न्यूरोसाइंस ईईजी अनुसंधान में एआई मॉडलों की स्थिति

आप मशीन लर्निंग (ML) और डीप लर्निंग (DL) से क्याGain करते हैं

हम "बिग डेटा" के युग में प्रवेश कर चुके हैं, जहाँ वैज्ञानिक प्रगति और खोज के अवसर डेटा भंडारण और साझा करने की क्षमताओं से कम सीमित हैं। इसके बजाय, प्रौद्योगिकी और वैज्ञानिक नवाचार हमारे द्वारा इस प्रचुर मात्रा में उपलब्ध डेटा का प्रभावी ढंग से और शीघ्रता से उपयोग करने की क्षमता द्वारा अधिक सीमित हैं। इस अर्थ में, अधिक मजबूत और परिष्कृत AI मॉडलिंग सिस्टम यह सिद्ध करते हैं कि सबसे जटिल डेटा सेट को वास्तविक समय के डेटा प्रोसेसिंग क्षमताओं का उपयोग करके परिष्कृत एल्गोरिदम में संकुचित किया जा सकता है।

तंत्रिका विज्ञान और AI

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

आवेदन अंतहीन हैं। उपयोगिता बेहतर मार्केटिंग और उपयोगकर्ता अनुभव से लेकर चेहरे की पहचान तकनीकों के माध्यम से इष्टतम दक्षता बढ़ाने तक फैली हुई है, ताकि व्यक्तियों को अपने संज्ञानात्मक कार्यभार को संतुलित करने में मदद मिल सके।

विशेष रूप से, EEG और मस्तिष्क अनुसंधान कंपनी EMOTIV ने इस मस्तिष्क अनुसंधान के कार्य करने की लागत को कम करके और डेटा संग्रहण और विश्लेषण में दक्षता बढ़ाकर ML और DL की शक्ति को प्रदर्शित किया है। इसके परिणामस्वरूप, इसने व्यक्तियों, शैक्षणिक और शैक्षिक समुदायों, और उपभोक्ता अनुसंधान के लिए उपयोग के मामलों का पता लगाने के लिए खोज कर रहे उद्यमों के लिए EEG के उपयोगिता को नाटकीय रूप से बढ़ा दिया है।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता, मशीन लर्निंग, और डीप लर्निंग

धीरे-धीरे लेकिन निश्चित रूप से, AI उन अनुप्रयोगों में अपनी जगह बना रही है जो पिछले पीढ़ियों ने कल्पना भी नहीं की थी, अनुसंधान के लिए लागत बाधाओं को कम कर रही है और कल की प्रौद्योगिकी नवाचारों के लिए तेज रास्ता बना रही है।

यह EEG प्रौद्योगिकी के क्षेत्र में और भी स्पष्ट है। प्रगति ML और DL मॉडलिंग को एकीकृत करके, तंत्रिका वैज्ञानिक कई क्षेत्रों में विशाल संभावनाओं को अनलॉक कर रहे हैं, विशेष रूप से मस्तिष्क-컴퓨터 इंटरफेस सिस्टम और भावनात्मक पहचान में।

AI मॉडलों की वर्तमान स्थिति को समझने के लिए EEG डेटा को समझने में, कुछ तत्वों को एक दूसरे से विचारात्मक रूप से अलग किया जाना आवश्यक है। जबकि "कृत्रिम बुद्धिमत्ता," "मशीन लर्निंग," और "डीप लर्निंग" जैसे शब्दों का अक्सर आपस में उपयोग किया जाता है, उन्हें अलग करने वाले महत्वपूर्ण बारीकियाँ हैं।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता

जब रचनात्मक दिमागों ने पहले समझा कि मशीनों को एक दिन मनुष्यों की तरह सोचने के लिए सिखाया जा सकता है, तब "कृत्रिम बुद्धिमत्ता" शब्द का जन्म हुआ। AI में कई उप-क्षेत्र शामिल हैं, जिनमें मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग शामिल हैं।

मशीन लर्निंग

मशीन लर्निंग AI का एक उप-क्षेत्र है, डेटा बैंकों का उपयोग करके प्रशिक्षित किया गया है ताकि जटिल एल्गोरिदम विकसित किए जा सकें। इन एल्गोरिदम का उपयोग नए या नमूना डेटा के बारे में सटीक भविष्यवाणियाँ करने, डेटा के लिए अत्यधिक सटीक वर्गीकरण प्रणाली विकसित करने के लिए किया जा सकता है, और इस प्रक्रिया में, पैटर्न और अंतर्दृष्टियों को उजागर करने में मदद करना जो इन मशीनों के बिना वैज्ञानिकों के लिए व्यवहार में लाना व्यावहारिक नहीं होगी।

डीप लर्निंग

डीप लर्निंग मशीन लर्निंग को एक कदम आगे ले जाती है शिक्षण और प्रशिक्षण प्रक्रिया के अधिक पहलुओं को स्वचालित करना। डीप लर्निंग एल्गोरिदम असंरचित डेटा सेटों को डिकोड कर सकते हैं, जैसे टेक्स्ट या छवियाँ, इस प्रकार मानव हस्तक्षेप की आवश्यकता बहुत कम रख सकते हैं। इस कारण से, डीप लर्निंग को "स्केलेबल मशीन लर्निंग" के रूप में वर्णित किया गया है।

EEG की ऐतिहासिक सीमाएँ और चुनौतियाँ: AI की आवश्यकता

मानव मस्तिष्क में लगभग 100 बिलियन न्यूरॉन्स होते हैं। इन न्यूरॉन्स के बीच के जटिल संबंधों और उनके संबंधित साइनैप्टिक कनेक्शनों को पूरी तरह से समझने के लिए मस्तिष्क डेटा को समग्र रूप से देखने की क्षमता की आवश्यकता होती है। दशकों से, EEG डेटा से न्यूरल सर्किट्री के मेटा-स्तरीय पैटर्न को अलग करने की क्षमता EEG रीडिंग की उपयोगिता में प्राथमिक दर-सीमित कदम को दर्शाती है।

EEG प्रौद्योगिकी स्वयं सस्ती है। पहले EEG मस्तिष्क तरंग रिकॉर्डिंग 1800 के मध्य में उत्पन्न हुए थे, और EEG रीडिंग इकट्ठा करने की प्रक्रिया गैर-आक्रामक और अपेक्षाकृत असंसाधित है।

हालांकि, EEG डेटा संग्रह और विश्लेषण में निहित लागतों को मुख्य रूप से EEG द्वारा उठाए गए असामान्य कलाकृतियों को मैन्युअल रूप से उठाने के मैनुअल श्रम के लिए जिम्मेदार ठहराया गया है, जिसमें सिग्नल-टू-नॉइज़ अनुपात कम है। EEG डेटा जटिल है और इसमें गैर-रेखीय और गैर-स्टेशनरी पहलू हैं। इसमें ऐसे कारक भी होते हैं जो व्यक्ति से व्यक्ति में अद्वितीय रूप से भिन्न होते हैं।

शोधकर्ताओं को अनावश्यक शोर को हटाने और सभी विभिन्न चर के लिए ध्यान रखना आवश्यक डेटा को मैन्युअल रूप से प्री-प्रोसेस करने के लिए मजबूर किया गया था। इस प्रकार, लंबे समय तक अधिक परिष्कृत कार्यों जैसे भावनात्मक पहचान में EEG का उपयोग करना व्यावहारिक और अव्यवहारिक था। फिर भी, शोधकर्ताओं ने कोशिश की।

EEG मस्तिष्क डेटा के संग्रह और विश्लेषण को सुव्यवस्थित करने और शोधकर्ताओं के लिए लागत-लाभ बाधा को कम करने के लिए, तंत्रिका वैज्ञानिकों ने एक EEG वर्गीकरण प्रक्रिया पाइपलाइन विकसित की, ताकि वे अपने कदमों को तोड़ सकें, संबंधित रणनीतियों और तकनीकों को परिष्कृत कर सकें, और EEG के अनुप्रयोगों को बढ़ावा दे सकें।

सामान्य 5-चरण EEG वर्गीकरण पाइपलाइन

1. डेटा पूर्व-प्राकृतिककरण।

2. वर्गीकरण प्रक्रिया प्रारंभ करना।

3. क्लासीफायर के लिए डेटा सेट विभाजित करना।

4. नए डेटा की श्रेणी का भविष्यवाणी करना।

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

जबकि EEG वर्तमान में मस्तिष्क गतिविधि को कैप्चर करने के लिए सबसे लागत-प्रभावी और सूचनात्मक विधियों में से एक है, EEG डेटा की उपयोगिता वैज्ञानिकों द्वारा मस्तिष्क डेटा रिकॉर्ड करने और उन EEG रिकॉर्डिंग को प्रभावी ढंग से प्रोसेस करने की कितनी विश्वसनीयता से सीमित है।

EEG का भविष्य: AI और बिग डेटा क्षमताओं का उदय

"बिग डेटा" शब्द उस बढ़ते मात्रा, गति, और विविधताओं को संदर्भित करता है जिससे आधुनिक प्रौद्योगिकी हमें डेटा एकत्रित और प्रोसेस करने की अनुमति देती है। बिग डेटा नर्वसाइंटिफिक परिदृश्य को नाटकीय रूप से बदल रहा है। सीधे शब्दों में, हम अब, पहले से कहीं अधिक, जिस विशाल मात्रा में डेटा को हम एकत्रित कर रहे हैं, उसका उपयोग करने के लिए बेहतर रूप से सुसज्जित हैं।

वर्गीकरण कार्य, विशेष रूप से भावनात्मक राज्यों का पता लगाने से संबंधित कार्य, zunehmend बाइनरी और बहु-लेबल वर्गीकरण प्रक्रियाओं द्वारा संभाले जा रहे हैं। सुपरवाइज्ड ML एल्गोरिदम प्रशिक्षण डेटा को सीखते हैं, मॉडल और सीखा हुआ पैरामीटर विकसित करते हैं, और फिर इन्हें नए डेटा पर लागू करते हैं ताकि प्रत्येक डेटा सेट को उसके संबंधित वर्ग लेबल सौंपा जा सके। यह प्रक्रिया मानवों को दोहराए जाने, समय-खर्चीले निर्णय लेने में समय बिताने की आवश्यकता को समाप्त करती है।

यह सुनना आसान है कि "कृत्रिम बुद्धिमत्ता" या "मशीन लर्निंग" जैसे शब्द सुनकर और उन भविष्यवादी दुनियाओं के बारे में सोचना जो लोकप्रिय संस्कृति की कलाकृतियों जैसे 1984 की फिल्म, द टर्मिनेटर में नजर आती हैं। आप यह मान सकते हैं कि ये तकनीकें बहुत जटिल हैं कि समझा जा सके या आपके दैनिक जीवन की मूलभूत कार्यों में मूल्यवान हो सकें।

उस जाल में मत पड़ें

AI ब्लॉकबस्टर हिट्स या प्रसिद्ध विज्ञान कथा क्लासिक्स, जैसे आइज़ैक असिमोव के 1950 के उपन्यास I, Robot में मूल रूप से विस्तृत किया गया था, से कहीं अधिक सरल है। AI के अध्ययन से बाहर के व्यक्तियों को भी वर्तमान AI मॉडलिंग को समझने और अपने शोध में उपलब्ध मॉडलों का उपयोग करने में सक्षम हैं।

EEG शोध साहित्य में रियल-टाइम ML और DL अनुप्रयोग

मस्तिष्क डेटा को समझने के लिए ML और DL एल्गोरिदम का उपयोग हाल के वर्षों में काफी बढ़ा है, जैसा कि 2021 में प्रकाशित एक सिस्टेमैटिक समीक्षा द्वारा प्रमाणित है, जिसने EEG-प्रोसेसिंग एल्गोरिदम विकसित और परिष्कृत करने के लिए लक्षित सहकर्मी-समीक्षित शोध की पहचान की। इस समीक्षा द्वारा कवर किए गए लेखों में से लगभग 63% पिछले तीन वर्षों में प्रकाशित हुए थे, जो सुझाव देते हैं कि भविष्य BCI सिस्टम और ER शोध में इन मॉडलों का उपयोग बढ़ने की संभावना है।

एक लुकस गाइमेन द्वारा प्रकाशित लेख "मशीन-लर्निंग-आधारित EEG पैथोलॉजी का निदान," उन्होंने और उनकी टीम ने क्लिनिकल EEG विश्लेषण को स्वचालित करने की क्षमता के ML तरीकों का अन्वेषण किया। स्वचालित EEG मॉडल को विशेषता-आधारित या एंड-टू-एंड दृष्टिकोण में श्रेणीबद्ध करके, उन्होंने "प्रस्तावित विशेषता-आधारित ढाँचे और गहरे न्यूरल नेटवर्क को EEG-ऑप्टिमाइज़्ड टेम्पोरल समवर्ती नेटवर्क (TCN) में लागू किया।" उन्होंने पाया कि दोनों दृष्टिकोणों में सटीकता आश्चर्यजनक रूप से संकीर्ण थी, जो 81% से 86% के बीच थी। परिणाम बताते हैं कि प्रस्तावित विशेषता-आधारित डिकोडिंग ढांचा गहरे न्यूरल नेटवर्क के समान सटीकता रखता है।

यैन्निक रॉय का इत्यादि लेख जर्नल ऑफ न्यूरोइंजीनियरिंग में चर्चा करता है कि उन्होंने और उनकी टीम ने जनवरी 2010 से जुलाई 2018 के बीच प्रकाशित 154 पत्रों की समीक्षा की, जो EEG के लिए DL लागू करते हैं। ये पत्र "उपयुक्तता की विभिन्न अनुप्रयोग क्षेत्रों जैसे एपिलेप्सी, नींद, मस्तिष्क-컴퓨터 इंटरफेसिंग, और संज्ञानात्मक और संवेदनशील निगरानी" पर फैले हुए थे। उन्होंने पाया कि EEG डेटा का उपयोग कुछ मिनटों से लेकर कई घंटों तक की समयावधि में भिन्न था। हालाँकि, गहरे-लर्निंग मॉडल प्रशिक्षण के दौरान देखे गए नमूनों की संख्या कुछ दर्जन से लेकर कई मिलियन तक भिन्न थी। इस सभी डेटा में, उन्होंने पाया कि गहरी लर्निंग दृष्टिकोण सभी अध्ययनों में पारंपरिक आधार रेखाओं की तुलना में अधिक सटीक थे।

दृश्यकरण और विश्लेषण यह संकेत करते हैं कि दोनों दृष्टिकोण डेटा के समान पहलुओं का उपयोग करते हैं, जैसे कि अस्थायी इलेक्ट्रोड स्थानों पर डेल्टा और थेटा बैंड पावर। यैन्निक रॉय इत्यादि का तर्क है कि वर्तमान बाइनरी EEG पैथोलॉजी डिकोडर्स की सटीकता 90% के करीब पहुँच सकती है क्योंकि नैदानिक लेबल के बीच असामान्य सहमति के कारण और ऐसे डिकोडर पहले से ही नैदानिक रूप से उपयोगी हैं, जैसे कि उन क्षेत्रों में जहाँ नैदानिक EEG विशेषज्ञ दुर्लभ हैं। उन्होंने प्रस्तावित किया है कि विशेषता-आधारित ढांचा ओपन-सोर्स के रूप में उपलब्ध है, जो EEG मशीन लर्निंग शोध के लिए एक नया उपकरण प्रदान करता है।

DL ने प्रकाशनों में अभूतपूर्व वृद्धि देखी है, जो वैज्ञानिक समुदाय में इस प्रकार की प्रोसेसिंग में बढ़ती रुचि को दर्शाती है।

EMOTIV मस्तिष्क डेटा और EEG उपकरणों के बारे में क्या विशिष्ट है?

ML और DL मॉडल EEG प्रौद्योगिकियों में क्रांतिकारी प्रगति ला रहे हैं। जब बात सबसे प्रतिस्पर्धात्मक, आधुनिक EEG उपकरणों की होती है, तो कोई भी कंपनी EMOTIV से अधिक सीमाओं को धकेल नहीं रही है।

EMOTIV एक जैव सूचना विज्ञान कंपनी है और EEG का उपयोग करके तंत्रिका विज्ञान समुदाय को सशक्त बनाने में एक अग्रणी है। EMOTIV का नवाचार BCIs के दायरे में आता है, जिसे "माइंड मशीन इंटरफेस," "डायरेक्ट न्यूरल इंटरफेस," और "मस्तिष्क- मशीन इंटरफेस" के रूप में भी संदर्भित किया जाता है। इन तकनीकों का उपयोग पिछले एक दशक से संज्ञानात्मक प्रदर्शन को ट्रैक करने, भावनाओं की निगरानी करने, और मशीन लर्निंग और प्रशिक्षित मानसिक कमांड के माध्यम से आभासी और भौतिक वस्तुओं को नियंत्रित करने के लिए किया गया है।

EMOTIV EEG हेडसेट्स में EMOTIV EPOC FLEX (32-चैनल EEG), EMOTIV INSIGHT 2.0 (5-चैनल EEG), और EPOC X (14-चैनल EEG) शामिल हैं। उनके अद्वितीय एल्गोरिदम पता लगाते हैं:

• खिन्नता

• रुचि

• विश्राम

• उत्साह

• एंगेजमेंट

• तनाव

• ध्यान

EMOTIV सिर्फ EEG हेडसेट्स से आगे बढ़ रही है। उन्होंने शैक्षणिक, वेब डेवलपर्स, और यहां तक कि नर्वसाइंटिफिक पृष्ठभूमि वाले जिज्ञासु व्यक्तियों द्वारा उपयोग की जा सकने वाली उपकरणों और सुविधाओं का एक पारिस्थितिकी तंत्र विकसित करने में मदद की है।

EmotivLABS

EmotivLABS व्यक्तिगत उपयोगकर्ताओं को शोधकर्ताओं के साथ लाने में मदद करती है, EMOTIV मस्तिष्क डेटा को क्राउडसोर्स करने के अवसरों की सुविधा देती है।

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 लिए उपकरण प्रदान करते हैं।

EmotivPRO

शोधकर्ता और संस्थान अपने EMOTIV उपकरणों को EmotivPRO के साथ जोड़ सकते हैं, जो EEG डेटा को बनाने, प्रकाशित करने, अधिग्रहण करने और विश्लेषण करने में मदद करता है।

EmotivPRO EMOTIV के इन-हाउस, क्लाउड-आधारित विश्लेषक का उपयोग करके पोस्ट-प्रोसेस डेटा का एकीकृत विश्लेषण प्रदान करता है, शोधकर्ताओं को अपने रिकॉर्डिंग निर्यात करने की आवश्यकता को समाप्त करता है।

चूंकि प्रोसेसिंग पाइपलाइन EMOTIV के क्लाउड सर्वरों पर होती है, यह आपके सिस्टम पर मांगों को कम करती है और आपको संसाधन बचाने की अनुमति देती है। इस AI और ML EEG प्रौद्योगिकी के साथ, न केवल आप संसाधनों को बेहतर तरीके से बचाते हैं, बल्कि डेटा का जटिल, वास्तविक समय का विश्लेषण भी प्राप्त करते हैं। क्लाउड तकनीकों के उपयोग को अपनाकर अपने अध्ययन के साथ अधिक हासिल करें जो कई दिनों के काम को कुछ मिनटों में संकुचित कर देती हैं और समय-खर्चीले कार्यों को पूरा करती हैं।

अपने EEG हेडसेट्स और अनुप्रयोगों के साथ, EMOTIV ने व्यक्तियों को अपने मन की आंतरिक कार्यप्रणाली को अनलॉक करने और वैश्विक मस्तिष्क अनुसंधान को तेजी से बढ़ाने में सशक्त बनाकर कंपनी के मिशन को आगे बढ़ाया है।

अनुसंधान संस्थान EMOTIV की कम लागत वाली, दूरस्थ EEG प्रौद्योगिकियों का पता लगा रहे हैं। इसी तरह, उपभोक्ता अनुसंधान और उपभोक्ता नवाचार के लिए उपयोग के मामलों की खोज करने वाली कंपनियों और कंपनियों में न्यूरसाइंस शोधकर्ता EMOTIV के EEG हेडसेट्स और अनुप्रयोगों की उपयोगिता का पता लगा रहे हैं।

क्या आप EMOTIV के बारे में अधिक जानना चाहते हैं? यहाँ क्लिक करें वेबसाइट पर जाने के लिए या एक डेमो का अनुरोध करें।