सैकड़ों प्रतिभागियों के लिए दूरस्थ रूप से न्यूरल प्रयोगों को तैनात करना
मेहुल नायक
अद्यतन किया गया
सैकड़ों प्रतिभागियों के लिए दूरस्थ रूप से न्यूरल प्रयोगों को तैनात करना
मेहुल नायक
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सैकड़ों प्रतिभागियों के लिए दूरस्थ रूप से न्यूरल प्रयोगों को तैनात करना
मेहुल नायक
अद्यतन किया गया
निम्नलिखित पोस्ट Emotiv अनुसंधान और डेटा वैज्ञानिकों के साथ एक साक्षात्कार को दर्शाती है:
डॉ. बिल किंग, अनुसंधान इंजीनियरिंग निदेशक
डॉ. निकोलस विलियम्स, वरिष्ठ अनुसंधान वैज्ञानिक
डॉ. रोशिनी रणदेनिया, अनुसंधान अधिकारी
हमारा ध्यान दुनिया भर में बड़े और विविध नमूना सेटों में ईईजी (EEG) प्रयोगों को दूरस्थ रूप से तैनात करने के लिए EmotivLABS प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग करने पर होगा।
पोस्ट में व्यापक संदर्भगत विषयों के साथ हमारी बातचीत के अंश शामिल हैं। बातचीत में शामिल थे:
EmotivLABS: आंतरिक उपकरणों से लेकर क्राउड-सोर्सिंग अनुसंधान क्लाउड-आधारित प्लेटफ़ॉर्म तक
क्या कोई शोधकर्ता दूर से ही सैकड़ों प्रतिभागियों पर न्यूरल प्रयोग तैनात कर सकता है?
व्यवहार संबंधी डेटा बिंदुओं (प्रतिक्रिया समय, सर्वेक्षण प्रतिक्रियाएं) को एकत्र करने वाले मनोविज्ञान और संज्ञानात्मक विज्ञान प्रयोग अनुसंधान डेटा एकत्र करने के लिए इंटरनेट के उपयोग को सबसे पहले अपनाने वालों में से थे। हालाँकि, इन प्रायोगिक डिजाइनों को केवल व्यवहार संबंधी डेटा समापन बिंदुओं तक सीमित रखने की आवश्यकता नहीं है। EmotivLABS से पहले, दूरस्थ रूप से न्यूरल डेटा का संग्रह अस्तित्व में ही नहीं था।
बिल: "अब तक, शोधकर्ता दूरस्थ विषयों से वास्तविक मस्तिष्क डेटा (न्यूरल डेटा) प्राप्त करने में सक्षम नहीं थे।"
EmotivLABS के शुरुआती संस्करण कस्टम-विकसित टूलकिट थे जिन्हें शोधकर्ताओं ने आवश्यकतावश आंतरिक उपयोग के लिए विकसित किया था। इन जड़ों ने विशिष्ट रूप से Emotiv और टीम को दूरस्थ न्यूरल डेटा संग्रह में विचार और बाजार के नेताओं के रूप में स्थापित किया है।
एक दशक से अधिक समय से, Emotiv ने:
प्रौद्योगिकी-सक्षम, पोर्टेबल और कम लागत वाले ईईजी (EEG) हार्डवेयर की सीमाओं को आगे बढ़ाया है।
सॉफ्टवेयर में सुलभता के नवाचारों को बढ़ाया है।
न्यूरोविज्ञान को परेशान करने वाले तीन मुख्य मुद्दों के लिए स्थायी समाधान स्थापित किए हैं। यह निम्नलिखित को संदर्भित करता है:
कम सांख्यिकीय शक्ति
पुनरुत्पादकता (Reproducibility)
प्रतिकृति योग्यता (Replicability)
निकोलस: EmotivLABS प्लेटफ़ॉर्म "...पूरी तरह से अद्वितीय है। आप एक सॉफ़्टवेयर इंटरफ़ेस के माध्यम से एक प्रयोग का निर्माण कर सकते हैं, और फिर आप उसे ऑनलाइन प्रयोग प्लेटफ़ॉर्म पर प्रकाशित कर सकते हैं। वहाँ से, यह बाहर जाकर हमारे पूरे उपयोगकर्ता आधार या उपयोगकर्ता आधार के एक उपसमूह के लिए उपलब्ध हो सकता है, जो इस बात पर निर्भर करता है कि आप किन सवालों के जवाब चाहते हैं।"
न्यूरोविज्ञान शोधकर्ता अक्सर निम्नलिखित से सीमित होते हैं:
विषय भर्ती और परीक्षण लागत
विश्वविद्यालय सुविधाओं और उपकरणों की कमी
प्रतिभागी क्षतिपूर्ति के सीमित विकल्प
इष्टतम प्रतिभागी शेड्यूलिंग
निकोलस: "इस उद्देश्य के लिए, यदि आपको सैकड़ों व्यक्तियों की आवश्यकता है, तो इसका मतलब है कि आपको महीनों और महीनों तक डेटा एकत्र करना होगा। इसे क्लाउड-आधारित प्लेटफ़ॉर्म के साथ वितरित करके, सैद्धांतिक रूप से, आपके पास एक सौ प्रतिभागी एक ही समय में एक ही प्रयोग कर सकते हैं और आपके बजट के भीतर काम कर सकते हैं।"
"रिमोट डेटा कलेक्शन न्यूरोसाइंस रिसर्च को बेहतर बनाता है" पर हमारी पिछली पोस्ट में चर्चा के अनुसार न्यूरोवैज्ञानिकों को सैकड़ों तो दूर, कम संख्या में प्रतिभागियों की भर्ती करने के लिए भी संघर्ष करना पड़ सकता है। विषयों को स्थानीय स्तर पर भर्ती किया जाता है और फिर उन्हें एक लैब में अपना ईईजी (EEG) डेटा देना होता है, जिसके लिए उपलब्धता की आवश्यकता होती है और यह प्रयोज्यता पर सुलभता को प्राथमिकता देता है।
इस दबाव के कारण शोध में जनसांख्यिकी का एकतरफा प्रतिनिधित्व हुआ है, जिसमें अमेरिकी स्नातक छात्रों को अनुसंधान विषयों के रूप में उपयोग किया जाता है। विश्वविद्यालय के छात्रों के इस उपयोग के परिणामस्वरूप न्यूरोविज्ञान अनुसंधान में पश्चिमी, शिक्षित, औद्योगिक, अमीर और लोकतांत्रिक (WEIRD) आबादी की अत्यधिक संतृप्ति हुई है। इस अत्यधिक निर्भरता के कारण कुछ हाशिए पर मौजूद समुदायों में उपचार, थेरेपी और यहाँ तक कि कानूनों का गलत विनियोग हुआ है।
न्यूरोविज्ञान प्रयोगों के दूरस्थ परिनियोजन की मांग के पीछे के कारक
विविधता, प्रतिनिधित्व और अनुसंधान परिणामों की सटीक सामान्यीकरण की बढ़ती मांग तीन कारक हैं जिन्होंने न्यूरोविज्ञान के दूरस्थ परिनियोजन की मांग को आगे बढ़ाया।
सामाजिक विज्ञान और मानव विषय अनुसंधान में कई सीमित कारकों के संगम - प्रतिकृति संकट, पुनरुत्पादकता की समस्या और सीमित जनसांख्यिकीय विविधता - ने पहले ही दूरस्थ अनुसंधान को एक आवश्यक विकल्प के रूप में मेज पर ला दिया था। फिर, कोविड-19 महामारी आई और व्यक्तिगत रूप से डेटा संग्रह बंद हो गया।
निकोलस: "ऑनलाइन प्रायोगिक अनुसंधान डेटा संग्रह की दिशा में बदलाव का एक शुरुआती संकेत मनोविज्ञान और संज्ञानात्मक प्रयोगों में MTurk के साथ तेजी से बढ़ी रुचि और प्रयोग था। MTurk ने किफायती लागत पर, कम समय सीमा में बड़े डेटासेट के तेजी से संग्रह को सक्षम बनाया।"
MTurk की तुलना में, EmotivLABS अगली पीढ़ी से भी आगे है। दूरस्थ डेटा संग्रह के लिए एक पेशेवर, अनुसंधान-श्रेणी के प्लेटफ़ॉर्म के रूप में निर्मित, Emotiv टीम ने उन विशिष्ट, दिन-प्रतिदिन के कार्यों पर पूरी तरह से विचार किया जो शोधकर्ताओं को करने होते हैं जो सीधे विज्ञान से संबंधित नहीं हैं। इसमें शोध प्रतिभागियों को उनके योगदान के लिए शेड्यूलिंग, प्रशिक्षण और भुगतान करना शामिल है।
बिल: "Emotiv यह सुनिश्चित करता है कि शोधकर्ता प्रशासनिक कागजी कार्रवाई, रिपोर्टिंग और रसद योजना पर कम समय और अपने विज्ञान के लिए अधिक समय खर्च करें।"
EmotivLABS को विशेष रूप से दूरस्थ न्यूरल डेटा संग्रह और विश्लेषण के लिए विकसित किया गया है, जिससे वैज्ञानिकों को अपने काम पर अधिक रचनात्मक रूप से ध्यान केंद्रित करने की अनुमति मिलती है। अपने वायरलेस ईईजी (EEG) हेडसेट को उद्देश्य-निर्मित ग्राफिकल यूजर इंटरफेस सॉफ्टवेयर के साथ जोड़ने का Emotiv का फुल-स्टैक दृष्टिकोण डेटा पाइपलाइन में सिग्नल की अखंडता को मान्य और पुष्टि करने में मदद करता है।
बिल: "सिग्नल मार्किंग का कार्य लें। अनिवार्य रूप से आप सिग्नल टाइम सीरीज़ को उन मार्करों के साथ एनोटेट कर रहे हैं जो यह नोट करते हैं कि कब क्या हुआ। यह स्वचालित रूप से EmotivLABS के वन-स्टॉप-शॉप के भीतर किया जाता है। यदि आप किसी तीसरे पक्ष के डेटा विश्लेषण परिवेश में जाते हैं, तो आपको सिग्नल मार्किंग के संबंध में उनके तौर-तरीकों को समझना होगा। तो अब आप अपना पूरा दिन कच्चे डेटा को तैयार करने में बिता रहे हैं ताकि उसे किसी और के सॉफ़्टवेयर द्वारा इम्पोर्ट और ठीक से समझा जा सके, बजाय इसके कि आप वास्तविक परिणामों पर विचार करें।"
काफी हद तक Apple द्वारा iPhone को iOS के साथ जोड़ने की तरह, Emotiv ने हुड के नीचे बिल्ट-इन गुणवत्ता नियंत्रण और सिग्नल प्रोसेसिंग कार्यक्षमता बनाई है, जो शोधकर्ताओं और प्रतिभागियों की नजरों से दूर है। पर्दे के पीछे उन महत्वपूर्ण तत्वों को रखने से EmotivLABS उपयोगकर्ताओं को नेविगेट करने में आसान और उद्देश्यपूर्ण रूप से डिज़ाइन किए गए उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस मिलते हैं। परिणामस्वरूप, Emotiv के व्यवहार या न्यूरोविज्ञान शोधकर्ता कच्चे डेटा को पहचानने योग्य बनाने में उलझने या संवारने के बजाय प्रयोगात्मक परिणामों की व्याख्या पर विचार करने में अपना समय व्यतीत कर सकते हैं।
EmotivLABS के साथ शुरुआत करें
किसी भी अनुसंधान स्तर पर शुरू करें
ईईजी (EEG) अनुसंधान के प्रति Emotiv का दृष्टिकोण "वास्तविक दुनिया" की स्थितियों को अधिक निकटता से दर्शाता है, क्योंकि जिन व्यक्तियों का परीक्षण किया जा रहा है वे उन स्थानों और वातावरणों में हैं जो दर्शाते हैं कि वे अपना जीवन कैसे जीते हैं।
रोशिनी: "Emotiv उपकरणों और सॉफ़्टवेयर के साथ शुरुआत करने के लिए किसी पूर्व-आवश्यकता या प्रशिक्षण की आवश्यकता नहीं है। बिल्डर बहुत उपयोगकर्ता के अनुकूल है। विज्ञापन और उत्पाद विभेदीकरण से संबंधित हेडसेट और LABS प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग कई न्यूरोमार्केटर्स करते हैं। कई लोगों को ईईजी (EEG) का कोई अनुभव नहीं है लेकिन वे Emotiv उपकरणों के साथ शुरुआत करने में सक्षम हैं, तथा काम करते हुए गुर और युक्तियाँ सीख रहे हैं। यह बहुत उपयोगकर्ता के अनुकूल है।"
उतने ही रचनात्मक बनें जितने आप या आपकी टीम बनना चाहती है
निकोलस: "लोग प्रयोग के रूप में क्या बना सकते हैं, इस पर हमारे पास बहुत अधिक प्रतिबंध नहीं हैं। वे एक प्रयोग के रूप में जो चाहें बना सकते हैं लेकिन फिर उसे EmotivLABS प्लेटफ़ॉर्म पर प्रकाशित कर सकते हैं। शोधकर्ता के परीक्षण को शुरू करने के लिए, प्रतिभागियों को पढ़ने के लिए एक सूचित-सहमति फॉर्म होना चाहिए, इसलिए उन्हें इसे विकसित करना होगा। यदि वे इसे किसी विश्वविद्यालय के लिए आयोजित कर रहे हैं, तो वैसे भी इसकी आवश्यकता होती है क्योंकि आपके परिणामों से कुछ भी प्रकाशित करने के लिए यह आपके पास होना चाहिए।"
Emotiv यह सुनिश्चित करने के लिए प्रयोगों की समीक्षा करता है कि आम जनता से किए गए अनुरोध समझदारी भरे और नैतिक हों। कुल मिलाकर, Emotiv के सामुदायिक मॉडरेटर अनुसंधान के प्रकारों में स्वतंत्रता की अनुमति देते हैं। हालाँकि, वे गुणवत्ता-आश्वासन उद्देश्यों के लिए प्रयोगों की समीक्षा करते हैं। इसके अलावा, ये गुणवत्ता जांच Emotiv डेवलपर्स को वर्तमान कोड बेस में कमियों की पहचान करने और इंटरैक्टिव ग्राहक प्रतिक्रिया के आधार पर वास्तविक समय में नई सुविधाओं को शामिल करने की अनुमति देती हैं।
Emotiv से अनुकूलित योजना सहायता प्राप्त करें
2011 में स्थापित, Emotiv सैन फ्रांसिस्को स्थित एक बायोइन्फर्मेटिक्स कंपनी है जिसका उद्देश्य कस्टम इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राफी (EEG) हार्डवेयर, विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन का उपयोग करके मानव मस्तिष्क की हमारी समझ को आगे बढ़ाना है। Emotiv ग्राहकों के साथ मिलकर यह सुनिश्चित करने के लिए भी काम कर सकता है कि उनके प्रयोग क्षेत्रीय और राज्य-राष्ट्र-आधारित अनुसंधान दिशानिर्देशों के अनुरूप हों।
निकोलस: "हमारे पास एक रिसर्च-एज-ए-सर्विस टीम है। यदि कोई एजेंसी अपने प्रश्नों की संकल्पना बनाने और प्रयोगों को डिजाइन करने, उस प्रयोग का निर्माण करने और फिर उसे तैनात करने में मदद चाहती है, मूल रूप से एंड-टू-एंड प्रकार की सेवा, तो वह सेवा उपलब्ध है। <...> हम अपने शोधकर्ताओं की जरूरतों के प्रति बहुत संवेदनशील हैं जो प्रयोगों का निर्माण कर रहे हैं, इसलिए हम उन्हें सुविधा प्रदान करते हैं और उनकी सहायता करते हैं, उनकी मदद करते हैं और उनके सवालों के जवाब देते हैं।"
शुरू करने के लिए उत्सुक हैं? EmotivLABS के बारे में अधिक जानें।
निकोलस विलियम्स
Emotiv में वरिष्ठ अनुसंधान वैज्ञानिक
निक Emotiv में वैज्ञानिक अखंडता की समीक्षा और समर्थन करते हैं। वह Emotiv अनुसंधान परियोजनाओं, EmotivLabs प्लेटफ़ॉर्म और डेटा प्रोसेसिंग और विश्लेषण के लिए प्रयोगों को डिजाइन करते हैं और डेटा का विश्लेषण करते हैं। वह उत्पाद सुविधा विकास का समर्थन करते हैं और लचीले और अभिनव वैज्ञानिक तरीकों को सुविधाजनक बनाने के लिए काम करते हैं।
बिल किंग
Emotiv में अनुसंधान इंजीनियरिंग के निदेशक
बिल का प्राथमिक ध्यान Analyzer को विकसित करने पर है—जो Emotiv का ईईजी (EEG) डेटा विश्लेषण उपकरण है। Analyzer, EmotivPRO उपयोगकर्ताओं को क्लाउड में कई ईईजी (EEG) प्रसंस्करण पाइपलाइनों को निष्पादित करने की अनुमति देता है। उपलब्ध विश्लेषणों के प्रकारों में ईईजी (EEG) प्रीप्रोसेसिंग, बैंड-पावर विश्लेषण और रिपोर्ट, और स्वचालित इवेंट संबंधित क्षमता (ERP) विश्लेषण शामिल हैं। Analyzer यह सुनिश्चित करता है कि Emotiv ईईजी (EEG) हार्डवेयर से एकत्र किया गया कच्चा सेंसर डेटा शोध-श्रेणी का, अंतर-संचालनीय और क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म पर शोधकर्ताओं के लिए सुलभ हो।
रोशिनी रणदेनिया
Emotiv में एक अनुसंधान अधिकारी
रोशिनी Emotiv के पोर्टेबल ईईजी (EEG) हेडसेट से डिटेक्शन को बेहतर बनाने के लिए प्रयोगों को डिजाइन और संचालित करती हैं। वह डेटा कैप्चर और विश्लेषण कार्यक्षमता का मूल्यांकन करने वाली अनुसंधान परियोजनाओं में भी शामिल हैं।
निम्नलिखित पोस्ट Emotiv अनुसंधान और डेटा वैज्ञानिकों के साथ एक साक्षात्कार को दर्शाती है:
डॉ. बिल किंग, अनुसंधान इंजीनियरिंग निदेशक
डॉ. निकोलस विलियम्स, वरिष्ठ अनुसंधान वैज्ञानिक
डॉ. रोशिनी रणदेनिया, अनुसंधान अधिकारी
हमारा ध्यान दुनिया भर में बड़े और विविध नमूना सेटों में ईईजी (EEG) प्रयोगों को दूरस्थ रूप से तैनात करने के लिए EmotivLABS प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग करने पर होगा।
पोस्ट में व्यापक संदर्भगत विषयों के साथ हमारी बातचीत के अंश शामिल हैं। बातचीत में शामिल थे:
EmotivLABS: आंतरिक उपकरणों से लेकर क्राउड-सोर्सिंग अनुसंधान क्लाउड-आधारित प्लेटफ़ॉर्म तक
क्या कोई शोधकर्ता दूर से ही सैकड़ों प्रतिभागियों पर न्यूरल प्रयोग तैनात कर सकता है?
व्यवहार संबंधी डेटा बिंदुओं (प्रतिक्रिया समय, सर्वेक्षण प्रतिक्रियाएं) को एकत्र करने वाले मनोविज्ञान और संज्ञानात्मक विज्ञान प्रयोग अनुसंधान डेटा एकत्र करने के लिए इंटरनेट के उपयोग को सबसे पहले अपनाने वालों में से थे। हालाँकि, इन प्रायोगिक डिजाइनों को केवल व्यवहार संबंधी डेटा समापन बिंदुओं तक सीमित रखने की आवश्यकता नहीं है। EmotivLABS से पहले, दूरस्थ रूप से न्यूरल डेटा का संग्रह अस्तित्व में ही नहीं था।
बिल: "अब तक, शोधकर्ता दूरस्थ विषयों से वास्तविक मस्तिष्क डेटा (न्यूरल डेटा) प्राप्त करने में सक्षम नहीं थे।"
EmotivLABS के शुरुआती संस्करण कस्टम-विकसित टूलकिट थे जिन्हें शोधकर्ताओं ने आवश्यकतावश आंतरिक उपयोग के लिए विकसित किया था। इन जड़ों ने विशिष्ट रूप से Emotiv और टीम को दूरस्थ न्यूरल डेटा संग्रह में विचार और बाजार के नेताओं के रूप में स्थापित किया है।
एक दशक से अधिक समय से, Emotiv ने:
प्रौद्योगिकी-सक्षम, पोर्टेबल और कम लागत वाले ईईजी (EEG) हार्डवेयर की सीमाओं को आगे बढ़ाया है।
सॉफ्टवेयर में सुलभता के नवाचारों को बढ़ाया है।
न्यूरोविज्ञान को परेशान करने वाले तीन मुख्य मुद्दों के लिए स्थायी समाधान स्थापित किए हैं। यह निम्नलिखित को संदर्भित करता है:
कम सांख्यिकीय शक्ति
पुनरुत्पादकता (Reproducibility)
प्रतिकृति योग्यता (Replicability)
निकोलस: EmotivLABS प्लेटफ़ॉर्म "...पूरी तरह से अद्वितीय है। आप एक सॉफ़्टवेयर इंटरफ़ेस के माध्यम से एक प्रयोग का निर्माण कर सकते हैं, और फिर आप उसे ऑनलाइन प्रयोग प्लेटफ़ॉर्म पर प्रकाशित कर सकते हैं। वहाँ से, यह बाहर जाकर हमारे पूरे उपयोगकर्ता आधार या उपयोगकर्ता आधार के एक उपसमूह के लिए उपलब्ध हो सकता है, जो इस बात पर निर्भर करता है कि आप किन सवालों के जवाब चाहते हैं।"
न्यूरोविज्ञान शोधकर्ता अक्सर निम्नलिखित से सीमित होते हैं:
विषय भर्ती और परीक्षण लागत
विश्वविद्यालय सुविधाओं और उपकरणों की कमी
प्रतिभागी क्षतिपूर्ति के सीमित विकल्प
इष्टतम प्रतिभागी शेड्यूलिंग
निकोलस: "इस उद्देश्य के लिए, यदि आपको सैकड़ों व्यक्तियों की आवश्यकता है, तो इसका मतलब है कि आपको महीनों और महीनों तक डेटा एकत्र करना होगा। इसे क्लाउड-आधारित प्लेटफ़ॉर्म के साथ वितरित करके, सैद्धांतिक रूप से, आपके पास एक सौ प्रतिभागी एक ही समय में एक ही प्रयोग कर सकते हैं और आपके बजट के भीतर काम कर सकते हैं।"
"रिमोट डेटा कलेक्शन न्यूरोसाइंस रिसर्च को बेहतर बनाता है" पर हमारी पिछली पोस्ट में चर्चा के अनुसार न्यूरोवैज्ञानिकों को सैकड़ों तो दूर, कम संख्या में प्रतिभागियों की भर्ती करने के लिए भी संघर्ष करना पड़ सकता है। विषयों को स्थानीय स्तर पर भर्ती किया जाता है और फिर उन्हें एक लैब में अपना ईईजी (EEG) डेटा देना होता है, जिसके लिए उपलब्धता की आवश्यकता होती है और यह प्रयोज्यता पर सुलभता को प्राथमिकता देता है।
इस दबाव के कारण शोध में जनसांख्यिकी का एकतरफा प्रतिनिधित्व हुआ है, जिसमें अमेरिकी स्नातक छात्रों को अनुसंधान विषयों के रूप में उपयोग किया जाता है। विश्वविद्यालय के छात्रों के इस उपयोग के परिणामस्वरूप न्यूरोविज्ञान अनुसंधान में पश्चिमी, शिक्षित, औद्योगिक, अमीर और लोकतांत्रिक (WEIRD) आबादी की अत्यधिक संतृप्ति हुई है। इस अत्यधिक निर्भरता के कारण कुछ हाशिए पर मौजूद समुदायों में उपचार, थेरेपी और यहाँ तक कि कानूनों का गलत विनियोग हुआ है।
न्यूरोविज्ञान प्रयोगों के दूरस्थ परिनियोजन की मांग के पीछे के कारक
विविधता, प्रतिनिधित्व और अनुसंधान परिणामों की सटीक सामान्यीकरण की बढ़ती मांग तीन कारक हैं जिन्होंने न्यूरोविज्ञान के दूरस्थ परिनियोजन की मांग को आगे बढ़ाया।
सामाजिक विज्ञान और मानव विषय अनुसंधान में कई सीमित कारकों के संगम - प्रतिकृति संकट, पुनरुत्पादकता की समस्या और सीमित जनसांख्यिकीय विविधता - ने पहले ही दूरस्थ अनुसंधान को एक आवश्यक विकल्प के रूप में मेज पर ला दिया था। फिर, कोविड-19 महामारी आई और व्यक्तिगत रूप से डेटा संग्रह बंद हो गया।
निकोलस: "ऑनलाइन प्रायोगिक अनुसंधान डेटा संग्रह की दिशा में बदलाव का एक शुरुआती संकेत मनोविज्ञान और संज्ञानात्मक प्रयोगों में MTurk के साथ तेजी से बढ़ी रुचि और प्रयोग था। MTurk ने किफायती लागत पर, कम समय सीमा में बड़े डेटासेट के तेजी से संग्रह को सक्षम बनाया।"
MTurk की तुलना में, EmotivLABS अगली पीढ़ी से भी आगे है। दूरस्थ डेटा संग्रह के लिए एक पेशेवर, अनुसंधान-श्रेणी के प्लेटफ़ॉर्म के रूप में निर्मित, Emotiv टीम ने उन विशिष्ट, दिन-प्रतिदिन के कार्यों पर पूरी तरह से विचार किया जो शोधकर्ताओं को करने होते हैं जो सीधे विज्ञान से संबंधित नहीं हैं। इसमें शोध प्रतिभागियों को उनके योगदान के लिए शेड्यूलिंग, प्रशिक्षण और भुगतान करना शामिल है।
बिल: "Emotiv यह सुनिश्चित करता है कि शोधकर्ता प्रशासनिक कागजी कार्रवाई, रिपोर्टिंग और रसद योजना पर कम समय और अपने विज्ञान के लिए अधिक समय खर्च करें।"
EmotivLABS को विशेष रूप से दूरस्थ न्यूरल डेटा संग्रह और विश्लेषण के लिए विकसित किया गया है, जिससे वैज्ञानिकों को अपने काम पर अधिक रचनात्मक रूप से ध्यान केंद्रित करने की अनुमति मिलती है। अपने वायरलेस ईईजी (EEG) हेडसेट को उद्देश्य-निर्मित ग्राफिकल यूजर इंटरफेस सॉफ्टवेयर के साथ जोड़ने का Emotiv का फुल-स्टैक दृष्टिकोण डेटा पाइपलाइन में सिग्नल की अखंडता को मान्य और पुष्टि करने में मदद करता है।
बिल: "सिग्नल मार्किंग का कार्य लें। अनिवार्य रूप से आप सिग्नल टाइम सीरीज़ को उन मार्करों के साथ एनोटेट कर रहे हैं जो यह नोट करते हैं कि कब क्या हुआ। यह स्वचालित रूप से EmotivLABS के वन-स्टॉप-शॉप के भीतर किया जाता है। यदि आप किसी तीसरे पक्ष के डेटा विश्लेषण परिवेश में जाते हैं, तो आपको सिग्नल मार्किंग के संबंध में उनके तौर-तरीकों को समझना होगा। तो अब आप अपना पूरा दिन कच्चे डेटा को तैयार करने में बिता रहे हैं ताकि उसे किसी और के सॉफ़्टवेयर द्वारा इम्पोर्ट और ठीक से समझा जा सके, बजाय इसके कि आप वास्तविक परिणामों पर विचार करें।"
काफी हद तक Apple द्वारा iPhone को iOS के साथ जोड़ने की तरह, Emotiv ने हुड के नीचे बिल्ट-इन गुणवत्ता नियंत्रण और सिग्नल प्रोसेसिंग कार्यक्षमता बनाई है, जो शोधकर्ताओं और प्रतिभागियों की नजरों से दूर है। पर्दे के पीछे उन महत्वपूर्ण तत्वों को रखने से EmotivLABS उपयोगकर्ताओं को नेविगेट करने में आसान और उद्देश्यपूर्ण रूप से डिज़ाइन किए गए उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस मिलते हैं। परिणामस्वरूप, Emotiv के व्यवहार या न्यूरोविज्ञान शोधकर्ता कच्चे डेटा को पहचानने योग्य बनाने में उलझने या संवारने के बजाय प्रयोगात्मक परिणामों की व्याख्या पर विचार करने में अपना समय व्यतीत कर सकते हैं।
EmotivLABS के साथ शुरुआत करें
किसी भी अनुसंधान स्तर पर शुरू करें
ईईजी (EEG) अनुसंधान के प्रति Emotiv का दृष्टिकोण "वास्तविक दुनिया" की स्थितियों को अधिक निकटता से दर्शाता है, क्योंकि जिन व्यक्तियों का परीक्षण किया जा रहा है वे उन स्थानों और वातावरणों में हैं जो दर्शाते हैं कि वे अपना जीवन कैसे जीते हैं।
रोशिनी: "Emotiv उपकरणों और सॉफ़्टवेयर के साथ शुरुआत करने के लिए किसी पूर्व-आवश्यकता या प्रशिक्षण की आवश्यकता नहीं है। बिल्डर बहुत उपयोगकर्ता के अनुकूल है। विज्ञापन और उत्पाद विभेदीकरण से संबंधित हेडसेट और LABS प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग कई न्यूरोमार्केटर्स करते हैं। कई लोगों को ईईजी (EEG) का कोई अनुभव नहीं है लेकिन वे Emotiv उपकरणों के साथ शुरुआत करने में सक्षम हैं, तथा काम करते हुए गुर और युक्तियाँ सीख रहे हैं। यह बहुत उपयोगकर्ता के अनुकूल है।"
उतने ही रचनात्मक बनें जितने आप या आपकी टीम बनना चाहती है
निकोलस: "लोग प्रयोग के रूप में क्या बना सकते हैं, इस पर हमारे पास बहुत अधिक प्रतिबंध नहीं हैं। वे एक प्रयोग के रूप में जो चाहें बना सकते हैं लेकिन फिर उसे EmotivLABS प्लेटफ़ॉर्म पर प्रकाशित कर सकते हैं। शोधकर्ता के परीक्षण को शुरू करने के लिए, प्रतिभागियों को पढ़ने के लिए एक सूचित-सहमति फॉर्म होना चाहिए, इसलिए उन्हें इसे विकसित करना होगा। यदि वे इसे किसी विश्वविद्यालय के लिए आयोजित कर रहे हैं, तो वैसे भी इसकी आवश्यकता होती है क्योंकि आपके परिणामों से कुछ भी प्रकाशित करने के लिए यह आपके पास होना चाहिए।"
Emotiv यह सुनिश्चित करने के लिए प्रयोगों की समीक्षा करता है कि आम जनता से किए गए अनुरोध समझदारी भरे और नैतिक हों। कुल मिलाकर, Emotiv के सामुदायिक मॉडरेटर अनुसंधान के प्रकारों में स्वतंत्रता की अनुमति देते हैं। हालाँकि, वे गुणवत्ता-आश्वासन उद्देश्यों के लिए प्रयोगों की समीक्षा करते हैं। इसके अलावा, ये गुणवत्ता जांच Emotiv डेवलपर्स को वर्तमान कोड बेस में कमियों की पहचान करने और इंटरैक्टिव ग्राहक प्रतिक्रिया के आधार पर वास्तविक समय में नई सुविधाओं को शामिल करने की अनुमति देती हैं।
Emotiv से अनुकूलित योजना सहायता प्राप्त करें
2011 में स्थापित, Emotiv सैन फ्रांसिस्को स्थित एक बायोइन्फर्मेटिक्स कंपनी है जिसका उद्देश्य कस्टम इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राफी (EEG) हार्डवेयर, विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन का उपयोग करके मानव मस्तिष्क की हमारी समझ को आगे बढ़ाना है। Emotiv ग्राहकों के साथ मिलकर यह सुनिश्चित करने के लिए भी काम कर सकता है कि उनके प्रयोग क्षेत्रीय और राज्य-राष्ट्र-आधारित अनुसंधान दिशानिर्देशों के अनुरूप हों।
निकोलस: "हमारे पास एक रिसर्च-एज-ए-सर्विस टीम है। यदि कोई एजेंसी अपने प्रश्नों की संकल्पना बनाने और प्रयोगों को डिजाइन करने, उस प्रयोग का निर्माण करने और फिर उसे तैनात करने में मदद चाहती है, मूल रूप से एंड-टू-एंड प्रकार की सेवा, तो वह सेवा उपलब्ध है। <...> हम अपने शोधकर्ताओं की जरूरतों के प्रति बहुत संवेदनशील हैं जो प्रयोगों का निर्माण कर रहे हैं, इसलिए हम उन्हें सुविधा प्रदान करते हैं और उनकी सहायता करते हैं, उनकी मदद करते हैं और उनके सवालों के जवाब देते हैं।"
शुरू करने के लिए उत्सुक हैं? EmotivLABS के बारे में अधिक जानें।
निकोलस विलियम्स
Emotiv में वरिष्ठ अनुसंधान वैज्ञानिक
निक Emotiv में वैज्ञानिक अखंडता की समीक्षा और समर्थन करते हैं। वह Emotiv अनुसंधान परियोजनाओं, EmotivLabs प्लेटफ़ॉर्म और डेटा प्रोसेसिंग और विश्लेषण के लिए प्रयोगों को डिजाइन करते हैं और डेटा का विश्लेषण करते हैं। वह उत्पाद सुविधा विकास का समर्थन करते हैं और लचीले और अभिनव वैज्ञानिक तरीकों को सुविधाजनक बनाने के लिए काम करते हैं।
बिल किंग
Emotiv में अनुसंधान इंजीनियरिंग के निदेशक
बिल का प्राथमिक ध्यान Analyzer को विकसित करने पर है—जो Emotiv का ईईजी (EEG) डेटा विश्लेषण उपकरण है। Analyzer, EmotivPRO उपयोगकर्ताओं को क्लाउड में कई ईईजी (EEG) प्रसंस्करण पाइपलाइनों को निष्पादित करने की अनुमति देता है। उपलब्ध विश्लेषणों के प्रकारों में ईईजी (EEG) प्रीप्रोसेसिंग, बैंड-पावर विश्लेषण और रिपोर्ट, और स्वचालित इवेंट संबंधित क्षमता (ERP) विश्लेषण शामिल हैं। Analyzer यह सुनिश्चित करता है कि Emotiv ईईजी (EEG) हार्डवेयर से एकत्र किया गया कच्चा सेंसर डेटा शोध-श्रेणी का, अंतर-संचालनीय और क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म पर शोधकर्ताओं के लिए सुलभ हो।
रोशिनी रणदेनिया
Emotiv में एक अनुसंधान अधिकारी
रोशिनी Emotiv के पोर्टेबल ईईजी (EEG) हेडसेट से डिटेक्शन को बेहतर बनाने के लिए प्रयोगों को डिजाइन और संचालित करती हैं। वह डेटा कैप्चर और विश्लेषण कार्यक्षमता का मूल्यांकन करने वाली अनुसंधान परियोजनाओं में भी शामिल हैं।
निम्नलिखित पोस्ट Emotiv अनुसंधान और डेटा वैज्ञानिकों के साथ एक साक्षात्कार को दर्शाती है:
डॉ. बिल किंग, अनुसंधान इंजीनियरिंग निदेशक
डॉ. निकोलस विलियम्स, वरिष्ठ अनुसंधान वैज्ञानिक
डॉ. रोशिनी रणदेनिया, अनुसंधान अधिकारी
हमारा ध्यान दुनिया भर में बड़े और विविध नमूना सेटों में ईईजी (EEG) प्रयोगों को दूरस्थ रूप से तैनात करने के लिए EmotivLABS प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग करने पर होगा।
पोस्ट में व्यापक संदर्भगत विषयों के साथ हमारी बातचीत के अंश शामिल हैं। बातचीत में शामिल थे:
EmotivLABS: आंतरिक उपकरणों से लेकर क्राउड-सोर्सिंग अनुसंधान क्लाउड-आधारित प्लेटफ़ॉर्म तक
क्या कोई शोधकर्ता दूर से ही सैकड़ों प्रतिभागियों पर न्यूरल प्रयोग तैनात कर सकता है?
व्यवहार संबंधी डेटा बिंदुओं (प्रतिक्रिया समय, सर्वेक्षण प्रतिक्रियाएं) को एकत्र करने वाले मनोविज्ञान और संज्ञानात्मक विज्ञान प्रयोग अनुसंधान डेटा एकत्र करने के लिए इंटरनेट के उपयोग को सबसे पहले अपनाने वालों में से थे। हालाँकि, इन प्रायोगिक डिजाइनों को केवल व्यवहार संबंधी डेटा समापन बिंदुओं तक सीमित रखने की आवश्यकता नहीं है। EmotivLABS से पहले, दूरस्थ रूप से न्यूरल डेटा का संग्रह अस्तित्व में ही नहीं था।
बिल: "अब तक, शोधकर्ता दूरस्थ विषयों से वास्तविक मस्तिष्क डेटा (न्यूरल डेटा) प्राप्त करने में सक्षम नहीं थे।"
EmotivLABS के शुरुआती संस्करण कस्टम-विकसित टूलकिट थे जिन्हें शोधकर्ताओं ने आवश्यकतावश आंतरिक उपयोग के लिए विकसित किया था। इन जड़ों ने विशिष्ट रूप से Emotiv और टीम को दूरस्थ न्यूरल डेटा संग्रह में विचार और बाजार के नेताओं के रूप में स्थापित किया है।
एक दशक से अधिक समय से, Emotiv ने:
प्रौद्योगिकी-सक्षम, पोर्टेबल और कम लागत वाले ईईजी (EEG) हार्डवेयर की सीमाओं को आगे बढ़ाया है।
सॉफ्टवेयर में सुलभता के नवाचारों को बढ़ाया है।
न्यूरोविज्ञान को परेशान करने वाले तीन मुख्य मुद्दों के लिए स्थायी समाधान स्थापित किए हैं। यह निम्नलिखित को संदर्भित करता है:
कम सांख्यिकीय शक्ति
पुनरुत्पादकता (Reproducibility)
प्रतिकृति योग्यता (Replicability)
निकोलस: EmotivLABS प्लेटफ़ॉर्म "...पूरी तरह से अद्वितीय है। आप एक सॉफ़्टवेयर इंटरफ़ेस के माध्यम से एक प्रयोग का निर्माण कर सकते हैं, और फिर आप उसे ऑनलाइन प्रयोग प्लेटफ़ॉर्म पर प्रकाशित कर सकते हैं। वहाँ से, यह बाहर जाकर हमारे पूरे उपयोगकर्ता आधार या उपयोगकर्ता आधार के एक उपसमूह के लिए उपलब्ध हो सकता है, जो इस बात पर निर्भर करता है कि आप किन सवालों के जवाब चाहते हैं।"
न्यूरोविज्ञान शोधकर्ता अक्सर निम्नलिखित से सीमित होते हैं:
विषय भर्ती और परीक्षण लागत
विश्वविद्यालय सुविधाओं और उपकरणों की कमी
प्रतिभागी क्षतिपूर्ति के सीमित विकल्प
इष्टतम प्रतिभागी शेड्यूलिंग
निकोलस: "इस उद्देश्य के लिए, यदि आपको सैकड़ों व्यक्तियों की आवश्यकता है, तो इसका मतलब है कि आपको महीनों और महीनों तक डेटा एकत्र करना होगा। इसे क्लाउड-आधारित प्लेटफ़ॉर्म के साथ वितरित करके, सैद्धांतिक रूप से, आपके पास एक सौ प्रतिभागी एक ही समय में एक ही प्रयोग कर सकते हैं और आपके बजट के भीतर काम कर सकते हैं।"
"रिमोट डेटा कलेक्शन न्यूरोसाइंस रिसर्च को बेहतर बनाता है" पर हमारी पिछली पोस्ट में चर्चा के अनुसार न्यूरोवैज्ञानिकों को सैकड़ों तो दूर, कम संख्या में प्रतिभागियों की भर्ती करने के लिए भी संघर्ष करना पड़ सकता है। विषयों को स्थानीय स्तर पर भर्ती किया जाता है और फिर उन्हें एक लैब में अपना ईईजी (EEG) डेटा देना होता है, जिसके लिए उपलब्धता की आवश्यकता होती है और यह प्रयोज्यता पर सुलभता को प्राथमिकता देता है।
इस दबाव के कारण शोध में जनसांख्यिकी का एकतरफा प्रतिनिधित्व हुआ है, जिसमें अमेरिकी स्नातक छात्रों को अनुसंधान विषयों के रूप में उपयोग किया जाता है। विश्वविद्यालय के छात्रों के इस उपयोग के परिणामस्वरूप न्यूरोविज्ञान अनुसंधान में पश्चिमी, शिक्षित, औद्योगिक, अमीर और लोकतांत्रिक (WEIRD) आबादी की अत्यधिक संतृप्ति हुई है। इस अत्यधिक निर्भरता के कारण कुछ हाशिए पर मौजूद समुदायों में उपचार, थेरेपी और यहाँ तक कि कानूनों का गलत विनियोग हुआ है।
न्यूरोविज्ञान प्रयोगों के दूरस्थ परिनियोजन की मांग के पीछे के कारक
विविधता, प्रतिनिधित्व और अनुसंधान परिणामों की सटीक सामान्यीकरण की बढ़ती मांग तीन कारक हैं जिन्होंने न्यूरोविज्ञान के दूरस्थ परिनियोजन की मांग को आगे बढ़ाया।
सामाजिक विज्ञान और मानव विषय अनुसंधान में कई सीमित कारकों के संगम - प्रतिकृति संकट, पुनरुत्पादकता की समस्या और सीमित जनसांख्यिकीय विविधता - ने पहले ही दूरस्थ अनुसंधान को एक आवश्यक विकल्प के रूप में मेज पर ला दिया था। फिर, कोविड-19 महामारी आई और व्यक्तिगत रूप से डेटा संग्रह बंद हो गया।
निकोलस: "ऑनलाइन प्रायोगिक अनुसंधान डेटा संग्रह की दिशा में बदलाव का एक शुरुआती संकेत मनोविज्ञान और संज्ञानात्मक प्रयोगों में MTurk के साथ तेजी से बढ़ी रुचि और प्रयोग था। MTurk ने किफायती लागत पर, कम समय सीमा में बड़े डेटासेट के तेजी से संग्रह को सक्षम बनाया।"
MTurk की तुलना में, EmotivLABS अगली पीढ़ी से भी आगे है। दूरस्थ डेटा संग्रह के लिए एक पेशेवर, अनुसंधान-श्रेणी के प्लेटफ़ॉर्म के रूप में निर्मित, Emotiv टीम ने उन विशिष्ट, दिन-प्रतिदिन के कार्यों पर पूरी तरह से विचार किया जो शोधकर्ताओं को करने होते हैं जो सीधे विज्ञान से संबंधित नहीं हैं। इसमें शोध प्रतिभागियों को उनके योगदान के लिए शेड्यूलिंग, प्रशिक्षण और भुगतान करना शामिल है।
बिल: "Emotiv यह सुनिश्चित करता है कि शोधकर्ता प्रशासनिक कागजी कार्रवाई, रिपोर्टिंग और रसद योजना पर कम समय और अपने विज्ञान के लिए अधिक समय खर्च करें।"
EmotivLABS को विशेष रूप से दूरस्थ न्यूरल डेटा संग्रह और विश्लेषण के लिए विकसित किया गया है, जिससे वैज्ञानिकों को अपने काम पर अधिक रचनात्मक रूप से ध्यान केंद्रित करने की अनुमति मिलती है। अपने वायरलेस ईईजी (EEG) हेडसेट को उद्देश्य-निर्मित ग्राफिकल यूजर इंटरफेस सॉफ्टवेयर के साथ जोड़ने का Emotiv का फुल-स्टैक दृष्टिकोण डेटा पाइपलाइन में सिग्नल की अखंडता को मान्य और पुष्टि करने में मदद करता है।
बिल: "सिग्नल मार्किंग का कार्य लें। अनिवार्य रूप से आप सिग्नल टाइम सीरीज़ को उन मार्करों के साथ एनोटेट कर रहे हैं जो यह नोट करते हैं कि कब क्या हुआ। यह स्वचालित रूप से EmotivLABS के वन-स्टॉप-शॉप के भीतर किया जाता है। यदि आप किसी तीसरे पक्ष के डेटा विश्लेषण परिवेश में जाते हैं, तो आपको सिग्नल मार्किंग के संबंध में उनके तौर-तरीकों को समझना होगा। तो अब आप अपना पूरा दिन कच्चे डेटा को तैयार करने में बिता रहे हैं ताकि उसे किसी और के सॉफ़्टवेयर द्वारा इम्पोर्ट और ठीक से समझा जा सके, बजाय इसके कि आप वास्तविक परिणामों पर विचार करें।"
काफी हद तक Apple द्वारा iPhone को iOS के साथ जोड़ने की तरह, Emotiv ने हुड के नीचे बिल्ट-इन गुणवत्ता नियंत्रण और सिग्नल प्रोसेसिंग कार्यक्षमता बनाई है, जो शोधकर्ताओं और प्रतिभागियों की नजरों से दूर है। पर्दे के पीछे उन महत्वपूर्ण तत्वों को रखने से EmotivLABS उपयोगकर्ताओं को नेविगेट करने में आसान और उद्देश्यपूर्ण रूप से डिज़ाइन किए गए उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस मिलते हैं। परिणामस्वरूप, Emotiv के व्यवहार या न्यूरोविज्ञान शोधकर्ता कच्चे डेटा को पहचानने योग्य बनाने में उलझने या संवारने के बजाय प्रयोगात्मक परिणामों की व्याख्या पर विचार करने में अपना समय व्यतीत कर सकते हैं।
EmotivLABS के साथ शुरुआत करें
किसी भी अनुसंधान स्तर पर शुरू करें
ईईजी (EEG) अनुसंधान के प्रति Emotiv का दृष्टिकोण "वास्तविक दुनिया" की स्थितियों को अधिक निकटता से दर्शाता है, क्योंकि जिन व्यक्तियों का परीक्षण किया जा रहा है वे उन स्थानों और वातावरणों में हैं जो दर्शाते हैं कि वे अपना जीवन कैसे जीते हैं।
रोशिनी: "Emotiv उपकरणों और सॉफ़्टवेयर के साथ शुरुआत करने के लिए किसी पूर्व-आवश्यकता या प्रशिक्षण की आवश्यकता नहीं है। बिल्डर बहुत उपयोगकर्ता के अनुकूल है। विज्ञापन और उत्पाद विभेदीकरण से संबंधित हेडसेट और LABS प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग कई न्यूरोमार्केटर्स करते हैं। कई लोगों को ईईजी (EEG) का कोई अनुभव नहीं है लेकिन वे Emotiv उपकरणों के साथ शुरुआत करने में सक्षम हैं, तथा काम करते हुए गुर और युक्तियाँ सीख रहे हैं। यह बहुत उपयोगकर्ता के अनुकूल है।"
उतने ही रचनात्मक बनें जितने आप या आपकी टीम बनना चाहती है
निकोलस: "लोग प्रयोग के रूप में क्या बना सकते हैं, इस पर हमारे पास बहुत अधिक प्रतिबंध नहीं हैं। वे एक प्रयोग के रूप में जो चाहें बना सकते हैं लेकिन फिर उसे EmotivLABS प्लेटफ़ॉर्म पर प्रकाशित कर सकते हैं। शोधकर्ता के परीक्षण को शुरू करने के लिए, प्रतिभागियों को पढ़ने के लिए एक सूचित-सहमति फॉर्म होना चाहिए, इसलिए उन्हें इसे विकसित करना होगा। यदि वे इसे किसी विश्वविद्यालय के लिए आयोजित कर रहे हैं, तो वैसे भी इसकी आवश्यकता होती है क्योंकि आपके परिणामों से कुछ भी प्रकाशित करने के लिए यह आपके पास होना चाहिए।"
Emotiv यह सुनिश्चित करने के लिए प्रयोगों की समीक्षा करता है कि आम जनता से किए गए अनुरोध समझदारी भरे और नैतिक हों। कुल मिलाकर, Emotiv के सामुदायिक मॉडरेटर अनुसंधान के प्रकारों में स्वतंत्रता की अनुमति देते हैं। हालाँकि, वे गुणवत्ता-आश्वासन उद्देश्यों के लिए प्रयोगों की समीक्षा करते हैं। इसके अलावा, ये गुणवत्ता जांच Emotiv डेवलपर्स को वर्तमान कोड बेस में कमियों की पहचान करने और इंटरैक्टिव ग्राहक प्रतिक्रिया के आधार पर वास्तविक समय में नई सुविधाओं को शामिल करने की अनुमति देती हैं।
Emotiv से अनुकूलित योजना सहायता प्राप्त करें
2011 में स्थापित, Emotiv सैन फ्रांसिस्को स्थित एक बायोइन्फर्मेटिक्स कंपनी है जिसका उद्देश्य कस्टम इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राफी (EEG) हार्डवेयर, विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन का उपयोग करके मानव मस्तिष्क की हमारी समझ को आगे बढ़ाना है। Emotiv ग्राहकों के साथ मिलकर यह सुनिश्चित करने के लिए भी काम कर सकता है कि उनके प्रयोग क्षेत्रीय और राज्य-राष्ट्र-आधारित अनुसंधान दिशानिर्देशों के अनुरूप हों।
निकोलस: "हमारे पास एक रिसर्च-एज-ए-सर्विस टीम है। यदि कोई एजेंसी अपने प्रश्नों की संकल्पना बनाने और प्रयोगों को डिजाइन करने, उस प्रयोग का निर्माण करने और फिर उसे तैनात करने में मदद चाहती है, मूल रूप से एंड-टू-एंड प्रकार की सेवा, तो वह सेवा उपलब्ध है। <...> हम अपने शोधकर्ताओं की जरूरतों के प्रति बहुत संवेदनशील हैं जो प्रयोगों का निर्माण कर रहे हैं, इसलिए हम उन्हें सुविधा प्रदान करते हैं और उनकी सहायता करते हैं, उनकी मदद करते हैं और उनके सवालों के जवाब देते हैं।"
शुरू करने के लिए उत्सुक हैं? EmotivLABS के बारे में अधिक जानें।
निकोलस विलियम्स
Emotiv में वरिष्ठ अनुसंधान वैज्ञानिक
निक Emotiv में वैज्ञानिक अखंडता की समीक्षा और समर्थन करते हैं। वह Emotiv अनुसंधान परियोजनाओं, EmotivLabs प्लेटफ़ॉर्म और डेटा प्रोसेसिंग और विश्लेषण के लिए प्रयोगों को डिजाइन करते हैं और डेटा का विश्लेषण करते हैं। वह उत्पाद सुविधा विकास का समर्थन करते हैं और लचीले और अभिनव वैज्ञानिक तरीकों को सुविधाजनक बनाने के लिए काम करते हैं।
बिल किंग
Emotiv में अनुसंधान इंजीनियरिंग के निदेशक
बिल का प्राथमिक ध्यान Analyzer को विकसित करने पर है—जो Emotiv का ईईजी (EEG) डेटा विश्लेषण उपकरण है। Analyzer, EmotivPRO उपयोगकर्ताओं को क्लाउड में कई ईईजी (EEG) प्रसंस्करण पाइपलाइनों को निष्पादित करने की अनुमति देता है। उपलब्ध विश्लेषणों के प्रकारों में ईईजी (EEG) प्रीप्रोसेसिंग, बैंड-पावर विश्लेषण और रिपोर्ट, और स्वचालित इवेंट संबंधित क्षमता (ERP) विश्लेषण शामिल हैं। Analyzer यह सुनिश्चित करता है कि Emotiv ईईजी (EEG) हार्डवेयर से एकत्र किया गया कच्चा सेंसर डेटा शोध-श्रेणी का, अंतर-संचालनीय और क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म पर शोधकर्ताओं के लिए सुलभ हो।
रोशिनी रणदेनिया
Emotiv में एक अनुसंधान अधिकारी
रोशिनी Emotiv के पोर्टेबल ईईजी (EEG) हेडसेट से डिटेक्शन को बेहतर बनाने के लिए प्रयोगों को डिजाइन और संचालित करती हैं। वह डेटा कैप्चर और विश्लेषण कार्यक्षमता का मूल्यांकन करने वाली अनुसंधान परियोजनाओं में भी शामिल हैं।
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