अवलोकन

इमोटिव बीसीआई (ब्रेन-कंप्यूटर इंटरफेस) प्लेटफ़ॉर्म को इमोटिव हेडसेट से प्राप्त ईईजी डेटा का उपयोग करके उपयोगकर्ता की मंशा को डिजिटल आदेशों में अनुवाद करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। इस अनुवाद का एक प्रमुख घटक इसके इन-बिल्ट सिग्नल प्रोसेसिंग और मशीन लर्निंग क्षमताओं में है। ये उपकरण प्रणाली को मानसिक आदेशों को प्रभावी ढंग से वर्गीकृत करने में सक्षम बनाते हैं, यहां तक कि न्यूनतम प्रशिक्षण डेटा के साथ भी।

सिग्नल प्रोसेसिंग तकनीकें

प्लेटफ़ॉर्म कच्चे ईईजी डेटा से सार्थक विशेषताओं को निकालने के लिए कई संकेत प्रसंस्करण तकनीकों का उपयोग करता है। इन तकनीकों में शामिल हैं:

• फिल्टरिंग: ईईजी संकेतों को शोर को दूर करने और प्रासंगिक आवृत्ति बैंड को अलग करने के लिए फिल्टर किया जाता है।

• ट्रांसफॉर्म और विशेषता निष्कर्षण: विशेषताओं को उत्पन्न करने के लिए परिवर्तनों का संयोजन लागू किया जाता है जो कम विलंबता और उच्च विश्वसनीयता के साथ विशिष्ट मानसिक अवस्थाओं का प्रतिनिधित्व कर सकते हैं।

इस पूर्व प्रसंस्करण से यह सुनिश्चित होता है कि मशीन लर्निंग एल्गोरिदम में डाले गए डेटा साफ, प्रतिनिधि, और वास्तविक समय के विश्लेषण के लिए उपयुक्त हैं।

मशीन लर्निंग दृष्टिकोण

इमोटिव बीसीआई ऐप उपयोगकर्ता-परिभाषित मानसिक आदेशों को वर्गीकृत करने के लिए गॉसियन मिक्सचर मॉडल (जीएमएम) का उपयोग करता है। इस मॉडल का चयन इसलिए किया गया क्योंकि:

• छोटे डेटासेट के साथ दक्षता: जीएमएम सीमित प्रशिक्षण डेटा के साथ अच्छी तरह से काम करते हैं — आमतौर पर प्रति श्रेणी प्रति प्रशिक्षण उदाहरण लगभग 8 सेकंड की आवश्यकता होती है।

• कम विलंबता: जीएमएम को कुशल विशेषता निष्कर्षण के साथ संयोजित करने से यह सुनिश्चित होता है कि प्रणाली उपयोगकर्ता इनपुट का तेजी से प्रतिक्रिया कर सके।

• विस्तार: हालांकि कक्षाओं की संख्या बढ़ने पर जीएमएम प्रभावी रहते हैं, लेकिन उपयोगकर्ता और सिस्टम के शिक्षण की जटिलता बढ़ जाती है।

• तेज प्रशिक्षण और अनुमान: मानसिक आदेश जीएमएम हस्ताक्षर को कम-शक्ति वाले प्रोसेसर का उपयोग करके एक सेकंड से भी कम समय में प्रशिक्षित किया जाता है। अनुमान वास्तविक समय में होता है।

मानव-मशीन सह-प्रशिक्षण

इमोटिव बीसीआई प्लेटफ़ॉर्म का एक अनूठा पहलू इसका द्विशिक्षा प्रणाली है, जहां मशीन और उपयोगकर्ता दोनों एक साथ सीख रहे हैं:

• उपयोगकर्ता को मानसिक पैटर्न उत्पन्न करने सीखना चाहिए जो:

  • विशिष्ट: आराम या पृष्ठभूमि मस्तिष्क गतिविधि से स्पष्ट रूप से भिन्न हों।

  • पुनरुत्पादनीय: जब भी वही मानसिक आदेश प्रयास किया जाए, तो लगातार उत्पन्न हो।

  • अलग करने योग्य: विभिन्न आदेशों के पार अद्वितीय हो।

• मशीन इन उदाहरणों से सीखती है, और जैसे-जैसे अधिक प्रशिक्षण डेटा एकत्र किया जाता है, वर्गीकरण की सटीकता में सुधार होता है।

जब उपयोगकर्ता अधिक कुशल बन जाते हैं, तो वे एक नई "हस्ताक्षर" के साथ प्रशिक्षण पुनः आरंभ करना चुन सकते हैं — एक साफ डेटा सेट जो शोर वाले प्रारंभिक प्रशिक्षण प्रयासों को छोड़ देता है, जिससे सिस्टम का प्रदर्शन बेहतर होता है।

निष्कर्ष

इमोटिव का बीसीआई प्लेटफ़ॉर्म प्रदर्शन और उपयोगिता के बीच संतुलन बनाता है, जो गॉसियन मिक्सचर मॉडल और परिष्कृत संकेत प्रसंस्करण का उपयोग करके न्यूनतम डेटा के साथ प्रभावी मानसिक आदेश वर्गीकरण की अनुमति देता है। इसकी मानव-इन-द-लूप प्रशिक्षण मॉडल उपयोगकर्ता के शिक्षण के महत्व को पहचानती है ताकि इष्टतम परिणाम प्राप्त हो सके।