हमें यह घोषणा करते हुए खुशी हो रही है कि शोध पत्र "EEG2Rep: Enhancing Self-supervised EEG Representation Through Informative Masked Inputs" को प्रतिष्ठित KDD 2024 सम्मेलन में प्रस्तुति के लिए स्वीकार कर लिया गया था।

नाविद फौमानी प्रमुख लेखक हैं। सह-लेखक डॉ. महसा सालेही (मोनाश यूनिवर्सिटी), डॉ. जेफ्री मैकेलर, डॉ. सोहेला घने, डॉ. साद इर्तजा और डॉ. नाम गुयेन (Emotiv Research, Pty Ltd) हैं।

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Emotiv नाविद फौमानी को प्रायोजित करता है, जो मेलबर्न, ऑस्ट्रेलिया में मोनाश विश्वविद्यालय में डॉ. महसा सालेही की देखरेख में ईईजी डेटा पर गहन शिक्षण (deep learning) विधियों को लागू करने पर काम कर रहे एक पीएचडी उम्मीदवार हैं। नाविद ने EEG2Rep के रूप में जाने जाने वाले एक अभिनव सेल्फ-सुपरवाइज्ड आर्किटेक्चर को विकसित करने के लिए हमारी टीम के साथ मिलकर काम किया, जो ईईजी डेटा को मॉडल करने के लिए बेहद आशाजनक है।

5 ईईजी डेटासेटों में से एक के रूप में, नाविद ने इन तरीकों को हमारे ड्राइवर अटेंशन डेटा पर लागू किया: 18 विषय x 45 मिनट की सिम्युलेटेड ड्राइविंग, जिसमें ड्राइविंग अनुभव के विशिष्ट रूप से बीच-बीच में ध्यान भटकाने वाले तत्व (मोबाइल कॉल, टेक्स्ट संदेश, नेविगेशन, संगीत चयन, बातचीत, तुरंत मानसिक गणना आदि) शामिल थे। हमारा ड्राइवर अटेंशन एल्गोरिथम 2013 में अत्याधुनिक मशीन लर्निंग विधियों का उपयोग करके 68% सटीकता मीट्रिक के साथ वितरित किया गया था।

हमने 2015 में मेलबर्न विश्वविद्यालय में अपनी पीएचडी के दौरान महसा को प्रायोजित किया था, उन्हें वही डेटासेट प्रदान किया था। उन्होंने एन्सेम्बल विधियों का उपयोग करके सटीकता मीट्रिक को 72% तक सुधारने में सफलता प्राप्त की।

EEG2Rep मॉडल को ड्राइवर डिस्ट्रैक्शन डेटासेट पर लागू किया गया था और इसने अब तक की सबसे अधिक सटीकता, 80.07% हासिल की, जो कि एक महत्वपूर्ण सुधार है। इसके अतिरिक्त, मॉडल ने पांच सार्वजनिक डेटासेटों में से प्रत्येक में अत्याधुनिक तरीकों से काफी बेहतर प्रदर्शन किया, जिसमें भावनात्मक और मानसिक स्थिति का पता लगाना, मल्टीटास्किंग, रेस्टिंग स्टेट ईईजी, और मिर्गी एवं स्ट्रोक जैसी चिकित्सीय स्थितियों का पता लगाना शामिल है।

यह सफलता ईईजी डेटा के लिए एक आधारभूत मॉडल विकसित करने की संभावनाओं को खोलती है जो विभिन्न कार्यों और अनुप्रयोगों में सामान्यीकृत हो सकता है, जिससे ईईजी विश्लेषण के क्षेत्र में क्या हासिल किया जा सकता है, इसकी सीमाओं का विस्तार होता है।