए ईईजी की उपयोगिता को नाटकीय रूप से बढ़ा दिया है।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग
धीरे-धीरे लेकिन निश्चित रूप से, एआई उन अनुप्रयोगों में अपना रास्ता 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 रास्ता तैयार कर रहा है।
ईईजी तकनीक के क्षेत्र से बढ़कर यह कहीं और स्पष्ट नहीं है। उन्नत ML और DL मॉडलिंग को एकीकृत करके, न्यूरोसाइंटिस्ट कई क्षेत्रों में विशाल क्षमताएं खोल रहे हैं, विशेष रूप से मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफ़ेस (BCI) सिस्टम और भावनात्मक पहचान में।
ईईजी डेटा को समझने में एआई मॉडल की वर्तमान स्थिति को समझने के लिए, कुछ तत्वों को अवधारणात्मक रूप से एक दूसरे से अलग किया जाना चाहिए। जबकि "आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस," "मशीन लर्निंग," और "डीप लर्निंग" जैसे शब्दों का अक्सर एक-दूसरे के स्थान पर उपयोग किया जाता है, फिर भी इनमें महत्वपूर्ण अंतर हैं जो उन्हें अलग करते हैं।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस
जब रचनात्मक दिमागों ने पहली बार समझा कि मशीनों को एक दिन इंसानों की तरह सोचना सिखाया जा सकता है, तब आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस शब्द का जन्म हुआ। एआई में कई उप-क्षेत्र शामिल हैं, जिनमें मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग 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 पूर्वानुमान लगाने, डेटा के लिए अत्यधिक सटीक वर्गीकरण प्रणाली विकसित करने और इस प्रक्रिया में उन पैटर्न और अंतर्दृष्टि 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 जाता 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" के रूप में वर्णित किया गया है।
ईईजी की ऐतिहासिक सीमाएं और चुनौतियां: एआई की आवश्यकता
मानव मस्तिष्क में लगभग 100 अरब 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 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।
हालाँकि, ईईजी डेटा संग्रह और विश्लेषण में निहित लागत मुख्य रूप से ईईजी द्वारा पकड़े गए बाहरी कलाकृतियों को मैन्युअल रूप से चुनने के शारीरिक श्रम के कारण रही है, जिसका सिग्नल-टू-नॉइज़ अनुपात कम होता है। ईईजी डेटा जटिल है और इसमें नॉन-लीनियर और नॉन-स्टेशनरी दोनों पहलू शामिल हैं। इसमें ऐसे कारक भी हैं जो हर 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 अव्यावहारिक और असंभव था। फिर भी, शोधकर्ताओं ने कोशिश की।
ईईजी मस्तिष्क डेटा के संग्रह और विश्लेषण को सुव्यवस्थित करने और शोधकर्ताओं के लिए लागत-लाभ बाधा को कम करने के लिए, न्यूरोसाइंटिस्टों ने अपने कदमों को विभाजित करने, 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
डेटा प्री-प्रोसेसिंग।
वर्गीकरण प्रक्रिया को आरंभ करना।
वर्गीकारक के लिए डेटा सेट को विभाजित करना।
नए डेटा के वर्गीकरण की भविष्यवाणी करना।
परीक्षण डेटा सेट के लिए वर्गीकरण मॉडल का मूल्यांकन करना।
जबकि ईईजी वर्तमान में अभी भी मस्तिष्क की गतिविधि को कैप्चर करने के लिए सबसे अधिक लागत प्रभावी और सूचनात्मक तरीकों में से एक है, ईईजी डेटा की उपयोगिता इस बात से सीमित है कि वैज्ञानिक कितनी विश्वसनीयता से मस्तिष्क के डेटा को रिकॉर्ड कर सकते हैं और कुशलतापूर्वक उन ईईजी रिकॉर्डिंग को प्रोसेस कर सकते हैं।
ईईजी का भविष्य: एआई और बिग डेटा क्षमताओं का उदय
"बिग डेटा" शब्द उस बढ़ती मात्रा, गति और विविधताओं को संदर्भित करता है जिसके साथ आधुनिक तकनीक हमें डेटा एकत्र करने और संसाधित करने में सक्षम बनाती है। बिग डेटा न्यूरोसाइंटिफिक परिदृश्य को नाटकीय रूप से बदल रहा है। सीधे शब्दों में कहें तो, अब हम पहले से कहीं अधिक बेहतर ढंग से उस विशाल मात्रा में एकत्रित डेटा का उपयोग करने के लिए सुसज्जित हैं।
वर्गीकरण कार्य, विशेष रूप से भावनात्मक स्थितियों का पता लगाने से संबंधित कार्य, तेजी से बाइनरी और मल्टी-लेबल वर्गीकरण प्रक्रियाओं द्वारा संभाले जा रहे हैं। पर्यवेक्षित एमएल एल्गोरिदम प्रशिक्षण डेटा सीखते हैं, मॉडल और सीखे गए मापदंडों को 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 को बार-बार, समय लेने वाले निर्णय लेने में समय बिताने की आवश्यकता को समाप्त करती है।
"आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस" या "मशीन लर्निंग" जैसे शब्दों को सुनना और 1984 की फिल्म द टर्मिनेटर जैसी पॉप संस्कृति की कलाकृतियों में परिकल्पित भविष्य की दुनिया के बारे में सोचना आसान है। आप मान सकते हैं कि ये प्रौद्योगिकियां इतनी जटिल हैं कि आपके रोजमर्रा के जीवन के अंतर्निहित सर्वव्यापी कार्यों में समझी या मूल्यवान नहीं हो सकती हैं।
इस जाल में मत फंसो
एआई उससे कहीं कम परिष्कृत है जैसा कि मूल रूप से ब्लॉकबस्टर हिट फिल्मों या इसहाक असिमोव के 1950 के उपन्यास आई, रोबोट जैसी प्रसिद्ध विज्ञान कथा क्लासिक्स में विस्तृत रूप से प्रस्तुत किया गया था। एआई के अध्ययन से बाहर के लोग भी वर्तमान एआई मॉडलिंग को समझ सकते हैं और अपने स्वयं के शोध में उपलब्ध मॉडलों का उपयोग कर सकते.
ईईजी अनुसंधान साहित्य में रीयल-टाइम एमएल और डीएल अनुप्रयोग
मस्तिष्क के 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 पता चलता है जिसने ईईजी-प्रोसेसिंग एल्गोरिदम को विकसित करने और परिष्कृत करने के उद्देश्य से सहकर्मी-समीक्षित शोध की पहचान की है। इस समीक्षा के अंतर्गत आने वाले 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।
लुकास गीमेन के प्रकाशित लेख "मशीन-लर्निंग-आधारित नैदानिक 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 मॉडलों को फीचर-आधारित या एंड-टू-एंड दृष्टिकोणों में वर्गीकृत करके, उन्होंने "प्रस्तावित फीचर-आधारित ढांचे और गहरे तंत्रिका नेटवर्क एक ईईजी-अनुकूलित टेम्पोरल कन्वेन्शनल नेटवर्क (TCN) को 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 में गहरी तंत्रिका नेटवर्क के समान सटीकता है।
जर्नल ऑफ न्यूरोइंजीनियरिंग में यानिक रॉय आदि के लेख में चर्चा की गई है कि उन्होंने और उनकी टीम ने जनवरी 2010 और जुलाई 2018 के बीच प्रकाशित ईईजी के लिए डीएल को लागू करने वाले 154 पत्रों की समीक्षा की। ये पत्र "मिर्गी, नींद, मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफेसिंग, और संज्ञानात्मक और भावनात्मक निगरानी जैसे विभिन्न अनुप्रयोग डोमेन" में फैले हुए थे। उन्होंने पाया कि उपयोग किए गए ईईजी डेटा की मात्रा कुछ मिनटों से लेकर कई घंटों तक समय के साथ भिन्न थी। हालाँकि, 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 उन सभी अध्ययनों में पारंपरिक आधार रेखाओं की तुलना में अधिक सटीक थे जिन्होंने इनका उपयोग किया था।
विज़ुअलाइज़ेशन और विश्लेषण ने संकेत दिया कि दोनों दृष्टिकोणों ने डेटा के समान पहलुओं का उपयोग किया, उदा., टेम्पोरल इलेक्ट्रोड स्थानों पर डेल्टा और थीटा बैंड पावर। यानिक रॉय आदि का तर्क है कि वर्तमान बाइनरी ईईजी पैथोलॉजी डिकोडर्स की सटीकता नैदानिक लेबल के अपूर्ण इंटर-रेटर समझौते के कारण लगभग 90% तक संतृप्त हो सकती है और ऐसे डिकोडर्स पहले से ही नैदानिक रूप से उपयोगी हैं, जैसे कि उन क्षेत्रों में जहाँ 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 के प्रकाशनों में घातीय वृद्धि देखी गई है, जो वैज्ञानिक समुदाय के बीच इस प्रकार के प्रसंस्करण में बढ़ती रुचि को दर्शाती है।
Emotiv ब्रेन डेटा और ईईजी उपकरणों के बारे में क्या अनोखा है?
ML और DL मॉडल ईईजी तकनीकों में अभूतपूर्व प्रगति ला रहे हैं। जब बाजार में सबसे अधिक प्रतिस्पर्धी, नए जमाने के ईईजी उपकरणों की बात आती है, तो कोई भी कंपनी Emotiv से अधिक सीमाओं को आगे नहीं बढ़ा रही है।
Emotiv एक बायोइंफॉर्मेटिक्स कंपनी है और ईईजी के उपयोग के माध्यम से न्यूरोसाइंस समुदाय को सशक्त बनाने में अग्रणी है। Emotiv के नवाचार BCIs के दायरे में आते हैं, जिन्हें "माइंड मशीन इंटरफेस," "डायरेक्ट न्यूरल इंटरफेस," और "ब्रेन-मशीन इंटरफेस" 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।
Emotiv ईईजी हेडसेट 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 (Frustration)
रुचि (Interest)
विश्राम (Relaxation)
उत्साह (Excitement)
सगाई (Engagement)
तनाव (Stress)
ध्यान (Attention)
Emotiv ईईजी हेडसेट से कहीं अधिक आगे बढ़ रहा है। उन्होंने उपकरणों और सुविधाओं के एक पारिस्थितिकी तंत्र को बढ़ावा देने में मदद की है जिसका उपयोग शिक्षाविदों, वेब डेवलपर्स और बिना किसी न्यूरोसाइंटिफिक पृष्ठभूमि वाले जिज्ञासु व्यक्तियों द्वारा भी किया जा सकता है।
EmotivLABS
EmotivLABS, व्यक्तिगत उपयोगकर्ताओं को शोधकर्ताओं के साथ लाने में मदद करता है, जिससे Emotiv 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 रीयल-टाइम मस्तिष्क डेटा का उपयोग करके व्यक्तिगत अनुभव और सक्रियण बनाने के टूल प्रदान करते हैं।
EmotivPRO
शोधकर्ता और संस्थान अपने Emotiv उपकरणों को EmotivPRO के साथ जोड़ सकते हैं, जो ईईजी डेटा के निर्माण, प्रकाशन, अधिग्रहण और विश्लेषण में सहायता करता है।
EmotivPRO Emotiv 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 प्रोसेसिंग पाइपलाइन Emotiv के क्लाउड सर्वर पर पूरी होती है, यह आपके सिस्टम पर मांग को कम करती है और आपको संसाधनों को बचाने की अनुमति देती है। इस एआई और एमएल ईईजी तकनीक के साथ, न केवल आप संसाधनों का बेहतर संरक्षण करते हैं, बल्कि आप डेटा के जटिल, वास्तविक समय के विश्लेषण से लाभान्वित होते हैं। क्लाउड तकनीकों की उपयोगिता का लाभ उठाकर अपने अध्ययनों के साथ अधिक उपलब्धियां हासिल करें जो दिनों के काम को कुछ ही मिनटों में समेट देती हैं और समय-गहन कार्यों को पूरा करती हैं।
अपने ईईजी हेडसेट और अनुप्रयोगों के साथ, Emotiv ने व्यक्तियों को अपने मन की आंतरिक कार्यप्रणाली को अनलॉक करने और वैश्विक मस्तिष्क अनुसंधान को गति देने के लिए सशक्त बनाकर कंपनी के मिशन को आगे बढ़ाया है।
शोध संस्थान Emotiv की कम लागत वाली, रिमोट ईईजी तकनीकों की खोज कर रहे हैं। इसी तरह, उपभोक्ता अनुसंधान और उपभोक्ता नवाचार के लिए उपयोग के मामलों की खोज करने वाली कंपनियों और उद्यमों के न्यूरोसाइंस शोधकर्ता कई व्यावसायिक-महत्वपूर्ण अनुप्रयोगों के लिए Emotiv के ईईजी हेडसेट और अनुप्रयोगों की उपयोगिता की खोज कर रहे हैं।
Emotiv के बारे में अधिक जानना चाहते हैं? वेबसाइट पर जाने या डेमो का अनुरोध करने के लिए यहाँ क्लिक करें।
मशीन लर्निंग (ML) और डीप लर्निंग (DL) से आपको क्या लाभ मिलता है
हम "बिग डेटा" के युग में प्रवेश कर चुके हैं, जहाँ 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 त्वरित और प्रभावी ढंग से उपयोग करने की हमारी क्षमता से अधिक सीमित हैं। इस अर्थ में, तेजी से मजबूत और परिष्कृत एआई मॉडलिंग सिस्टम साबित करते हैं कि रीयल-टाइम डेटा प्रोसेसिंग क्षमताओं का उपयोग करके सबसे जटिल डेटा सेट को भी परिष्कृत एल्गोरिदम में बदला जा सकता है।
न्यूरोसाइंस और एआई
ये एल्गोरिदम और मॉडल उन न्यूरोसाइंटिस्टों और शोधकर्ताओं के लिए विशेष रूप से उपयोगी साबित हो रहे हैं जो मानव मानसिक प्रक्रियाओं को समझने और उन पर बेहतर प्रतिक्रिया देने की उम्मीद कर रहे हैं।
इसके अनुप्रयोग अनंत हैं। इसकी उपयोगिता चेहरे की पहचान तकनीकों के माध्यम से बेहतर मार्केटिंग और उपयोगकर्ता अनुभवों से लेकर व्यक्तियों के संज्ञानात्मक कार्यभार को संभालने 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 इस मस्तिष्क अनुसंधान को संचालित करने की लागत को कम करके ML और DL की शक्ति का प्रदर्शन किया है। बदले में, इसने व्यक्तियों, शैक्षिक और शैक्षणिक समुदायों, और उपभोक्ता अनुसंधान आदि के लिए उपयोग के मामलों की खोज करने वाले उद्यमों के लिए ईईजी की उपयोगिता को नाटकीय रूप से बढ़ा दिया है।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग
धीरे-धीरे लेकिन निश्चित रूप से, एआई उन अनुप्रयोगों में अपना रास्ता 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 रास्ता तैयार कर रहा है।
ईईजी तकनीक के क्षेत्र से बढ़कर यह कहीं और स्पष्ट नहीं है। उन्नत ML और DL मॉडलिंग को एकीकृत करके, न्यूरोसाइंटिस्ट कई क्षेत्रों में विशाल क्षमताएं खोल रहे हैं, विशेष रूप से मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफ़ेस (BCI) सिस्टम और भावनात्मक पहचान में।
ईईजी डेटा को समझने में एआई मॉडल की वर्तमान स्थिति को समझने के लिए, कुछ तत्वों को अवधारणात्मक रूप से एक दूसरे से अलग किया जाना चाहिए। जबकि "आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस," "मशीन लर्निंग," और "डीप लर्निंग" जैसे शब्दों का अक्सर एक-दूसरे के स्थान पर उपयोग किया जाता है, फिर भी इनमें महत्वपूर्ण अंतर हैं जो उन्हें अलग करते हैं।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस
जब रचनात्मक दिमागों ने पहली बार समझा कि मशीनों को एक दिन इंसानों की तरह सोचना सिखाया जा सकता है, तब आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस शब्द का जन्म हुआ। एआई में कई उप-क्षेत्र शामिल हैं, जिनमें मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग 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 पूर्वानुमान लगाने, डेटा के लिए अत्यधिक सटीक वर्गीकरण प्रणाली विकसित करने और इस प्रक्रिया में उन पैटर्न और अंतर्दृष्टि 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 जाता 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" के रूप में वर्णित किया गया है।
ईईजी की ऐतिहासिक सीमाएं और चुनौतियां: एआई की आवश्यकता
मानव मस्तिष्क में लगभग 100 अरब 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 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।
हालाँकि, ईईजी डेटा संग्रह और विश्लेषण में निहित लागत मुख्य रूप से ईईजी द्वारा पकड़े गए बाहरी कलाकृतियों को मैन्युअल रूप से चुनने के शारीरिक श्रम के कारण रही है, जिसका सिग्नल-टू-नॉइज़ अनुपात कम होता है। ईईजी डेटा जटिल है और इसमें नॉन-लीनियर और नॉन-स्टेशनरी दोनों पहलू शामिल हैं। इसमें ऐसे कारक भी हैं जो हर 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 अव्यावहारिक और असंभव था। फिर भी, शोधकर्ताओं ने कोशिश की।
ईईजी मस्तिष्क डेटा के संग्रह और विश्लेषण को सुव्यवस्थित करने और शोधकर्ताओं के लिए लागत-लाभ बाधा को कम करने के लिए, न्यूरोसाइंटिस्टों ने अपने कदमों को विभाजित करने, 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
डेटा प्री-प्रोसेसिंग।
वर्गीकरण प्रक्रिया को आरंभ करना।
वर्गीकारक के लिए डेटा सेट को विभाजित करना।
नए डेटा के वर्गीकरण की भविष्यवाणी करना।
परीक्षण डेटा सेट के लिए वर्गीकरण मॉडल का मूल्यांकन करना।
जबकि ईईजी वर्तमान में अभी भी मस्तिष्क की गतिविधि को कैप्चर करने के लिए सबसे अधिक लागत प्रभावी और सूचनात्मक तरीकों में से एक है, ईईजी डेटा की उपयोगिता इस बात से सीमित है कि वैज्ञानिक कितनी विश्वसनीयता से मस्तिष्क के डेटा को रिकॉर्ड कर सकते हैं और कुशलतापूर्वक उन ईईजी रिकॉर्डिंग को प्रोसेस कर सकते हैं।
ईईजी का भविष्य: एआई और बिग डेटा क्षमताओं का उदय
"बिग डेटा" शब्द उस बढ़ती मात्रा, गति और विविधताओं को संदर्भित करता है जिसके साथ आधुनिक तकनीक हमें डेटा एकत्र करने और संसाधित करने में सक्षम बनाती है। बिग डेटा न्यूरोसाइंटिफिक परिदृश्य को नाटकीय रूप से बदल रहा है। सीधे शब्दों में कहें तो, अब हम पहले से कहीं अधिक बेहतर ढंग से उस विशाल मात्रा में एकत्रित डेटा का उपयोग करने के लिए सुसज्जित हैं।
वर्गीकरण कार्य, विशेष रूप से भावनात्मक स्थितियों का पता लगाने से संबंधित कार्य, तेजी से बाइनरी और मल्टी-लेबल वर्गीकरण प्रक्रियाओं द्वारा संभाले जा रहे हैं। पर्यवेक्षित एमएल एल्गोरिदम प्रशिक्षण डेटा सीखते हैं, मॉडल और सीखे गए मापदंडों को 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 को बार-बार, समय लेने वाले निर्णय लेने में समय बिताने की आवश्यकता को समाप्त करती है।
"आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस" या "मशीन लर्निंग" जैसे शब्दों को सुनना और 1984 की फिल्म द टर्मिनेटर जैसी पॉप संस्कृति की कलाकृतियों में परिकल्पित भविष्य की दुनिया के बारे में सोचना आसान है। आप मान सकते हैं कि ये प्रौद्योगिकियां इतनी जटिल हैं कि आपके रोजमर्रा के जीवन के अंतर्निहित सर्वव्यापी कार्यों में समझी या मूल्यवान नहीं हो सकती हैं।
इस जाल में मत फंसो
एआई उससे कहीं कम परिष्कृत है जैसा कि मूल रूप से ब्लॉकबस्टर हिट फिल्मों या इसहाक असिमोव के 1950 के उपन्यास आई, रोबोट जैसी प्रसिद्ध विज्ञान कथा क्लासिक्स में विस्तृत रूप से प्रस्तुत किया गया था। एआई के अध्ययन से बाहर के लोग भी वर्तमान एआई मॉडलिंग को समझ सकते हैं और अपने स्वयं के शोध में उपलब्ध मॉडलों का उपयोग कर सकते.
ईईजी अनुसंधान साहित्य में रीयल-टाइम एमएल और डीएल अनुप्रयोग
मस्तिष्क के 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 पता चलता है जिसने ईईजी-प्रोसेसिंग एल्गोरिदम को विकसित करने और परिष्कृत करने के उद्देश्य से सहकर्मी-समीक्षित शोध की पहचान की है। इस समीक्षा के अंतर्गत आने वाले 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।
लुकास गीमेन के प्रकाशित लेख "मशीन-लर्निंग-आधारित नैदानिक 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 मॉडलों को फीचर-आधारित या एंड-टू-एंड दृष्टिकोणों में वर्गीकृत करके, उन्होंने "प्रस्तावित फीचर-आधारित ढांचे और गहरे तंत्रिका नेटवर्क एक ईईजी-अनुकूलित टेम्पोरल कन्वेन्शनल नेटवर्क (TCN) को 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 में गहरी तंत्रिका नेटवर्क के समान सटीकता है।
जर्नल ऑफ न्यूरोइंजीनियरिंग में यानिक रॉय आदि के लेख में चर्चा की गई है कि उन्होंने और उनकी टीम ने जनवरी 2010 और जुलाई 2018 के बीच प्रकाशित ईईजी के लिए डीएल को लागू करने वाले 154 पत्रों की समीक्षा की। ये पत्र "मिर्गी, नींद, मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफेसिंग, और संज्ञानात्मक और भावनात्मक निगरानी जैसे विभिन्न अनुप्रयोग डोमेन" में फैले हुए थे। उन्होंने पाया कि उपयोग किए गए ईईजी डेटा की मात्रा कुछ मिनटों से लेकर कई घंटों तक समय के साथ भिन्न थी। हालाँकि, 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 उन सभी अध्ययनों में पारंपरिक आधार रेखाओं की तुलना में अधिक सटीक थे जिन्होंने इनका उपयोग किया था।
विज़ुअलाइज़ेशन और विश्लेषण ने संकेत दिया कि दोनों दृष्टिकोणों ने डेटा के समान पहलुओं का उपयोग किया, उदा., टेम्पोरल इलेक्ट्रोड स्थानों पर डेल्टा और थीटा बैंड पावर। यानिक रॉय आदि का तर्क है कि वर्तमान बाइनरी ईईजी पैथोलॉजी डिकोडर्स की सटीकता नैदानिक लेबल के अपूर्ण इंटर-रेटर समझौते के कारण लगभग 90% तक संतृप्त हो सकती है और ऐसे डिकोडर्स पहले से ही नैदानिक रूप से उपयोगी हैं, जैसे कि उन क्षेत्रों में जहाँ 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 के प्रकाशनों में घातीय वृद्धि देखी गई है, जो वैज्ञानिक समुदाय के बीच इस प्रकार के प्रसंस्करण में बढ़ती रुचि को दर्शाती है।
Emotiv ब्रेन डेटा और ईईजी उपकरणों के बारे में क्या अनोखा है?
ML और DL मॉडल ईईजी तकनीकों में अभूतपूर्व प्रगति ला रहे हैं। जब बाजार में सबसे अधिक प्रतिस्पर्धी, नए जमाने के ईईजी उपकरणों की बात आती है, तो कोई भी कंपनी Emotiv से अधिक सीमाओं को आगे नहीं बढ़ा रही है।
Emotiv एक बायोइंफॉर्मेटिक्स कंपनी है और ईईजी के उपयोग के माध्यम से न्यूरोसाइंस समुदाय को सशक्त बनाने में अग्रणी है। Emotiv के नवाचार BCIs के दायरे में आते हैं, जिन्हें "माइंड मशीन इंटरफेस," "डायरेक्ट न्यूरल इंटरफेस," और "ब्रेन-मशीन इंटरफेस" 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।
Emotiv ईईजी हेडसेट 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 (Frustration)
रुचि (Interest)
विश्राम (Relaxation)
उत्साह (Excitement)
सगाई (Engagement)
तनाव (Stress)
ध्यान (Attention)
Emotiv ईईजी हेडसेट से कहीं अधिक आगे बढ़ रहा है। उन्होंने उपकरणों और सुविधाओं के एक पारिस्थितिकी तंत्र को बढ़ावा देने में मदद की है जिसका उपयोग शिक्षाविदों, वेब डेवलपर्स और बिना किसी न्यूरोसाइंटिफिक पृष्ठभूमि वाले जिज्ञासु व्यक्तियों द्वारा भी किया जा सकता है।
EmotivLABS
EmotivLABS, व्यक्तिगत उपयोगकर्ताओं को शोधकर्ताओं के साथ लाने में मदद करता है, जिससे Emotiv 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 रीयल-टाइम मस्तिष्क डेटा का उपयोग करके व्यक्तिगत अनुभव और सक्रियण बनाने के टूल प्रदान करते हैं।
EmotivPRO
शोधकर्ता और संस्थान अपने Emotiv उपकरणों को EmotivPRO के साथ जोड़ सकते हैं, जो ईईजी डेटा के निर्माण, प्रकाशन, अधिग्रहण और विश्लेषण में सहायता करता है।
EmotivPRO Emotiv 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 प्रोसेसिंग पाइपलाइन Emotiv के क्लाउड सर्वर पर पूरी होती है, यह आपके सिस्टम पर मांग को कम करती है और आपको संसाधनों को बचाने की अनुमति देती है। इस एआई और एमएल ईईजी तकनीक के साथ, न केवल आप संसाधनों का बेहतर संरक्षण करते हैं, बल्कि आप डेटा के जटिल, वास्तविक समय के विश्लेषण से लाभान्वित होते हैं। क्लाउड तकनीकों की उपयोगिता का लाभ उठाकर अपने अध्ययनों के साथ अधिक उपलब्धियां हासिल करें जो दिनों के काम को कुछ ही मिनटों में समेट देती हैं और समय-गहन कार्यों को पूरा करती हैं।
अपने ईईजी हेडसेट और अनुप्रयोगों के साथ, Emotiv ने व्यक्तियों को अपने मन की आंतरिक कार्यप्रणाली को अनलॉक करने और वैश्विक मस्तिष्क अनुसंधान को गति देने के लिए सशक्त बनाकर कंपनी के मिशन को आगे बढ़ाया है।
शोध संस्थान Emotiv की कम लागत वाली, रिमोट ईईजी तकनीकों की खोज कर रहे हैं। इसी तरह, उपभोक्ता अनुसंधान और उपभोक्ता नवाचार के लिए उपयोग के मामलों की खोज करने वाली कंपनियों और उद्यमों के न्यूरोसाइंस शोधकर्ता कई व्यावसायिक-महत्वपूर्ण अनुप्रयोगों के लिए Emotiv के ईईजी हेडसेट और अनुप्रयोगों की उपयोगिता की खोज कर रहे हैं।
Emotiv के बारे में अधिक जानना चाहते हैं? वेबसाइट पर जाने या डेमो का अनुरोध करने के लिए यहाँ क्लिक करें।
मशीन लर्निंग (ML) और डीप लर्निंग (DL) से आपको क्या लाभ मिलता है
हम "बिग डेटा" के युग में प्रवेश कर चुके हैं, जहाँ 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 त्वरित और प्रभावी ढंग से उपयोग करने की हमारी क्षमता से अधिक सीमित हैं। इस अर्थ में, तेजी से मजबूत और परिष्कृत एआई मॉडलिंग सिस्टम साबित करते हैं कि रीयल-टाइम डेटा प्रोसेसिंग क्षमताओं का उपयोग करके सबसे जटिल डेटा सेट को भी परिष्कृत एल्गोरिदम में बदला जा सकता है।
न्यूरोसाइंस और एआई
ये एल्गोरिदम और मॉडल उन न्यूरोसाइंटिस्टों और शोधकर्ताओं के लिए विशेष रूप से उपयोगी साबित हो रहे हैं जो मानव मानसिक प्रक्रियाओं को समझने और उन पर बेहतर प्रतिक्रिया देने की उम्मीद कर रहे हैं।
इसके अनुप्रयोग अनंत हैं। इसकी उपयोगिता चेहरे की पहचान तकनीकों के माध्यम से बेहतर मार्केटिंग और उपयोगकर्ता अनुभवों से लेकर व्यक्तियों के संज्ञानात्मक कार्यभार को संभालने 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 इस मस्तिष्क अनुसंधान को संचालित करने की लागत को कम करके ML और DL की शक्ति का प्रदर्शन किया है। बदले में, इसने व्यक्तियों, शैक्षिक और शैक्षणिक समुदायों, और उपभोक्ता अनुसंधान आदि के लिए उपयोग के मामलों की खोज करने वाले उद्यमों के लिए ईईजी की उपयोगिता को नाटकीय रूप से बढ़ा दिया है।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग
धीरे-धीरे लेकिन निश्चित रूप से, एआई उन अनुप्रयोगों में अपना रास्ता 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 रास्ता तैयार कर रहा है।
ईईजी तकनीक के क्षेत्र से बढ़कर यह कहीं और स्पष्ट नहीं है। उन्नत ML और DL मॉडलिंग को एकीकृत करके, न्यूरोसाइंटिस्ट कई क्षेत्रों में विशाल क्षमताएं खोल रहे हैं, विशेष रूप से मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफ़ेस (BCI) सिस्टम और भावनात्मक पहचान में।
ईईजी डेटा को समझने में एआई मॉडल की वर्तमान स्थिति को समझने के लिए, कुछ तत्वों को अवधारणात्मक रूप से एक दूसरे से अलग किया जाना चाहिए। जबकि "आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस," "मशीन लर्निंग," और "डीप लर्निंग" जैसे शब्दों का अक्सर एक-दूसरे के स्थान पर उपयोग किया जाता है, फिर भी इनमें महत्वपूर्ण अंतर हैं जो उन्हें अलग करते हैं।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस
जब रचनात्मक दिमागों ने पहली बार समझा कि मशीनों को एक दिन इंसानों की तरह सोचना सिखाया जा सकता है, तब आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस शब्द का जन्म हुआ। एआई में कई उप-क्षेत्र शामिल हैं, जिनमें मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग 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 पूर्वानुमान लगाने, डेटा के लिए अत्यधिक सटीक वर्गीकरण प्रणाली विकसित करने और इस प्रक्रिया में उन पैटर्न और अंतर्दृष्टि 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 जाता 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" के रूप में वर्णित किया गया है।
ईईजी की ऐतिहासिक सीमाएं और चुनौतियां: एआई की आवश्यकता
मानव मस्तिष्क में लगभग 100 अरब 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 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।
हालाँकि, ईईजी डेटा संग्रह और विश्लेषण में निहित लागत मुख्य रूप से ईईजी द्वारा पकड़े गए बाहरी कलाकृतियों को मैन्युअल रूप से चुनने के शारीरिक श्रम के कारण रही है, जिसका सिग्नल-टू-नॉइज़ अनुपात कम होता है। ईईजी डेटा जटिल है और इसमें नॉन-लीनियर और नॉन-स्टेशनरी दोनों पहलू शामिल हैं। इसमें ऐसे कारक भी हैं जो हर 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 अव्यावहारिक और असंभव था। फिर भी, शोधकर्ताओं ने कोशिश की।
ईईजी मस्तिष्क डेटा के संग्रह और विश्लेषण को सुव्यवस्थित करने और शोधकर्ताओं के लिए लागत-लाभ बाधा को कम करने के लिए, न्यूरोसाइंटिस्टों ने अपने कदमों को विभाजित करने, 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
डेटा प्री-प्रोसेसिंग।
वर्गीकरण प्रक्रिया को आरंभ करना।
वर्गीकारक के लिए डेटा सेट को विभाजित करना।
नए डेटा के वर्गीकरण की भविष्यवाणी करना।
परीक्षण डेटा सेट के लिए वर्गीकरण मॉडल का मूल्यांकन करना।
जबकि ईईजी वर्तमान में अभी भी मस्तिष्क की गतिविधि को कैप्चर करने के लिए सबसे अधिक लागत प्रभावी और सूचनात्मक तरीकों में से एक है, ईईजी डेटा की उपयोगिता इस बात से सीमित है कि वैज्ञानिक कितनी विश्वसनीयता से मस्तिष्क के डेटा को रिकॉर्ड कर सकते हैं और कुशलतापूर्वक उन ईईजी रिकॉर्डिंग को प्रोसेस कर सकते हैं।
ईईजी का भविष्य: एआई और बिग डेटा क्षमताओं का उदय
"बिग डेटा" शब्द उस बढ़ती मात्रा, गति और विविधताओं को संदर्भित करता है जिसके साथ आधुनिक तकनीक हमें डेटा एकत्र करने और संसाधित करने में सक्षम बनाती है। बिग डेटा न्यूरोसाइंटिफिक परिदृश्य को नाटकीय रूप से बदल रहा है। सीधे शब्दों में कहें तो, अब हम पहले से कहीं अधिक बेहतर ढंग से उस विशाल मात्रा में एकत्रित डेटा का उपयोग करने के लिए सुसज्जित हैं।
वर्गीकरण कार्य, विशेष रूप से भावनात्मक स्थितियों का पता लगाने से संबंधित कार्य, तेजी से बाइनरी और मल्टी-लेबल वर्गीकरण प्रक्रियाओं द्वारा संभाले जा रहे हैं। पर्यवेक्षित एमएल एल्गोरिदम प्रशिक्षण डेटा सीखते हैं, मॉडल और सीखे गए मापदंडों को 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 को बार-बार, समय लेने वाले निर्णय लेने में समय बिताने की आवश्यकता को समाप्त करती है।
"आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस" या "मशीन लर्निंग" जैसे शब्दों को सुनना और 1984 की फिल्म द टर्मिनेटर जैसी पॉप संस्कृति की कलाकृतियों में परिकल्पित भविष्य की दुनिया के बारे में सोचना आसान है। आप मान सकते हैं कि ये प्रौद्योगिकियां इतनी जटिल हैं कि आपके रोजमर्रा के जीवन के अंतर्निहित सर्वव्यापी कार्यों में समझी या मूल्यवान नहीं हो सकती हैं।
इस जाल में मत फंसो
एआई उससे कहीं कम परिष्कृत है जैसा कि मूल रूप से ब्लॉकबस्टर हिट फिल्मों या इसहाक असिमोव के 1950 के उपन्यास आई, रोबोट जैसी प्रसिद्ध विज्ञान कथा क्लासिक्स में विस्तृत रूप से प्रस्तुत किया गया था। एआई के अध्ययन से बाहर के लोग भी वर्तमान एआई मॉडलिंग को समझ सकते हैं और अपने स्वयं के शोध में उपलब्ध मॉडलों का उपयोग कर सकते.
ईईजी अनुसंधान साहित्य में रीयल-टाइम एमएल और डीएल अनुप्रयोग
मस्तिष्क के 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 पता चलता है जिसने ईईजी-प्रोसेसिंग एल्गोरिदम को विकसित करने और परिष्कृत करने के उद्देश्य से सहकर्मी-समीक्षित शोध की पहचान की है। इस समीक्षा के अंतर्गत आने वाले 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।
लुकास गीमेन के प्रकाशित लेख "मशीन-लर्निंग-आधारित नैदानिक 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 मॉडलों को फीचर-आधारित या एंड-टू-एंड दृष्टिकोणों में वर्गीकृत करके, उन्होंने "प्रस्तावित फीचर-आधारित ढांचे और गहरे तंत्रिका नेटवर्क एक ईईजी-अनुकूलित टेम्पोरल कन्वेन्शनल नेटवर्क (TCN) को 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 में गहरी तंत्रिका नेटवर्क के समान सटीकता है।
जर्नल ऑफ न्यूरोइंजीनियरिंग में यानिक रॉय आदि के लेख में चर्चा की गई है कि उन्होंने और उनकी टीम ने जनवरी 2010 और जुलाई 2018 के बीच प्रकाशित ईईजी के लिए डीएल को लागू करने वाले 154 पत्रों की समीक्षा की। ये पत्र "मिर्गी, नींद, मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफेसिंग, और संज्ञानात्मक और भावनात्मक निगरानी जैसे विभिन्न अनुप्रयोग डोमेन" में फैले हुए थे। उन्होंने पाया कि उपयोग किए गए ईईजी डेटा की मात्रा कुछ मिनटों से लेकर कई घंटों तक समय के साथ भिन्न थी। हालाँकि, 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 उन सभी अध्ययनों में पारंपरिक आधार रेखाओं की तुलना में अधिक सटीक थे जिन्होंने इनका उपयोग किया था।
विज़ुअलाइज़ेशन और विश्लेषण ने संकेत दिया कि दोनों दृष्टिकोणों ने डेटा के समान पहलुओं का उपयोग किया, उदा., टेम्पोरल इलेक्ट्रोड स्थानों पर डेल्टा और थीटा बैंड पावर। यानिक रॉय आदि का तर्क है कि वर्तमान बाइनरी ईईजी पैथोलॉजी डिकोडर्स की सटीकता नैदानिक लेबल के अपूर्ण इंटर-रेटर समझौते के कारण लगभग 90% तक संतृप्त हो सकती है और ऐसे डिकोडर्स पहले से ही नैदानिक रूप से उपयोगी हैं, जैसे कि उन क्षेत्रों में जहाँ 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 के प्रकाशनों में घातीय वृद्धि देखी गई है, जो वैज्ञानिक समुदाय के बीच इस प्रकार के प्रसंस्करण में बढ़ती रुचि को दर्शाती है।
Emotiv ब्रेन डेटा और ईईजी उपकरणों के बारे में क्या अनोखा है?
ML और DL मॉडल ईईजी तकनीकों में अभूतपूर्व प्रगति ला रहे हैं। जब बाजार में सबसे अधिक प्रतिस्पर्धी, नए जमाने के ईईजी उपकरणों की बात आती है, तो कोई भी कंपनी Emotiv से अधिक सीमाओं को आगे नहीं बढ़ा रही है।
Emotiv एक बायोइंफॉर्मेटिक्स कंपनी है और ईईजी के उपयोग के माध्यम से न्यूरोसाइंस समुदाय को सशक्त बनाने में अग्रणी है। Emotiv के नवाचार BCIs के दायरे में आते हैं, जिन्हें "माइंड मशीन इंटरफेस," "डायरेक्ट न्यूरल इंटरफेस," और "ब्रेन-मशीन इंटरफेस" 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।
Emotiv ईईजी हेडसेट 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 (Frustration)
रुचि (Interest)
विश्राम (Relaxation)
उत्साह (Excitement)
सगाई (Engagement)
तनाव (Stress)
ध्यान (Attention)
Emotiv ईईजी हेडसेट से कहीं अधिक आगे बढ़ रहा है। उन्होंने उपकरणों और सुविधाओं के एक पारिस्थितिकी तंत्र को बढ़ावा देने में मदद की है जिसका उपयोग शिक्षाविदों, वेब डेवलपर्स और बिना किसी न्यूरोसाइंटिफिक पृष्ठभूमि वाले जिज्ञासु व्यक्तियों द्वारा भी किया जा सकता है।
EmotivLABS
EmotivLABS, व्यक्तिगत उपयोगकर्ताओं को शोधकर्ताओं के साथ लाने में मदद करता है, जिससे Emotiv 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 रीयल-टाइम मस्तिष्क डेटा का उपयोग करके व्यक्तिगत अनुभव और सक्रियण बनाने के टूल प्रदान करते हैं।
EmotivPRO
शोधकर्ता और संस्थान अपने Emotiv उपकरणों को EmotivPRO के साथ जोड़ सकते हैं, जो ईईजी डेटा के निर्माण, प्रकाशन, अधिग्रहण और विश्लेषण में सहायता करता है।
EmotivPRO Emotiv 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 प्रोसेसिंग पाइपलाइन Emotiv के क्लाउड सर्वर पर पूरी होती है, यह आपके सिस्टम पर मांग को कम करती है और आपको संसाधनों को बचाने की अनुमति देती है। इस एआई और एमएल ईईजी तकनीक के साथ, न केवल आप संसाधनों का बेहतर संरक्षण करते हैं, बल्कि आप डेटा के जटिल, वास्तविक समय के विश्लेषण से लाभान्वित होते हैं। क्लाउड तकनीकों की उपयोगिता का लाभ उठाकर अपने अध्ययनों के साथ अधिक उपलब्धियां हासिल करें जो दिनों के काम को कुछ ही मिनटों में समेट देती हैं और समय-गहन कार्यों को पूरा करती हैं।
अपने ईईजी हेडसेट और अनुप्रयोगों के साथ, Emotiv ने व्यक्तियों को अपने मन की आंतरिक कार्यप्रणाली को अनलॉक करने और वैश्विक मस्तिष्क अनुसंधान को गति देने के लिए सशक्त बनाकर कंपनी के मिशन को आगे बढ़ाया है।
शोध संस्थान Emotiv की कम लागत वाली, रिमोट ईईजी तकनीकों की खोज कर रहे हैं। इसी तरह, उपभोक्ता अनुसंधान और उपभोक्ता नवाचार के लिए उपयोग के मामलों की खोज करने वाली कंपनियों और उद्यमों के न्यूरोसाइंस शोधकर्ता कई व्यावसायिक-महत्वपूर्ण अनुप्रयोगों के लिए Emotiv के ईईजी हेडसेट और अनुप्रयोगों की उपयोगिता की खोज कर रहे हैं।
Emotiv के बारे में अधिक जानना चाहते हैं? वेबसाइट पर जाने या डेमो का अनुरोध करने के लिए यहाँ क्लिक करें।
पढ़ना जारी रखें