O Que Você Ganha com Machine Learning (ML) e Deep Learning (DL)

Entramos na era do “big data”, onde o avanço científico e as oportunidades de descoberta são menos limitados pelas capacidades de armazenamento e compartilhamento de dados. Em vez disso, as inovações tecnológicas e científicas são mais limitadas por nossa capacidade de usar esses dados abundantemente disponíveis de forma ágil e eficaz. Nesse sentido, sistemas de modelagem de IA cada vez mais robustos e sofisticados provam que mesmo os conjuntos de dados mais complexos podem ser destilados em algoritmos sofisticados usando capacidades de processamento de dados em tempo real.

Neurociência e IA

Esses algoritmos e modelos estão se mostrando especialmente úteis para neurocientistas e pesquisadores que esperam compreender e responder melhor aos processos mentais humanos.

As aplicações são infinitas. A usabilidade se estende desde um melhor marketing e experiências de usuário por meio de tecnologias de reconhecimento facial até uma eficiência aprimorada para indivíduos ao lidarem com suas cargas de trabalho cognitivas.

Em particular, a empresa de EEG e pesquisa cerebral Emotiv demonstrou o poder do ML e DL ao reduzir os custos de condução dessa pesquisa cerebral, ao mesmo tempo que aumenta a eficiência na coleta e análise de dados. Por sua vez, isso aumentou drasticamente a utilidade do EEG para indivíduos, comunidades educacionais e acadêmicas, e empresas que exploram casos de uso para pesquisa de consumo, entre outros.

Inteligência Artificial, Machine Learning e Deep Learning

De forma lenta mas segura, a IA está se inserindo em aplicações que as gerações anteriores não poderiam imaginar, reduzindo as barreiras de custo para a pesquisa e pavimentando um caminho mais rápido para as inovações tecnológicas de amanhã.

Em nenhum lugar isso é mais evidente do que no campo da tecnologia de EEG. Ao integrar a modelagem avançada de ML e DL, os neurocientistas estão desbloqueando vastos potenciais em várias áreas, especialmente em sistemas de interface cérebro-computador e reconhecimento emocional.

Para compreender o status atual dos modelos de IA na compreensão dos dados de EEG, alguns elementos devem ser distinguidos conceitualmente uns dos outros. Embora termos como “inteligência artificial”, “machine learning” e “deep learning” sejam frequentemente usados de forma intercambiável, existem nuances importantes que os distinguem.

Inteligência Artificial

Quando as mentes criativas entenderam pela primeira vez que as máquinas poderiam ser ensinadas a pensar como humanos um dia, o termo Inteligência Artificial nasceu. A IA abrange vários subcampos, incluindo machine learning e deep learning.

Machine Learning

O machine learning é um subcampo, ou ramo, da IA, treinado usando bancos de dados para desenvolver algoritmos complexos. Esses algoritmos podem então ser usados para fazer previsões precisas sobre dados novos ou de amostra, desenvolver sistemas de classificação altamente precisos para dados e, no processo, ajudar a descobrir padrões e percepções que não seriam práticos para os cientistas sem o uso dessas máquinas.

Deep Learning

O deep learning leva o machine learning um passo adiante ao automatizar mais aspectos do processo de aprendizado e treinamento. Algoritmos de deep learning podem decodificar conjuntos de dados não estruturados, como texto ou imagens, exigindo assim muito menos intervenção humana. Por essa razão, o deep learning tem sido descrito como "machine learning escalável".

Limitações Históricas e Desafios do EEG: A Necessidade de IA

O cérebro humano contém aproximadamente 100 bilhões de neurônios. Compreender totalmente as complexas relações entre esses neurônios e suas respectivas conexões sinápticas requer a capacidade de olhar para vastas quantidades de dados cerebrais de forma holística. Por décadas, a capacidade de isolar padrões de nível meta de circuitos neurais a partir de dados de EEG representou a principal etapa limitante na utilidade das leituras de EEG.

A tecnologia de EEG em si é barata. As primeiras gravações de ondas cerebrais de EEG foram geradas no final dos anos 1800, e o processo de coleta de leituras de EEG é não invasivo e relativamente simples.

No entanto, os custos inerentes à coleta e análise de dados de EEG têm sido atribuídos principalmente ao trabalho manual de identificar artefatos estranhos captados pelo EEG, que possui uma baixa relação sinal-ruído. Os dados de EEG são complexos e carregam aspectos não lineares e não estacionários. Também possui fatores que variam de forma única de pessoa para pessoa.

Os pesquisadores eram forçados a pré-processar vastas quantidades de dados manualmente para remover o ruído desnecessário e explicar todas as diferentes variáveis. Portanto, por muito tempo foi impraticável e inviável usar o EEG em tarefas mais sofisticadas, como o reconhecimento emocional. Ainda assim, os pesquisadores tentaram.

Para simplificar a coleta e análise de dados cerebrais de EEG e reduzir a barreira de custo-benefício para os pesquisadores, os neurocientistas desenvolveram um pipeline de processamento de classificação de EEG para detalhar suas etapas, refinar as respectivas estratégias e técnicas e impulsionar as aplicações do EEG.

O Pipeline Geral de Classificação de EEG em 5 Etapas

1. Pré-processamento de dados.

2. Inicialização do procedimento de classificação.

3. Divisão do conjunto de dados para o classificador.

4. Previsão da classe de novos dados.

5. Avaliação do modelo de classificação para o conjunto de dados de teste.

Embora o EEG ainda seja atualmente um dos métodos mais econômicos e informativos para capturar a atividade cerebral, a utilidade dos dados de EEG continua limitada pelo quão confiavelmente os cientistas conseguem registrar os dados cerebrais e processar com eficiência essas gravações de EEG.

O Futuro do EEG: A Ascensão do AI e das Capacidades de Big Data

O termo “big data” refere-se aos volumes, velocidades e variedades crescentes com que a tecnologia moderna nos permite coletar e processar dados. O big data está mudando drasticamente o cenário neurocientífico. Simplificando, estamos agora, mais do que nunca, mais bem equipados para utilizar as vastas quantidades de dados que estamos coletando.

As tarefas de classificação, especialmente as relacionadas à detecção de estados emocionais, são cada vez mais tratadas por processos de classificação binária e multiclasse. Algoritmos de ML supervisionados aprendem a partir de dados de treinamento, desenvolvem modelos e parâmetros aprendidos e, em seguida, os aplicam a novos dados para atribuir a cada conjunto de dados as suas respectivas etiquetas de classe. Esse processo elimina a necessidade de os humanos gastarem tempo tomando decisões repetitivas e demoradas.

É fácil ouvir termos como “inteligência artificial” ou “machine learning” e pensar em mundos futuristas vislumbrados em obras da cultura pop como o filme de 1984, O Exterminador do Futuro (The Terminator). Você pode assumir que essas tecnologias são complexas demais para serem compreendidas ou valiosas nas tarefas cotidianas que fundamentam sua vida diária.

Não caia nessa armadilha

A IA é muito menos sofisticada do que o originalmente detalhado em sucessos de bilheteria ou clássicos celebrados da ficção científica, como o romance de 1950 de Isaac Asimov, Eu, Robô (I, Robot). Mesmo indivíduos de fora do estudo da IA podem compreender a modelagem atual de IA e usar os modelos disponíveis em sua própria pesquisa.

Aplicações de ML e DL em Tempo Real na Literatura de Pesquisa de EEG

O uso de algoritmos de ML e DL para compreender dados cerebrais cresceu substancialmente nos últimos anos, conforme evidenciado por uma revisão sistemática publicada em 2021 que identificou pesquisas revisadas por pares destinadas a desenvolver e refinar algoritmos de processamento de EEG. Aproximadamente 63% dos artigos cobertos por esta revisão foram publicados nos últimos três anos, sugerindo que o crescimento da utilização desses modelos em futuros sistemas BCI e pesquisas de RE pode ser esperado.

No artigo publicado de Lukas Geimen , “Diagnostics of EEG pathology baseado em machine learning”, ele e sua equipe investigaram métodos de ML e sua capacidade de automatizar a análise clínica de EEG. Ao categorizar os modelos automatizados de EEG em abordagens baseadas em características ou de ponta a ponta, eles “aplicaram a estrutura baseada em características proposta e redes neurais profundas — uma rede convolucional temporal otimizada para EEG (TCN)”. Eles descobriram que a precisão em ambas as abordagens era surpreendentemente próxima, variando de 81% a 86%. Os resultados mostram que a estrutura de decodificação baseada em características proposta tem precisão semelhante à das redes neurais profundas.

O artigo de Yannick Roy et al no Journal of Neuroengineering discute como ele e sua equipe revisaram 154 artigos que aplicam DL a EEG, publicados entre janeiro de 2010 e julho de 2018. Esses artigos abrangeram “diferentes domínios de aplicação, como epilepsia, sono, interface cérebro-computador e monitoramento cognitivo e afetivo”. Eles descobriram que a quantidade de dados de EEG utilizados variava em tempo de alguns minutos a várias horas. No entanto, o número de amostras vistas durante o treinamento do modelo de deep learning variou de algumas dezenas a vários milhões. Dentro de todos esses dados, eles descobriram que as abordagens de deep learning foram mais precisas do que as linhas de base tradicionais em todos os estudos que as utilizaram.

Visualizações e análises indicaram que ambas as abordagens utilizaram aspectos semelhantes dos dados, por exemplo, potência das bandas delta e theta em localizações de eletrodos temporais. Yannick Roy et al argumentam que a precisão dos decodificadores de patologia de EEG binários atuais poderia saturar perto de 90% devido ao acordo imperfeito entre avaliadores das etiquetas clínicas e que tais decodificadores já são clinicamente úteis, como em áreas onde especialistas em EEG clínico são raros. Eles propuseram que a estrutura baseada em características esteja disponível como código aberto, oferecendo uma nova ferramenta para a pesquisa de machine learning em EEG.

O DL tem visto um aumento exponencial em publicações, refletindo o crescente interesse nesse tipo de processamento entre a comunidade científica.

O Que Há de Único nos Dados Cerebrais e Dispositivos de EEG da Emotiv?

Os modelos de ML e DL estão gerando avanços revolucionários nas tecnologias de EEG. Quando se trata de dispositivos de EEG de última geração e mais competitivos do mercado, nenhuma empresa está expandindo mais os limites do que a Emotiv.

A Emotiv é uma empresa de bioinformática e pioneira em capacitar a comunidade de neurociência por meio do uso de EEG. As inovações da Emotiv enquadram-se no escopo das BCIs, também chamadas de “Interface Mente-Máquina”, “Interface Neural Direta” e “Interface Cérebro-Máquina”. Essas tecnologias têm sido usadas por mais de uma década para rastrear o desempenho cognitivo, monitorar emoções e controlar objetos virtuais e físicos por meio de machine learning e comandos mentais treinados.

Os headsets de EEG da Emotiv incluem o Emotiv Flex (EEG de 32 canais), o Emotiv Insight 2.0 (EEG de 5 canais) e o Epoc X (EEG de 14 canais). Seus algoritmos exclusivos detectam:

• Frustração

• Interesse

• Relaxamento

• Excitação

• Engajamento

• Estresse

• Atenção

A Emotiv está avançando muito além dos headsets de EEG. Eles ajudaram a promover um ecossistema de ferramentas e recursos que podem ser utilizados por acadêmicos, desenvolvedores web e até mesmo indivíduos curiosos sem histórico neurocientífico.

EmotivLABS

EmotivLABS, ajuda a reunir usuários individuais com pesquisadores, facilitando oportunidades para obter dados cerebrais da Emotiv via crowdsourcing.

Emotiv Cortex

Com o Emotiv Cortex, os pesquisadores podem desenvolver aplicações personalizadas que oferecem aos usuários as ferramentas para criar experiências e ativações personalizadas usando dados cerebrais em tempo real.

EmotivPRO

Pesquisadores e instituições podem emparelhar seus dispositivos Emotiv com o EmotivPRO, que auxilia na construção, publicação, aquisição e análise de dados de EEG.

O EmotivPRO oferece uma análise integrada de dados pós-processados usando o analisador interno baseado em nuvem da Emotiv, eliminando a necessidade de os pesquisadores exportarem suas gravações.

Como o pipeline de processamento é realizado nos servidores de nuvem da Emotiv, isso reduz as demandas em seu sistema e permite que você economize recursos. Com essa tecnologia de EEG com IA e ML, você não apenas economiza melhor recursos, mas também se beneficia de análises de dados complexas e em tempo real. Realize mais com seus estudos aproveitando a utilidade das tecnologias em nuvem que condensam dias de trabalho em questão de minutos e concluem tarefas demoradas.

Com seus headsets e aplicações de EEG, a Emotiv avançou na missão da empresa ao capacitar indivíduos a desvendar o funcionamento interno de suas mentes e acelerar a pesquisa cerebral global.

Institutos de pesquisa estão descobrindo as tecnologias de EEG remotas e de baixo custo da Emotiv. Da mesma forma, pesquisadores de neurociência em empresas que exploram casos de uso para pesquisa e inovação de consumo estão descobrindo a utilidade dos headsets e aplicações de EEG da Emotiv para diversas aplicações críticas para os negócios.

Quer saber mais sobre a Emotiv? Clique aqui para visitar o site ou solicitar uma demonstração.