Status Model AI dalam Penelitian EEG Neuroscience

Apa yang Anda Dapatkan dari Pembelajaran Mesin (ML) dan Pembelajaran Dalam (DL)

Kita telah memasuki era "data besar", di mana kemajuan ilmiah dan peluang penemuan kurang terbatasi oleh kapasitas penyimpanan dan berbagi data. Sebaliknya, inovasi teknologi dan ilmiah lebih dibatasi oleh kemampuan kita untuk menggunakan data yang tersedia dengan cara yang cepat dan efektif. Dalam hal ini, sistem pemodelan AI yang semakin kuat dan canggih membuktikan bahwa bahkan set data yang paling kompleks dapat disaring menjadi algoritma yang canggih menggunakan kemampuan pemrosesan data waktu nyata.

Neurosains dan AI

Algoritma dan model ini terbukti sangat berguna bagi ilmuwan saraf dan peneliti yang berharap untuk memahami dan merespon lebih baik terhadap proses mental manusia.

Aplikasi-aplikasinya tidak terbatas. Kegunaannya membentang dari pemasaran yang lebih baik dan pengalaman pengguna melalui teknologi pengenalan wajah hingga efisiensi yang ditingkatkan bagi individu dalam mengelola beban kognitif mereka.

Secara khusus, perusahaan penelitian EEG dan otak EMOTIV telah menunjukkan kekuatan ML dan DL dengan menurunkan biaya penelitian otak ini sambil meningkatkan efisiensi dalam pengumpulan dan analisis data. Sebagai imbalannya, ini secara dramatis meningkatkan kegunaan EEG bagi individu, komunitas pendidikan dan akademik, serta perusahaan yang mengeksplorasi kasus penggunaan untuk penelitian konsumen, di antara lainnya.

Kecerdasan Buatan, Pembelajaran Mesin, dan Pembelajaran Dalam

Secara perlahan namun pasti, AI mengalir ke dalam aplikasi yang tidak bisa dibayangkan oleh generasi sebelumnya, menurunkan hambatan biaya untuk penelitian dan membuka jalan yang lebih cepat menuju inovasi teknologi masa depan.

Tidak ada tempat yang lebih jelas daripada di ranah teknologi EEG. Dengan mengintegrasikan pemodelan ML dan DL yang berkembang, ilmuwan saraf membuka potensi besar di beberapa bidang, terutama sistem antarmuka otak-komputer dan pengenalan emosi.

Untuk memahami status terkini model AI dalam memahami data EEG, beberapa elemen harus dibedakan satu sama lain secara konseptual. Sementara istilah seperti "kecerdasan buatan", "pembelajaran mesin", dan "pembelajaran dalam" sering digunakan secara bergantian, ada nuansa penting yang membedakan mereka.

Kecerdasan Buatan

Saat pikiran kreatif pertama kali mengerti bahwa mesin dapat diajari untuk berpikir seperti manusia suatu hari nanti, istilah Kecerdasan Buatan lahir. AI mencakup sejumlah sub-bidang, termasuk pembelajaran mesin dan pembelajaran dalam.

Pembelajaran Mesin

Pembelajaran mesin adalah sub-bidang, atau cabang, dari AI, dilatih menggunakan bank data untuk mengembangkan algoritma yang kompleks. Algoritma ini kemudian dapat digunakan untuk membuat prediksi yang akurat tentang data baru atau sampel, mengembangkan sistem klasifikasi yang sangat tepat untuk data, dan dalam prosesnya, membantu mengungkap pola dan wawasan yang tidak dapat dijangkau oleh ilmuwan tanpa penggunaan mesin ini.

Pembelajaran Dalam

Pembelajaran dalam membawa pembelajaran mesin satu langkah lebih jauh dengan mengotomatiskan lebih banyak aspek dari proses belajar dan pelatihan. Algoritma pembelajaran dalam dapat mendekode set data yang tidak terstruktur, seperti teks atau gambar, dengan demikian memerlukan lebih sedikit intervensi manusia. Untuk alasan ini, pembelajaran dalam telah digambarkan sebagai "pembelajaran mesin yang dapat diskalakan."

Limitasi Historis dan Tantangan EEG: Kebutuhan akan AI

Otak manusia mengandung sekitar 100 miliar neuron. Memahami sepenuhnya hubungan kompleks di antara neuron-neuron ini dan sambungan sinaptik masing-masing memerlukan kemampuan untuk melihat sejumlah besar data otak secara holistik. Selama beberapa dekade, kemampuan untuk mengisolasi pola tingkat meta dari sirkuit saraf dari data EEG telah menjadi langkah utama yang membatasi kegunaan pembacaan EEG.

Teknologi EEG sendiri tidak mahal. Rekaman gelombang otak EEG pertama kali dihasilkan pada akhir tahun 1800-an, dan proses untuk mengumpulkan pembacaan EEG bersifat non-invasif dan relatif tidak rumit.

Namun, biaya yang melekat dalam pengumpulan dan analisis data EEG sebagian besar disebabkan oleh pekerjaan manual untuk memilih artefak asing yang diambil oleh EEG, yang memiliki rasio sinyal-terhadap-noise yang rendah. Data EEG itu kompleks dan membawa aspek nonlinier serta nonstasioner. Ia juga memiliki faktor-faktor yang bervariasi secara unik dari orang ke orang.

Peneliti terpaksa melakukan pra-pemrosesan sejumlah besar data secara manual untuk menghilangkan kebisingan yang tidak perlu dan memperhitungkan semua variabel yang berbeda. Oleh karena itu, selama beberapa waktu, tidak praktis dan tidak dapat dilakukan untuk menggunakan EEG dalam tugas yang lebih canggih seperti pengenalan emosi. Namun, peneliti tetap mencobanya.

Untuk memperlancar pengumpulan dan analisis data otak EEG serta mengurangi hambatan biaya-manfaat bagi peneliti, ilmuwan saraf mengembangkan saluran pemrosesan klasifikasi EEG untuk memecah langkah-langkah mereka, menyempurnakan strategi dan teknik masing-masing, dan meningkatkan aplikasi EEG.

Saluran Klasifikasi EEG 5-Langkah Umum

1. Pra-pemrosesan data.

2. Inisialisasi prosedur klasifikasi.

3. Memisahkan set data untuk pengklasifikasi.

4. Memprediksi kelas dari data baru.

5. Menilai model klasifikasi untuk set data pengujian.

Sementara EEG saat ini masih salah satu metode yang paling biaya-efektif dan informatif untuk menangkap aktivitas otak, kegunaan data EEG terus dibatasi oleh seberapa dapat diandalkan para ilmuwan dapat merekam data otak dan memproses rekaman EEG tersebut secara efisien.

Masa Depan EEG: Munculnya AI dan Kapasitas Data Besar

Istilah "data besar" mengacu pada peningkatan volume, kecepatan, dan variasi dengan mana teknologi modern memungkinkan kita untuk mengumpulkan dan memproses data. Data besar secara dramatis mengubah lanskap ilmu saraf. Singkatnya, kita sekarang, lebih dari sebelumnya, lebih siap untuk memanfaatkan sejumlah besar data yang kita kumpulkan.

Tugas klasifikasi, terutama yang berkaitan dengan mendeteksi keadaan emosional, semakin ditangani oleh proses klasifikasi biner dan multi-label. Algoritma ML terawasi mempelajari data pelatihan, mengembangkan model dan parameter yang dipelajari, dan kemudian menerapkannya pada data baru untuk menetapkan label kelas yang sesuai untuk setiap set data. Proses ini menghilangkan kebutuhan bagi manusia untuk menghabiskan waktu membuat keputusan yang repetitif dan memakan waktu.

MUdah untuk mendengar istilah seperti "kecerdasan buatan" atau "pembelajaran mesin" dan membayangkan dunia futuristik yang dibayangkan dalam artefak budaya pop seperti film 1984, The Terminator. Anda mungkin menganggap bahwa teknologi ini terlalu kompleks untuk dipahami atau bernilai dalam tugas-tugas yang mendasari kehidupan sehari-hari Anda.

Jangan terjebak dalam tekanan itu

AI jauh lebih sederhana daripada yang awalnya dijelaskan dalam hit blockbuster atau klasik fiksi ilmiah yang terkenal seperti novel Isaac Asimov tahun 1950 I, Robot. Bahkan individu di luar studi AI dapat memahami pemodelan AI saat ini dan menggunakan model yang tersedia dalam penelitian mereka sendiri.

Aplikasi ML dan DL Waktu Nyata dalam Literatur Penelitian EEG

Penggunaan algoritma ML dan DL untuk memahami data otak telah meningkat secara substansial dalam beberapa tahun terakhir, seperti yang dibuktikan oleh sebuah tinjauan sistematis yang diterbitkan pada tahun 2021 yang mengidentifikasi penelitian yang ditinjau sejawat yang bertujuan untuk mengembangkan dan menyempurnakan algoritma pemrosesan EEG. Sekitar 63% artikel yang dicakup oleh tinjauan ini diterbitkan dalam tiga tahun terakhir, menunjukkan bahwa pemanfaatan model ini dalam sistem BCI dan penelitian ER di masa depan dapat diharapkan untuk tumbuh.

Dalam artikel yang diterbitkan oleh Lukas Geimen “diagnostik berbasis pembelajaran mesin pada patologi EEG,” dia dan timnya menyelidiki metode ML dan kapasitasnya untuk mengotomatisasi analisis EEG klinis. Dengan mengkategorikan model EEG otomatis menjadi pendekatan berbasis fitur atau end-to-end, mereka “menerapkan kerangka berbasis fitur yang diusulkan dan jaringan saraf dalam untuk jaringan konvolusi temporal (TCN) yang dioptimalkan untuk EEG.” Mereka menemukan bahwa akurasi di kedua pendekatan sangat dekat, berkisar antara 81% hingga 86%. Hasilnya menunjukkan bahwa kerangka pengodean berbasis fitur yang diusulkan memiliki akurasi yang serupa dengan jaringan saraf dalam.

Artikel Yannick Roy et al dalam Journal of Neuroengineering membahas bagaimana dia dan timnya meninjau 154 makalah yang menerapkan DL ke EEG, yang diterbitkan antara Januari 2010 dan Juli 2018. Makalah ini mencakup “domain aplikasi yang berbeda seperti epilepsi, tidur, antarmuka otak-komputer, dan pemantauan kognitif dan afektif.” Mereka menemukan bahwa jumlah data EEG yang digunakan bervariasi dalam jangka waktu dari beberapa menit hingga beberapa jam. Namun, jumlah sampel yang terlihat selama pelatihan model pembelajaran dalam bervariasi dari beberapa lusin hingga beberapa juta. Dalam semua data ini, mereka menemukan bahwa pendekatan pembelajaran dalam lebih akurat daripada baseline tradisional di semua studi yang memanfaatkan ini.

Visualisasi dan analisis menunjukkan bahwa kedua pendekatan menggunakan aspek data yang serupa, misalnya, daya gelombang delta dan theta di lokasi elektroda temporal. Yannick Roy et al berpendapat bahwa akurasi pengodean patologi EEG biner saat ini dapat mencapai hampir 90% karena ketidaksempurnaan kesepakatan antar-penilai dari label klinis dan bahwa pengode ini sudah berguna secara klinis, seperti di bidang di mana ahli EEG klinis jarang. Mereka telah mengusulkan bahwa kerangka berbasis fitur tersedia sebagai sumber terbuka, menawarkan alat baru untuk penelitian pembelajaran mesin EEG.

DL telah melihat peningkatan eksponensial dalam publikasi, mencerminkan minat yang semakin meningkat dalam jenis pemrosesan ini di kalangan komunitas ilmiah.

Apa yang Unik Tentang Data Otak EMOTIV dan Perangkat EEG?

Model ML dan DL menghasilkan terobosan signifikan dalam teknologi EEG. Ketika menyangkut perangkat EEG modern yang paling kompetitif, tidak ada perusahaan yang mendorong batasan lebih jauh daripada EMOTIV.

EMOTIV adalah perusahaan bioinformatika dan pelopor yang memberdayakan komunitas ilmu saraf melalui penggunaan EEG. Inovasi EMOTIV berada di bawah payung BCI, yang juga disebut sebagai “Antarmuka Mesin Pikiran,” “Antarmuka Neural Langsung,” dan “Antarmuka Otak-Mesin.” Teknologi ini telah digunakan selama lebih dari satu dekade untuk melacak kinerja kognitif, memantau emosi, dan mengendalikan objek virtual dan fisik melalui pembelajaran mesin dan perintah mental yang terlatih.

Headset EEG EMOTIV termasuk EMOTIV EPOC FLEX (EEG 32-saluran), EMOTIV INSIGHT 2.0 (EEG 5-saluran), dan EPOC X (EEG 14-saluran). Algoritma unik mereka mendeteksi:

• Frustrasi

• Minat

• Relaksasi

• Kegembiraan

• Keterlibatan

• Stres

• Perhatian

EMOTIV mengembangkan jauh lebih dari sekadar headset EEG. Mereka telah membantu membangun ekosistem alat dan fitur yang dapat dimanfaatkan oleh akademisi, pengembang web, dan bahkan individu penasaran tanpa latar belakang ilmu saraf.

EmotivLABS

EmotivLABS, membantu menghubungkan pengguna individual dengan peneliti, memfasilitasi peluang untuk crowdsourcing data otak EMOTIV.

EMOTIV Cortex

Dengan EMOTIV Cortex, peneliti dapat mengembangkan aplikasi kustom yang menawarkan alat kepada pengguna untuk menciptakan pengalaman dan aktivasi pribadi menggunakan data otak waktu nyata.

EmotivPRO

Peneliti dan lembaga dapat memasangkan perangkat EMOTIV mereka dengan EmotivPRO, yang membantu membangun, menerbitkan, memperoleh, dan menganalisis data EEG.

EmotivPRO menawarkan analisis terintegrasi dari data pasca-proses menggunakan analis berbasis cloud milik EMOTIV, menghilangkan kebutuhan bagi peneliti untuk mengekspor rekaman mereka.

Saat alur pemrosesan diselesaikan di server cloud EMOTIV, ini mengurangi beban pada sistem Anda dan memungkinkan Anda menghemat sumber daya. Dengan teknologi AI dan ML EEG ini, tidak hanya Anda dapat lebih menghemat sumber daya, tetapi Anda juga mendapatkan analisis data kompleks secara waktu nyata. Capai lebih banyak dengan studi Anda dengan memanfaatkan kegunaan teknologi cloud yang merangkum hari-hari kerja menjadi hitungan menit dan menyelesaikan tugas yang memakan waktu.

Dengan headset dan aplikasi EEG-nya, EMOTIV telah melanjutkan misi perusahaan untuk memberdayakan individu dalam membuka cara pikir mereka dan mempercepat penelitian otak global.

Lembaga penelitian sedang menemukan teknologi EEG jarak jauh yang murah dari EMOTIV. Demikian pula, peneliti ilmu saraf di perusahaan dan lembaga yang menjelajahi kasus penggunaan untuk penelitian konsumen dan inovasi konsumen sedang menemukan kegunaan headset dan aplikasi EEG EMOTIV untuk beberapa aplikasi penting bisnis.

Ingin belajar lebih lanjut tentang EMOTIV? Klik di sini untuk mengunjungi situs web atau meminta demo.