機械学習（ML）とディープラーニング（DL）から得られるもの

私たちは「ビッグデータ」の時代に入り、科学の進歩や発見の機会は、データの保存や共有能力による制約を受けにくくなりました。その代わりに、技術的および科学的なイノベーションは、この豊富に利用可能なデータをいかに迅速かつ効果的に活用できるかという能力によって制約されるようになっています。この意味で、ますます強力で洗練されたAIモデリングシステムは、リアルタイムのデータ処理能力を使用することで、最も複雑なデータセットであっても洗練されたアルゴリズムに抽出できることを証明しています。

脳科学とAI

これらのアルゴリズムとモデルは、人間の精神プロセスを理解し、より適切に対応しようとする脳科学者や研究者にとって、特に有用であることが証明されています。

その応用は無限です。実用性は、顔認識技術を通じたより優れたマーケティングやユーザーエクスペリエンスから、個人が認知負荷を調整する際の効率向上にまで及びます。

特に、EEG（脳波）および脳研究企業であるEmotivは、データ収集と分析の効率を高めつつ、この脳研究の実施コストを下げることで、MLとDLの力を実証してきました。その結果、個人、教育・学術コミュニティ、そして消費者調査などのユースケースを模索する企業にとって、EEGの有用性が劇的に向上しました。

人工知能、機械学習、そしてディープラーニング

ゆっくりと、しかし確実に、AIは前世代では想像もできなかったようなアプリケーションに入り込み、研究へのコスト障壁を下げ、明日の技術革新へのより速いルートを切り開いています。

それが最も顕著に現れているのが、EEG技術の領域です。進歩するMLおよびDLモデリングを統合することで、脳科学者はいくつかの領域、特にブレイン・コンピュータ・インタフェース（BCI）システムや感情認識において、広大な可能性を解き放ちつつあります。

EEGデータを理解する上でのAIモデルの現状を理解するためには、いくつかの要素を概念的に区別する必要があります。「人工知能（AI）」、「機械学習」、「ディープラーニング」といった用語はしばしば同じように使われますが、それらを区別する重要なニュアンスが存在します。

人工知能（AI）

創造的な精神が、いつか機械に人間のように考えることを教えられると初めて理解したとき、「人工知能（AI）」という言葉が誕生しました。AIは、機械学習やディープラーニングを含むいくつかのサブフィールドを包括しています。

機械学習

機械学習は、複雑なアルゴリズムを開発するためにデータバンクを使用してトレーニングされたAIのサブフィールド、または分岐分野です。これらのアルゴリズムは、新しいデータやサンプルデータについての正確な予測、データの高精度な分類システムの構築、そしてその過程で、これらの機械を使用しなければ科学者にとって実用的ではないパターンやインサイトを発見するのに役立ちます。

ディープラーニング

ディープラーニングは、学習とトレーニングプロセスのより多くの側面を自動化することで、機械学習を一歩進めたものです。ディープラーニングのアルゴリズムは、テキストや画像などの非構造化データセットをデコードできるため、人間による介入をはるかに少なく抑えることができます。このため、ディープラーニングは「スケーラブルな機械学習」とも表現されてきました。

EEGの歴史的限界と課題：AIの必要性

人間の脳には、およそ1000億個のニューロンが存在します。これらのニューロンとその各シナプス接続の間の複雑な関係を完全に理解するためには、膨大な量の脳データを総合的に観察する能力が必要です。何十年もの間、EEGデータから神経回路のメタレベルのパターンを分離する能力が、EEGの測定値の有用性における主な律速段階となっていました。

EEG技術自体は安価です。最初のEEG脳波記録は1800年代後半に生成され、EEGの測定値を収集するプロセスは非侵襲的で、比較的シンプルです。

しかし、EEGのデータ収集と分析に固有のコストは、信号対雑音比（SN比）が低いEEGによって拾われた無関係なノイズを、手作業で手際よく取り除く作業に主に起因していました。EEGデータは複雑であり、非線形かつ非定常な側面を併せ持っています。また、個人によって固有に変化する要因もあります。

研究者は、不要なノイズを取り除き、すべての異なる変数を考慮するために、膨大な量のデータを手作業でプリプロセス（前処理）せざるを得ませんでした。そのため、感情認識のような、より洗練されたタスクにEEGを使用することは、かなりの期間、非実用的であり不可能でした。それでも、研究者たちは挑戦し続けました。

EEG脳データの収集と分析を合理化し、研究者に対する費用便益の障壁を減らすために、脳科学者はEEG分類処理パイプラインを開発し、そのステップを分解してそれぞれの戦略や技術を洗練させ、EEGの応用力を一押ししました。

一般的な5ステップのEEG分類パイプライン

1. データの前処理。

2. 分類手順の初期化。

3. 分類器のためのデータセットの分割。

4. 新しいデータのクラスの予測。

5. テストデータセットに対する分類モデルの評価。

現在でもEEGは脳活動を記録するための最もコスト効率が良く情報量の多い手法の1つですが、EEGデータの有用性は、科学者がどれだけ確実に脳データを記録し、効率的にそのEEG記録を処理できるかによって、今なお制限され続けています。

EEGの未来：AIとビッグデータ能力の台頭

「ビッグデータ」という言葉は、現代のテクノロジーによって私たちがデータを収集・処理できる、増大する量、速度、そして多様性を指します。ビッグデータは脳科学の展望を劇的に変えつつあります。端的に言えば、私たちは、収集している膨大なデータを活用するための備えが、かつてないほど整っているのです。

分類タスク、特に感情状態の検出に関するタスクは、バイナリ（2クラス）およびマルチラベルの分類プロセスによって処理されることが増えています。教師ありMLアルゴリズムは、トレーニングデータを学習し、モデルと学習パラメータを構築し、それを新しいデータに適用して、各データセットにそれぞれのクラスラベルを割り当てます。このプロセスにより、人間が反復的で時間のかかる決定を下す必要がなくなります。

「人工知能」や「機械学習」といった言葉を聞くと、映画『ターミネーター』（1984年）のようなポップカルチャー作品で描かれる未来の世界を想像しがちです。これらのテクノロジーは複雑すぎて理解できない、あるいは日常生活の根底にある当たり前のタスクには役に立たない、と思い込んでしまうかもしれません。

その罠に陥らないでください

AIは、大ヒット映画や、アイザック・アシモフが1950年に著した『我、ロボット』のようなSFの名作で当初詳細に描かれていたものよりも、はるかにシンプルです。AIの研究者以外の人でも、現在のAIモデリングを理解し、利用可能なモデルを自分の研究に活用することができます。

EEG研究文献におけるリアルタイムMLおよびDLの応用

脳データを理解するためのMLおよびDLアルゴリズムの使用は、近年大幅に増加しています。これは、EEG処理アルゴリズムの開発と洗練を目的とした査読済み研究を特定した、2021年発表の系統的レビューによって証明されています。このレビューの対象となった論文の約63%が過去3年間に発表されたものであり、将来のBCIシステムやER（感情認識）研究におけるこれらのモデルの活用は拡大していくことが予想されます。

Lukas Geimen氏の発表された論文「Machine-learning-based diagnostics of EEG pathology（機械学習に基づくEEG病理診断）」では、彼と彼のチームがML手法と、臨床EEG分析を自動化する能力について調査しました。自動化されたEEGモデルを特徴ベース（feature-based）アプローチまたはエンドツーエンドアプローチに分類することで、彼らは「提案された特徴ベースのフレームワーク、およびEEG向けに最適化された時間畳み込みネットワーク（TCN）である深層ニューラルネットワークを適用」しました。その結果、両アプローチにおける精度は驚くほど僅差であり、81％から86％の範囲に収まることを見出しました。この結果は、提案された特徴ベースのデコードフレームワークが、深層ニューラルネットワークと同等の精度を持つことを示しています。

Yannick Roy氏らのJournal of Neuroengineeringに掲載された論文では、2010年1月から2018年7月の間に発表された、EEGにDLを適用した 154 本の論文を、彼と彼のチームがどのようにレビューしたかについて論じています。これらの論文は、「てんかん、睡眠、ブレイン・コンピューター・インターフェース、そして認知および情動のモニタリングといった様々な応用分野」にまたがっていました。彼らは、使用されたEEGデータの量が、数分から数時間の時間幅で異なることを発見しました。しかし、ディープラーニングモデルのトレーニング中に見られたサンプルの数は、数十個から数百万個まで幅がありました。これらすべてのデータの中で、彼らは、これらを利用したすべての研究において、ディープラーニングアプローチが従来の水準（ベースライン）よりも正確であることを発見しました。

可視化と分析は、両方のアプローチがデータの類似した側面（例：側頭電極位置におけるデルタおよびシータ周波数帯のパワー）を使用していることを示しました。Yannick Roy氏らは、臨床ラベルのアグリーメント（評価者間一致）が不完全であるため、現在のバイナリEEG病理デコーダーの精度は90%近くで頭打ちになる可能性があるものの、そのようなデコーダーは、臨床EEGの専門家が不足している地域などにおいてすでに臨床的に有用である、と主張しています。彼らは、特徴ベースのフレームワークをオープンソースとして利用可能にし、EEG機械学習研究のための新しいツールを提供することを提案しました。

DLに関連する出版物は飛躍的に増加しており、科学コミュニティにおいてこの種の処理に対する関心が高まっていることを反映しています。

Emotivの脳データとEEGデバイスの何がユニークなのか？

MLおよびDLモデルは、EEG技術において画期的な進歩をもたらしています。市場にある最も競争力のある新世代のEEGデバイスに関して言えば、Emotivほどその限界を押し広げている企業はありません。

Emotivはバイオインフォマティクス企業であり、EEGの使用を通じて神経科学コミュニティを力づける先駆者です。Emotivの技術革新は、「マインド・マシン・インターフェース」、「直接神経インターフェース」、「ブレイン・マシン・インターフェース」とも呼ばれるBCIの傘下にあります。これらのテクノロジーは、機械学習とトレーニングされた精神的コマンドを通じて、認知パフォーマンスを追跡し、感情を監視し、仮想および物理オブジェクトを制御するために、10年以上にわたって使用されてきました。

EmotivのEEGヘッドセットには、Emotiv EPOC FLEX（32チャンネルEEG）、Emotiv INSIGHT 2.0（5チャンネルEEG）、およびEPOC X（14チャンネルEEG）などがあります。独自のアルゴリズムは、以下を検出します：

• 欲求不満（Frustration）

• 興味（Interest）

• リラックス（Relaxation）

• 興奮（Excitement）

• エンゲージメント（Engagement）

• ストレス（Stress）

• 集中力（Attention）

Emotivが進化させているのは、EEGヘッドセットだけにとどまりません。彼らは、学者、ウェブ開発者、さらには神経科学のバックグラウンドを持たない好奇心旺盛な個人でも利用できる、ツールと機能のエコシステムの育成を支援してきました。

EmotivLABS

EmotivLABSは、個々のユーザーと研究者を結びつけ、Emotivの脳データをクラウドソーシングする機会を創出します。

Emotiv Cortex

Emotiv Cortexを使用することで、研究者はカスタムアプリケーションを開発し、ユーザーに対して、リアルタイムの脳データを使用したパーソナライズされた体験やアクティベーションを作成するためのツールを提供できます。

EmotivPRO

研究者や機関は、自らのEmotivデバイスをEmotivPROとペアリングすることができ、これによりEEGデータの構築、公開、取得、分析がサポートされます。

EmotivPROは、Emotiv独自のクラウドベースの画期的なアナライザーを使用して、収集後のデータの一元的な分析機能を提供するため、研究者が記録データをエクスポートする必要がなくなります。

処理パイプラインはEmotivのクラウドサーバー上で実行されるため、システムへの負荷が軽減され、リソースを節約できます。このAIおよびML EEGテクノロジーにより、リソースを効率的に活用できるだけでなく、複雑なリアルタイムデータ分析の恩恵を受けることができます。数日間の作業をわずか数分に凝縮するクラウドテクノロジーの有用性を活用し、時間のかかるタスクを完了させて、研究をさらに前進させましょう。

EEGヘッドセットとアプリケーションを通じて、Emotivは、個人が自らの心の仕組みを解き明かし、グローバルな脳研究を加速できるよう支援するという同社のミッションを推進してきました。

研究機関は、Emotivの低コストでリモート対応可能なEEG技術を採用し始めています。同様に、消費者調査や消費者イノベーションのユースケースを模索している企業や法人の神経科学研究者も、いくつかのビジネスに不可欠なアプリケーションにおいて、EmotivのEEGヘッドセットとアプリケーションの有用性を見出しています。

Emotivについてもっと詳しく知りたいですか？ こちらをクリックして、ウェブサイトにアクセスするか、デモをリクエストしてください。