Co zyskujesz dzięki uczeniu maszynowemu (ML) i uczeniu głębokiemu (DL)

Wkroczyliśmy w erę „big data”, w której postęp naukowy i możliwości odkryć są w mniejszym stopniu ograniczane przez pojemność przechowywania i udostępniania danych. Zamiast tego innowacje technologiczne i naukowe są bardziej ograniczane przez naszą zdolność do szybkiego i skutecznego wykorzystywania tych obficie dostępnych danych. W tym sensie coraz bardziej solidne i wyrafinowane systemy modelowania sztucznej inteligencji udowadniają, że nawet najbardziej złożone zestawy danych można przekształcić w zaawansowane algorytmy przy użyciu możliwości przetwarzania danych w czasie rzeczywistym.

Neuronauka i sztuczna inteligencja

Algorytmy te i modele okazują się szczególnie przydatne dla neuronaukowców i badaczy, którzy chcą zrozumieć ludzkie procesy psychiczne i lepiej na nie reagować.

Zastosowania są nieograniczone. Użyteczność rozciąga się od lepszego marketingu i doświadczeń użytkowników dzięki technologiom rozpoznawania twarzy po wyższą wydajność poszczególnych osób w zarządzaniu ich obciążeniem poznawczym.

W szczególności firma zajmująca się badaniami nad EEG i mózgiem, Emotiv, zademonstrowała moc ML i DL, obniżając koszty prowadzenia tych badań nad mózgiem, jednocześnie zwiększając wydajność gromadzenia i analizy danych. To z kolei radykalnie zwiększyło użyteczność EEG dla osób fizycznych, społeczności edukacyjnych i akademickich oraz przedsiębiorstw badających przypadki użycia między innymi w badaniach konsumenckich.

Sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe i uczenie głębokie

Powoli, ale nieuchronnie, sztuczna inteligencja wkracza do aplikacji, o których poprzednie pokolenia nie mogłyby nawet pomarzyć, obniżając bariery kosztowe badań i torując szybszą drogę do innowacji technologicznych jutra.

Nigdzie nie jest to bardziej widoczne niż w dziedzinie technologii EEG. Dzięki integracji zaawansowanego modelowania ML i DL neuronaukowcy odblokowują ogromny potencjał w kilku obszarach, w szczególności w systemach interfejsu mózg-komputer i rozpoznawaniu emocji.

Aby zrozumieć obecny stan modeli sztucznej inteligencji w interpretacji danych EEG, należy pojęciowo odróżnić od siebie kilka elementów. Choć terminy takie jak „sztuczna inteligencja”, „uczenie maszynowe” i „uczenie głębokie” są często używane zamiennie, istnieją ważne niuanse, które je odróżniają.

Sztuczna inteligencja

Kiedy kreatywne umysły po raz pierwszy zrozumiały, że maszyny można nauczyć myśleć jak ludzie, narodził się termin Sztuczna Inteligencja. Sztuczna inteligencja obejmuje kilka poddziedzin, w tym uczenie maszynowe i uczenie głębokie.

Uczenie maszynowe

Uczenie maszynowe to poddziedzina, czyli gałąź sztucznej inteligencji, trenowana przy użyciu banków danych w celu opracowywania złożonych algorytmów. Algorytmy te można następnie wykorzystać do tworzenia dokładnych prognoz dotyczących nowych lub przykładowych danych, opracowywania wysoce precyzyjnych systemów klasyfikacji danych, a przy okazji pomagania w odkrywaniu wzorców i spostrzeżeń, które bez pomocy tych maszyn byłyby dla naukowców niepraktyczne do znalezienia.

Uczenie głębokie

Uczenie głębokie idzie o krok dalej niż uczenie maszynowe, automatyzując więcej aspektów procesu uczenia się i treningu. Algorytmy uczenia głębokiego potrafią dekodować nieustrukturyzowane zestawy danych, takie jak tekst czy obrazy, wymagając tym samym znacznie mniejszej interwencji człowieka. Z tego powodu uczenie głębokie określane jest jako „skalowalne uczenie maszynowe”.

Historyczne ograniczenia i wyzwania EEG: Potrzeba sztucznej inteligencji

Ludzki mózg zawiera około 100 miliardów neuronów. Pełne zrozumienie złożonych relacji między tymi neuronami i ich odpowiednimi połączeniami synaptycznymi wymaga zdolności do holistycznego patrzenia na ogromne ilości danych o mózgu. Przez dziesięciolecia zdolność do izolowania wzorców sieci neuronowych na poziomie meta z danych EEG stanowiła główny krok ograniczający użyteczność odczytów EEG.

Sama technologia EEG jest niedroga. Pierwsze zapisy fal mózgowych EEG powstały pod koniec XIX wieku, a proces zbierania odczytów EEG jest nieinwazyjny i stosunkowo prosty.

Jednak koszty nierozerwalnie związane z gromadzeniem i analizą danych EEG przypisywano przede wszystkim pracy ręcznej polegającej na ręcznym wyłapywaniu obcych artefaktów rejestrowanych przez EEG, które charakteryzuje się niskim stosunkiem sygnału do szumu. Dane EEG są złożone i mają zarówno aspekty nieliniowe, jak i niestacjonarne. Istnieją również czynniki, które różnią się wyjątkowo w zależności od osoby.

Badacze byli zmuszeni do ręcznego wstępnego przetwarzania ogromnych ilości danych, aby usunąć niepotrzebny szum i uwzględnić wszystkie zmienne. Z tego powodu przez dość długi czas stosowanie EEG w bardziej wyrafinowanych zadaniach, takich jak rozpoznawanie emocji, było niepraktyczne i niewykonalne. Mimo to badacze próbowali.

Aby usprawnić gromadzenie i analizę danych o mózgu z EEG oraz zmniejszyć barierę kosztów do korzyści dla badaczy, neuronaukowcy opracowali potok przetwarzania klasyfikacji EEG, aby podzielić swoje kroki, udoskonalić odpowiednie strategie oraz techniki i zwiększyć zakres zastosowań EEG.

Ogólny 5-stopniowy potok klasyfikacji EEG

1. Wstępne przetwarzanie danych.

2. Inicjacja procedury klasyfikacji.

3. Podział zestawu danych dla klasyfikatora.

4. Przewidywanie klasy nowych danych.

5. Ocena modelu klasyfikacji dla testowego zbioru danych.

Chociaż EEG jest obecnie nadal jedną z najbardziej opłacalnych i pouczających metod rejestrowania aktywności mózgu, użyteczność danych EEG nadal jest ograniczona przez to, jak wiarygodnie naukowcy mogą rejestrować dane mózgowe i skutecznie przetwarzać te zapisy EEG.

Przyszłość EEG: wzrost możliwości sztucznej inteligencji i Big Data

Termin „big data” odnosi się do rosnącej ilości, szybkości i różnorodności, z jakimi nowoczesna technologia pozwala nam zbierać i przetwarzać dane. Big data dramatycznie zmienia krajobraz neuronaukowy. Mówiąc najprościej, jesteśmy teraz bardziej niż kiedykolwiek lepiej przygotowani do korzystania z ogromnych ilości gromadzonych danych.

Zadania klasyfikacyjne, zwłaszcza te związane z wykrywaniem stanów emocjonalnych, są coraz częściej obsługiwane przez procesy klasyfikacji binarnej i wieloetykietowej. Nadzorowane algorytmy ML uczą się danych treningowych, opracowują modele i wyuczone parametry, a następnie stosują je do nowych danych w celu przypisania każdemu zestawowi danych odpowiednich etykiet klas. Proces ten eliminuje potrzebę poświęcania czasu przez ludzi na podejmowanie powtarzalnych, czasochłonnych decyzji.

Łatwo usłyszeć terminy takie jak „sztuczna inteligencja” lub „uczenie maszynowe” i pomyśleć o futurystycznych światach wyobrażonych w dziełach popkultury, takich jak film Terminator z 1984 roku. Można założyć, że technologie te są zbyt złożone, aby można je było zrozumieć lub by były przydatne w powszechnych zadaniach, które towarzyszą codzienne życiu.

Nie wpadaj w tę pułapkę

Sztuczna inteligencja jest znacznie mniej skomplikowana, niż pierwotnie przedstawiano w kinowych hitach czy klasykach science-fiction, takich jak powieść Isaaca Asimova z 1950 roku Ja, robot. Nawet osoby spoza obszaru badań nad sztuczną inteligencją mogą zrozumieć obecne modelowanie sztucznej inteligencji i korzystać z dostępnych modeli we własnych badaniach.

Zastosowania ML i DL w czasie rzeczywistym w literaturze badawczej dotyczącej EEG

Wykorzystanie algorytmów ML i DL do interpretacji danych o mózgu znacznie wzrosło w ostatnich latach, o czym świadczy przegląd systematyczny opublikowany w 2021 roku, w którym zidentyfikowano recenzowane badania mające na celu opracowanie i udoskonalenie algorytmów przetwarzania EEG. Około 63% artykułów objętych tym przeglądem opublikowano w ciągu ostatnich trzech lat, co sugeruje, że można oczekiwać wzrostu wykorzystania tych modeli w przyszłych systemach BCI i badaniach nad ER.

W opublikowanym przez Lukasa Geimena artykule „Machine-learning-based diagnostics of EEG pathology” wraz ze swoim zespołem badał metody ML i ich zdolność do automatyzacji klinicznej analizy EEG. Kategoryzując zautomatyzowane modele EEG na podejścia oparte na cechach lub podejścia typu end-to-end, „zastosowali proponowaną strukturę opartą na cechach i głębokie sieci neuronowe – zoptymalizowaną pod kątem EEG czasową sieć konwolucyjną (TCN)”. Odkryli, że dokładność w obu podejściach była zaskakująco zbliżona i wynosiła od 81% do 86%. Wyniki pokazują, że proponowana struktura dekodowania oparta na cechach ma podobną dokładność jak głębokie sieci neuronowe.

Artykuł Yannicka Roya i wsp. w Journal of Neuroengineering omawia, w jaki sposób on i jego zespół dokonali przeglądu 154 prac stosujących DL do EEG, opublikowanych w okresie od stycznia 2010 do lipca 2018 r. Prace te obejmowały „różne domeny zastosowań, takie jak epilepsja, sen, interfejs mózg-komputer oraz monitorowanie poznawcze i afektywne”. Odkryli, że ilość wykorzystanych danych EEG różniła się w czasie od kilku minut do kilkunastu godzin. Jednak liczba próbek napotkanych podczas treningu modeli uczenia głębokiego wahała się od kilkudziesięciu do kilku milionów. W ramach wszystkich tych danych odkryli, że podejścia oparte na uczeniu głębokim były dokładniejsze niż tradycyjne podejścia bazowe we wszystkich badaniach, w których je zastosowano.

Wizualizacje i analizy wykazały, że oba podejścia wykorzystywały podobne aspekty danych, np. moc pasma delta i theta w skroniowych lokalizacjach elektrod. Yannick Roy i wsp. argumentują, że dokładność obecnych binarnych dekoderów patologii EEG mogłaby nasycić się na poziomie niemal 90% ze względu na niedoskonałą zgodność między oceniającymi etykietami klinicznymi i że takie dekodery są już użyteczne klinicznie, na przykład w obszarach, w których eksperci kliniczni EEG są rzadkością. Zaproponowali, aby ramy oparte na cechach były dostępne jako open source, oferując nowe narzędzie do badań nad uczeniem maszynowym EEG.

W przypadku DL odnotowano wykładniczy wzrost liczby publikacji, co odzwierciedla rosnące zainteresowanie tego typu przetwarzaniem wśród społeczności naukowej.

Co jest wyjątkowego w danych mózgowych i urządzeniach EEG firmy Emotiv?

Modele ML i DL przynoszą przełomowe postępy w technologiach EEG. Jeśli chodzi o najbardziej konkurencyjne urządzenia EEG nowej generacji na rynku, żadna firma nie przesuwa granic bardziej niż Emotiv.

Emotiv to firma bioinformatyczna i pionier we wspieraniu społeczności neuronaukowej poprzez wykorzystanie EEG. Innowacje Emotiv mieszczą się pod parasolem BCI, określanych również jako „Interfejs Umysł-Maszyna”, „Bezpośredni Interfejs Neuronowy” i „Interfejs Mózg-Maszyna”. Technologie te są wykorzystywane od ponad dekady do śledzenia wydajności poznawczej, monitorowania emocji oraz kontrolowania obiektów wirtualnych i fizycznych za pomocą uczenia maszynowego i wytrenowanych poleceń mentalnych.

Zestawy słuchawkowe Emotiv EEG obejmują Emotiv EPOC FLEX (32-kanałowe EEG), Emotiv INSIGHT 2.0 (5-kanałowe EEG) oraz EPOC X (14-kanałowe EEG). Ich wyjątkowe algorytmy wykrywają:

• Frustrację

• Zainteresowanie

• Odprężenie

• Ekscytację

• Zaangażowanie

• Stres

• Uwagę

Emotiv rozwija znacznie więcej niż tylko zestawy słuchawkowe EEG. Pomogli w stworzeniu ekosystemu narzędzi i funkcji, z których mogą korzystać naukowcy, programiści, a nawet ciekawi ludzie bez przygotowania neuronaukowego.

EmotivLABS

EmotivLABS pomagają łączyć poszczególnych użytkowników z badaczami, ułatwiając pozyskiwanie danych mózgowych Emotiv od tłumu (crowdsourcing).

Emotiv Cortex

Dzięki Emotiv Cortex badacze mogą tworzyć niestandardowe aplikacje, które oferują użytkownikom narzędzia do tworzenia spersonalizowanych doświadczeń i aktywacji przy użyciu danych o mózgu w czasie rzeczywistym.

EmotivPRO

Badacze i instytucje mogą powiązać swoje urządzenia Emotiv z oprogramowaniem EmotivPRO, które pomaga w tworzeniu, publikowaniu, pozyskiwaniu i analizowaniu danych EEG.

EmotivPRO oferuje zintegrowaną analizę danych po przetworzeniu za pomocą wewnętrznego analizatora Emotiv opartego na chmurze, co eliminuje potrzebę eksportowania nagrań przez badaczy.

Ponieważ potok przetwarzania jest realizowany na serwerach chmurowych firmy Emotiv, zmniejsza to obciążenie systemu i pozwala oszczędzać zasoby. Dzięki tej technologii sztucznej inteligencji i ML EEG nie tylko lepiej oszczędzasz zasoby, ale także korzystasz ze złożonej analizy danych w czasie rzeczywistym. Osiągaj więcej w swoich badaniach, wykorzystując użyteczność technologii chmurowych, które skracają dni pracy do zaledwie kilku minut i wykonują czasochłonne zadania.

Dzięki swoim zestawom słuchawkowym i aplikacjom EEG firma Emotiv promuje swoją misję, umożliwiając jednostkom odkrywanie wewnętrznego działania ich umysłów i przyspieszając globalne badania nad mózgiem.

Instytuty badawcze odkrywają niedrogie, zdalne technologie EEG firmy Emotiv. Podobnie badacze neuronauki w firmach i przedsiębiorstwach badających przypadki zastosowań w badaniach konsumenckich i innowacjach konsumenckich odkrywają użyteczność zestawów słuchawkowych i aplikacji EEG firmy Emotiv w kilku krytycznych dla biznesu zastosowaniach.

Chcesz dowiedzieć się więcej o Emotiv? Kliknij tutaj, aby odwiedzić witrynę internetową lub poprosić o wersję demonstracyjną.