अवलोकन

Emotiv BCI (ब्रेन-कंप्यूटर इंटरफेस) प्लेटफ़ॉर्म को उपयोगकर्ता की मंशा को डिजिटल आदेशों में अनुवाद करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिसमें Emotiv हेडसेट से एकत्र की गई EEG डेटा का उपयोग किया जाता है। इस अनुवाद का एक प्रमुख घटक इसकी अंतर्निहित सिग्नल प्रोसेसिंग और मशीन लर्निंग क्षमताओं में निहित है। ये उपकरण सिस्टम को मानसिक आदेशों को प्रभावी रूप से वर्गीकृत करने में सक्षम बनाते हैं, यहां तक कि न्यूनतम प्रशिक्षण डेटा के साथ भी।

सिग्नल प्रोसेसिंग तकनीकें

प्लेटफ़ॉर्म कई सिग्नल प्रोसेसिंग तकनीकों का उपयोग करता है ताकि कच्ची EEG डेटा से महत्वपूर्ण विशेषताओं को निकाला जा सके। इन तकनीकों में शामिल हैं:

• फिल्टरिंग: EEG संकेतों को शोर को हटाने और प्रासंगिक आवृत्ति बैंड को अलग करने के लिए फ़िल्टर किया जाता है।

• रूपांतरण और विशेषता निष्कर्षण: विभिन्न मानसिक अवस्थाओं का प्रतिनिधित्व करने के लिए विशेषताओं को उत्पन्न करने के लिए रूपांतरणों का एक संयोजन लागू किया जाता है, जिसमें कम विलंबता और उच्च विश्वसनीयता होती है।
  
  
  
  

यह पूर्व-प्रसंस्करण सुनिश्चित करता है कि मशीन लर्निंग एल्गोरिदम में दिए गए डेटा साफ, प्रतिनिधि और वास्तविक समय विश्लेषण के लिए उपयुक्त है।

मशीन लर्निंग दृष्टिकोण

EmotivBCI ऐप उपयोगकर्ता-परिभाषित मानसिक आदेशों को वर्गीकृत करने के लिए गॉसियन मिश्रण मॉडल (GMMs) का उपयोग करता है। यह मॉडल इस वजह से चुना गया था:

• छोटी डेटा सेट के साथ दक्षता: GMMs सीमित प्रशिक्षण डेटा के साथ अच्छा प्रदर्शन करते हैं - सामान्यतः प्रति वर्ग प्रति प्रशिक्षण उदाहरण के लिए केवल लगभग 8 सेकंड की आवश्यकता होती है।

• कम विलंबता: GMMs का प्रभावी विशेषता निष्कर्षण के साथ संयोजन सुनिश्चित करता है कि सिस्टम उपयोगकर्ता की इनपुट पर जल्दी प्रतिक्रिया कर सके।

• स्केलेबिलिटी: जबकि GMMs वर्गों की संख्या बढ़ने पर प्रभावी रहते हैं, उपयोगकर्ता और सिस्टम के अध्ययन की जटिलता बढ़ती जाती है।

• तेज़ प्रशिक्षण और अनुकरण: मानसिक आदेश GMM हस्ताक्षर को कम शक्ति वाले प्रोसेसर का उपयोग करते हुए एक सेकंड से कम में प्रशिक्षित किया जाता है। अनुकरण वास्तविक समय में होता है।
  
  
  
  

मानव-मशीन सह-प्रशिक्षण

Emotiv BCI प्लेटफ़ॉर्म का एक अनोखा पहलू इसका द्वि-प्रशिक्षण प्रणाली है, जहाँ मशीन और उपयोगकर्ता दोनों एक साथ सीख रहे हैं:

• उपयोगकर्ता को मानसिक पैटर्न उत्पन्न करने के लिए सीखना होगा जो:

  • विशिष्ट: विश्राम या पृष्ठभूमि मस्तिष्क गतिविधि से स्पष्ट रूप से अलग।

  • पुनरुत्पादक: जब समान मानसिक आदेश का प्रयास किया जाता है तो लगातार उत्पन्न होता है।

  • अलग: विभिन्न आदेशों में अद्वितीय।

• मशीन इन उदाहरणों से सीखती है, और अधिक प्रशिक्षण डेटा संग्रहित होने पर वर्गीकरण सटीकता में सुधार करती है।

जैसे-जैसे उपयोगकर्ता अधिक कुशल होते हैं, वे एक नए “हस्ताक्षर” के साथ प्रशिक्षण को फिर से शुरू करने का विकल्प चुन सकते हैं - एक साफ डेटा सेट जो प्रारंभिक प्रशिक्षण प्रयासों के शोर को समाप्त करता है, जिससे बेहतर सिस्टम प्रदर्शन होता है।

निष्कर्ष

Emotiv का BCI प्लेटफ़ॉर्म प्रदर्शन और उपयोगिता के बीच संतुलन स्थापित करता है, जो गॉसियन मिश्रण मॉडल और परिष्कृत सिग्नल प्रोसेसिंग का उपयोग करके न्यूनतम डेटा के साथ प्रभावी मानसिक आदेश वर्गीकरण की अनुमति देता है। इसका मानव-इन-द-लूप प्रशिक्षण मॉडल उपयोगकर्ता के अध्ययन के महत्व को पहचानता है ताकि इष्टतम परिणाम प्राप्त किया जा सके।