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O Estado dos Modelos de IA na Pesquisa de EEG em Neurociência
Mehul Nayak
13 de mar. de 2023
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O que você ganha com a Aprendizagem de Máquina (ML) e Aprendizagem Profunda (DL)
Entramos na era do "big data", onde o avanço científico e as oportunidades de descoberta são menos restringidas pelas capacidades de armazenamento e compartilhamento de dados. Em vez disso, inovações tecnológicas e científicas são mais restringidas pela nossa capacidade de usar esses dados disponíveis de forma ágil e eficaz. Nesse sentido, sistemas de modelagem de IA cada vez mais robustos e sofisticados provam que até 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 melhor marketing e experiências do usuário através de tecnologias de reconhecimento facial até uma eficiência aprimorada para indivíduos em gerir suas cargas cognitivas.
Em particular, a empresa de pesquisa cerebral EEG EMOTIV demonstrou o poder da ML e DL ao reduzir os custos da realização dessas pesquisas cerebrais, aumentando a eficiência na coleta e análise de dados. Isso, por sua vez, melhorou drasticamente a utilidade do EEG para indivíduos, comunidades educacionais e acadêmicas, e empresas que exploram casos de uso para pesquisa de consumidores, entre outros.
Inteligência Artificial, Aprendizagem de Máquina e Aprendizagem Profunda
Lentamente, mas de forma constante, a IA está se infiltrando em aplicações que gerações anteriores não poderiam imaginar, reduzindo barreiras de custo para pesquisa e abrindo um caminho mais rápido para as inovações tecnológicas do amanhã.
Em nenhum lugar isso é mais evidente do que no reino da tecnologia EEG. Ao integrar modelagem ML e DL avançada, os neurocientistas estão desbloqueando vastos potenciais em várias áreas, especialmente nos sistemas de interface cérebro-computador e reconhecimento emocional.
Para entender o estado atual dos modelos de IA em fazer sentido dos dados EEG, alguns elementos devem ser conceitualmente diferenciados uns dos outros. Embora termos como "inteligência artificial", "aprendizagem de máquina" e "aprendizagem profunda" sejam frequentemente usados de forma intercambiável, existem nuances importantes que os distinguem.
Inteligência Artificial
Quando 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 aprendizagem de máquina e aprendizagem profunda.
Aprimoramento de Máquinas
A aprendizagem de máquina 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 novos dados ou dados de amostra, desenvolver sistemas de classificação altamente precisos para dados e, no processo, ajudar a descobrir padrões e insights que não seriam práticos para os cientistas sem o uso dessas máquinas.
Aprimoramento Profundo
A aprendizagem profunda leva a aprendizagem de máquina um passo adiante ao automatizar mais aspectos do processo de aprendizagem e treinamento. Algoritmos de aprendizagem profunda podem decodificar conjuntos de dados não estruturados, como texto ou imagens, exigindo assim muito menos intervenção humana. Por essa razão, a aprendizagem profunda foi descrita como "aprendizado de máquina escalável".
Limitações Históricas e Desafios do EEG: A Necessidade de IA
O cérebro humano contém cerca de 100 bilhões de neurônios. Compreender completamente as complexas relações entre esses neurônios e suas respectivas conexões sinápticas requer a capacidade de olhar para grandes quantidades de dados cerebrais de forma holística. Durante décadas, a capacidade de isolar padrões meta-nível de circuitos neurais a partir de dados EEG representou o principal passo limitante na utilidade das leituras de EEG.
A tecnologia EEG em si é barata. As primeiras gravações de ondas cerebrais EEG foram geradas no final dos anos 1800, e o processo de coleta de leituras de EEG é não invasivo e relativamente não sofisticado.
No entanto, os custos inerentes à coleta e análise de dados EEG têm sido principalmente atribuídos ao trabalho manual de separar manualmente artefatos extraneous captados pelo EEG, que possui uma baixa relação sinal-ruído. Os dados EEG são complexos e carregam tanto aspectos não lineares quanto não estacionários. Também possuem fatores que variam de maneira única de pessoa para pessoa.
Os pesquisadores foram forçados a pré-processar grandes quantidades de dados manualmente para remover o ruído desnecessário e levar em conta todas as diferentes variáveis. Portanto, durante um bom tempo foi impraticável e inviável usar o EEG em tarefas mais sofisticadas como reconhecimento emocional. Ainda assim, os pesquisadores tentaram.
Para agilizar a coleta e análise de dados cerebrais EEG e reduzir a barreira de custo-benefício para os pesquisadores, os neurocientistas desenvolveram um pipeline de processamento de classificação de EEG para dividir seus passos, refinar respectivas estratégias e técnicas e aumentar as aplicações do EEG.
O Pipeline Geral de Classificação EEG em 5 Passos
Pré-processamento de dados.
Inicializando o procedimento de classificação.
Dividindo o conjunto de dados para o classificador.
Prevendo a classe de novos dados.
Avaliando o modelo de classificação para o conjunto de dados de teste.
Embora o EEG atualmente ainda seja um dos métodos mais custo-efetivos e informativos para capturar a atividade cerebral, a utilidade dos dados EEG continua limitada pela confiabilidade com que os cientistas podem gravar dados cerebrais e processar essas gravações de EEG de maneira eficiente.
O Futuro do EEG: A Ascensão das Capacidades de IA e 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 dramaticamente a paisagem neurocientífica. Simplificando, estamos agora, mais do que nunca, melhor equipados para fazer uso das vastas quantidades de dados que estamos coletando.
Tarefas de classificação, especialmente aquelas relacionadas à detecção de estados emocionais, estão cada vez mais sendo tratadas por processos de classificação binária e de múltiplos rótulos. Algoritmos de ML supervisionados aprendem dados de treinamento, desenvolvem modelos e parâmetros aprendidos, e então os aplicam a novos dados a fim de atribuir a cada conjunto de dados seus respectivos rótulos de classe. Este processo elimina a necessidade de os humanos perderem tempo tomando decisões repetitivas e demoradas.
É fácil ouvir termos como "inteligência artificial" ou "aprendizagem de máquina" e pensar em mundos futuristas imaginados em artefatos da cultura pop, como o filme de 1984, O Exterminador do Futuro. Você pode presumir que essas tecnologias são complexas demais para serem compreendidas ou valiosas nas tarefas onipresentes que fundamentam sua vida cotidiana.
Não caia nessa armadilha
A IA é muito menos sofisticada do que foi originalmente elaborada em sucessos de bilheteria ou clássicos de ficção científica celebrados, como o romance de Isaac Asimov de 1950 I, Robot. Mesmo indivíduos fora do estudo da IA podem entender a modelagem atual de IA e usar modelos disponíveis em sua própria pesquisa.
Aplicações de ML e DL em Tempo Real na Literatura de Pesquisa EEG
O uso de algoritmos de ML e DL para entender dados cerebrais cresceu substancialmente nos últimos anos, como evidenciado por uma revisão sistemática publicada em 2021, que identificou pesquisas revisadas por pares com o objetivo de desenvolver e refinar algoritmos de processamento de EEG. Aproximadamente 63% dos artigos cobertos por essa revisão foram publicados nos últimos três anos, sugerindo que a utilização desses modelos em sistemas BCI futuros e na pesquisa de ER pode ser esperada para crescer.
No artigo publicado de Lukas Geimen “Diagnósticos baseados em aprendizado de máquina da patologia EEG,” ele e sua equipe investigaram métodos de ML e sua capacidade de automatizar a análise clínica de EEG. Ao categorizar os modelos de EEG automatizados em abordagens baseadas em características ou de ponta a ponta, eles “aplicaram a estrutura proposta baseada em características e redes neurais profundas em uma rede de convolução temporal otimizada para EEG (TCN).” Eles descobriram que as precisões em ambas as abordagens eram surpreendentemente estreitas, variando de 81% a 86%. Os resultados mostram que a estrutura de decodificação baseada em características proposta tem uma precisão similar a das redes neurais profundas.
O artigo de Yannick Roy et al na Journal of Neuroengineering discute como ele e sua equipe revisaram 154 artigos que aplicam DL ao EEG, publicados entre janeiro de 2010 e julho de 2018. Esses artigos abrangiam "diferentes domínios de aplicação, como epilepsia, sono, interface cérebro-computador e monitoramento cognitivo e afetivo." Eles descobriram que a quantidade de dados EEG utilizados variava no tempo de alguns minutos a várias horas. No entanto, o número de amostras vistas durante o treinamento do modelo de aprendizagem profunda variava de algumas dezenas a vários milhões. Dentro de todos esses dados, eles descobriram que as abordagens de aprendizagem profunda 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 usavam aspectos semelhantes dos dados, por exemplo, poder das bandas delta e theta em locais de eletrodos temporais. Yannick Roy et al argumentam que as precisões dos atuais decodificadores de patologia EEG binária poderiam saturar quase 90% devido ao acordo interavaliador imperfeito dos rótulos clínicos e que tais decodificadores já são clinicamente úteis, como em áreas onde especialistas clínicos em EEG são raros. Eles propuseram que a estrutura baseada em características está disponível como código aberto, oferecendo uma nova ferramenta para pesquisa em aprendizagem de máquina EEG.
A DL teve um aumento exponencial em publicações, refletindo um interesse crescente nesse tipo de processamento entre a comunidade científica.
O que é único nos dados cerebrais da EMOTIV e dispositivos EEG?
Modelos de ML e DL estão gerando avanços inovadores em tecnologias EEG. Quando se trata dos dispositivos EEG de nova geração mais competitivos do mercado, nenhuma empresa está ultrapassando mais os limites do que a EMOTIV.
A EMOTIV é uma empresa de bioinformática e pioneira em capacitar a comunidade de neurociência através do uso de EEG. As inovações da EMOTIV caem sob o guarda-chuva das ICBs, também conhecidas como “Interface Máquina-Mente,” “Interface Neural Direta” e “Interface Cérebro-Máquina.” Essas tecnologias têm sido usadas por mais de uma década para acompanhar o desempenho cognitivo, monitorar emoções e controlar objetos virtuais e físicos através do aprendizado de máquina e comandos mentais treinados.
Os headsets EEG da EMOTIV incluem EMOTIV EPOC FLEX (EEG de 32 canais), EMOTIV INSIGHT 2.0 (EEG de 5 canais) e EPOC X (EEG de 14 canais). Seus algoritmos únicos detectam:
Frustração
Interesse
Relaxamento
Empolgação
Envolvimento
Estresse
Atenção
A EMOTIV está avançando muito mais do que apenas headsets EEG. Eles ajudaram a fomentar um ecossistema de ferramentas e recursos que podem ser utilizados por acadêmicos, desenvolvedores de web e até mesmo indivíduos curiosos sem formação em neurociência.
EmotivLABS
EmotivLABS ajuda a reunir usuários individuais com pesquisadores, facilitando oportunidades para coletar dados cerebrais EMOTIV.
EMOTIV Cortex
Com EMOTIV Cortex, os pesquisadores podem desenvolver aplicativos personalizados 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 EmotivPRO, que ajuda na construção, publicação, aquisição e análise de dados EEG.
EmotivPRO oferece uma análise integrada de dados pós-processamento usando o analisador baseado em nuvem da EMOTIV, eliminando a necessidade de os pesquisadores exportarem suas gravações.
À medida que o pipeline de processamento é realizado nos servidores em nuvem da EMOTIV, isso reduz as exigências em seu sistema e lhe permite conservar recursos. Com essa tecnologia EEG de IA e ML, não apenas você conserva melhor os recursos, mas se beneficia de uma análise complexa e em tempo real dos dados. Realize mais com seus estudos aproveitando a utilidade das tecnologias em nuvem que condensam dias de trabalho em questão de minutos e completam tarefas que consomem muito tempo.
Com seus headsets EEG e aplicações, a EMOTIV avançou na missão da empresa ao capacitar indivíduos a desbloquear o funcionamento interno de suas mentes e acelerar a pesquisa cerebral global.
Institutos de pesquisa estão descobrindo as tecnologias EEG remotas e de baixo custo da EMOTIV. Da mesma forma, pesquisadores em neurociência em empresas e indústrias que exploram casos de uso para pesquisa de consumidores e inovação de consumidores estão descobrindo a utilidade dos headsets e aplicativos EEG da EMOTIV para várias aplicações críticas para os negócios.
Quer aprender mais sobre a EMOTIV? Clique aqui para visitar o site ou solicitar uma demonstração.
O que você ganha com a Aprendizagem de Máquina (ML) e Aprendizagem Profunda (DL)
Entramos na era do "big data", onde o avanço científico e as oportunidades de descoberta são menos restringidas pelas capacidades de armazenamento e compartilhamento de dados. Em vez disso, inovações tecnológicas e científicas são mais restringidas pela nossa capacidade de usar esses dados disponíveis de forma ágil e eficaz. Nesse sentido, sistemas de modelagem de IA cada vez mais robustos e sofisticados provam que até 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 melhor marketing e experiências do usuário através de tecnologias de reconhecimento facial até uma eficiência aprimorada para indivíduos em gerir suas cargas cognitivas.
Em particular, a empresa de pesquisa cerebral EEG EMOTIV demonstrou o poder da ML e DL ao reduzir os custos da realização dessas pesquisas cerebrais, aumentando a eficiência na coleta e análise de dados. Isso, por sua vez, melhorou drasticamente a utilidade do EEG para indivíduos, comunidades educacionais e acadêmicas, e empresas que exploram casos de uso para pesquisa de consumidores, entre outros.
Inteligência Artificial, Aprendizagem de Máquina e Aprendizagem Profunda
Lentamente, mas de forma constante, a IA está se infiltrando em aplicações que gerações anteriores não poderiam imaginar, reduzindo barreiras de custo para pesquisa e abrindo um caminho mais rápido para as inovações tecnológicas do amanhã.
Em nenhum lugar isso é mais evidente do que no reino da tecnologia EEG. Ao integrar modelagem ML e DL avançada, os neurocientistas estão desbloqueando vastos potenciais em várias áreas, especialmente nos sistemas de interface cérebro-computador e reconhecimento emocional.
Para entender o estado atual dos modelos de IA em fazer sentido dos dados EEG, alguns elementos devem ser conceitualmente diferenciados uns dos outros. Embora termos como "inteligência artificial", "aprendizagem de máquina" e "aprendizagem profunda" sejam frequentemente usados de forma intercambiável, existem nuances importantes que os distinguem.
Inteligência Artificial
Quando 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 aprendizagem de máquina e aprendizagem profunda.
Aprimoramento de Máquinas
A aprendizagem de máquina 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 novos dados ou dados de amostra, desenvolver sistemas de classificação altamente precisos para dados e, no processo, ajudar a descobrir padrões e insights que não seriam práticos para os cientistas sem o uso dessas máquinas.
Aprimoramento Profundo
A aprendizagem profunda leva a aprendizagem de máquina um passo adiante ao automatizar mais aspectos do processo de aprendizagem e treinamento. Algoritmos de aprendizagem profunda podem decodificar conjuntos de dados não estruturados, como texto ou imagens, exigindo assim muito menos intervenção humana. Por essa razão, a aprendizagem profunda foi descrita como "aprendizado de máquina escalável".
Limitações Históricas e Desafios do EEG: A Necessidade de IA
O cérebro humano contém cerca de 100 bilhões de neurônios. Compreender completamente as complexas relações entre esses neurônios e suas respectivas conexões sinápticas requer a capacidade de olhar para grandes quantidades de dados cerebrais de forma holística. Durante décadas, a capacidade de isolar padrões meta-nível de circuitos neurais a partir de dados EEG representou o principal passo limitante na utilidade das leituras de EEG.
A tecnologia EEG em si é barata. As primeiras gravações de ondas cerebrais EEG foram geradas no final dos anos 1800, e o processo de coleta de leituras de EEG é não invasivo e relativamente não sofisticado.
No entanto, os custos inerentes à coleta e análise de dados EEG têm sido principalmente atribuídos ao trabalho manual de separar manualmente artefatos extraneous captados pelo EEG, que possui uma baixa relação sinal-ruído. Os dados EEG são complexos e carregam tanto aspectos não lineares quanto não estacionários. Também possuem fatores que variam de maneira única de pessoa para pessoa.
Os pesquisadores foram forçados a pré-processar grandes quantidades de dados manualmente para remover o ruído desnecessário e levar em conta todas as diferentes variáveis. Portanto, durante um bom tempo foi impraticável e inviável usar o EEG em tarefas mais sofisticadas como reconhecimento emocional. Ainda assim, os pesquisadores tentaram.
Para agilizar a coleta e análise de dados cerebrais EEG e reduzir a barreira de custo-benefício para os pesquisadores, os neurocientistas desenvolveram um pipeline de processamento de classificação de EEG para dividir seus passos, refinar respectivas estratégias e técnicas e aumentar as aplicações do EEG.
O Pipeline Geral de Classificação EEG em 5 Passos
Pré-processamento de dados.
Inicializando o procedimento de classificação.
Dividindo o conjunto de dados para o classificador.
Prevendo a classe de novos dados.
Avaliando o modelo de classificação para o conjunto de dados de teste.
Embora o EEG atualmente ainda seja um dos métodos mais custo-efetivos e informativos para capturar a atividade cerebral, a utilidade dos dados EEG continua limitada pela confiabilidade com que os cientistas podem gravar dados cerebrais e processar essas gravações de EEG de maneira eficiente.
O Futuro do EEG: A Ascensão das Capacidades de IA e 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 dramaticamente a paisagem neurocientífica. Simplificando, estamos agora, mais do que nunca, melhor equipados para fazer uso das vastas quantidades de dados que estamos coletando.
Tarefas de classificação, especialmente aquelas relacionadas à detecção de estados emocionais, estão cada vez mais sendo tratadas por processos de classificação binária e de múltiplos rótulos. Algoritmos de ML supervisionados aprendem dados de treinamento, desenvolvem modelos e parâmetros aprendidos, e então os aplicam a novos dados a fim de atribuir a cada conjunto de dados seus respectivos rótulos de classe. Este processo elimina a necessidade de os humanos perderem tempo tomando decisões repetitivas e demoradas.
É fácil ouvir termos como "inteligência artificial" ou "aprendizagem de máquina" e pensar em mundos futuristas imaginados em artefatos da cultura pop, como o filme de 1984, O Exterminador do Futuro. Você pode presumir que essas tecnologias são complexas demais para serem compreendidas ou valiosas nas tarefas onipresentes que fundamentam sua vida cotidiana.
Não caia nessa armadilha
A IA é muito menos sofisticada do que foi originalmente elaborada em sucessos de bilheteria ou clássicos de ficção científica celebrados, como o romance de Isaac Asimov de 1950 I, Robot. Mesmo indivíduos fora do estudo da IA podem entender a modelagem atual de IA e usar modelos disponíveis em sua própria pesquisa.
Aplicações de ML e DL em Tempo Real na Literatura de Pesquisa EEG
O uso de algoritmos de ML e DL para entender dados cerebrais cresceu substancialmente nos últimos anos, como evidenciado por uma revisão sistemática publicada em 2021, que identificou pesquisas revisadas por pares com o objetivo de desenvolver e refinar algoritmos de processamento de EEG. Aproximadamente 63% dos artigos cobertos por essa revisão foram publicados nos últimos três anos, sugerindo que a utilização desses modelos em sistemas BCI futuros e na pesquisa de ER pode ser esperada para crescer.
No artigo publicado de Lukas Geimen “Diagnósticos baseados em aprendizado de máquina da patologia EEG,” ele e sua equipe investigaram métodos de ML e sua capacidade de automatizar a análise clínica de EEG. Ao categorizar os modelos de EEG automatizados em abordagens baseadas em características ou de ponta a ponta, eles “aplicaram a estrutura proposta baseada em características e redes neurais profundas em uma rede de convolução temporal otimizada para EEG (TCN).” Eles descobriram que as precisões em ambas as abordagens eram surpreendentemente estreitas, variando de 81% a 86%. Os resultados mostram que a estrutura de decodificação baseada em características proposta tem uma precisão similar a das redes neurais profundas.
O artigo de Yannick Roy et al na Journal of Neuroengineering discute como ele e sua equipe revisaram 154 artigos que aplicam DL ao EEG, publicados entre janeiro de 2010 e julho de 2018. Esses artigos abrangiam "diferentes domínios de aplicação, como epilepsia, sono, interface cérebro-computador e monitoramento cognitivo e afetivo." Eles descobriram que a quantidade de dados EEG utilizados variava no tempo de alguns minutos a várias horas. No entanto, o número de amostras vistas durante o treinamento do modelo de aprendizagem profunda variava de algumas dezenas a vários milhões. Dentro de todos esses dados, eles descobriram que as abordagens de aprendizagem profunda 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 usavam aspectos semelhantes dos dados, por exemplo, poder das bandas delta e theta em locais de eletrodos temporais. Yannick Roy et al argumentam que as precisões dos atuais decodificadores de patologia EEG binária poderiam saturar quase 90% devido ao acordo interavaliador imperfeito dos rótulos clínicos e que tais decodificadores já são clinicamente úteis, como em áreas onde especialistas clínicos em EEG são raros. Eles propuseram que a estrutura baseada em características está disponível como código aberto, oferecendo uma nova ferramenta para pesquisa em aprendizagem de máquina EEG.
A DL teve um aumento exponencial em publicações, refletindo um interesse crescente nesse tipo de processamento entre a comunidade científica.
O que é único nos dados cerebrais da EMOTIV e dispositivos EEG?
Modelos de ML e DL estão gerando avanços inovadores em tecnologias EEG. Quando se trata dos dispositivos EEG de nova geração mais competitivos do mercado, nenhuma empresa está ultrapassando mais os limites do que a EMOTIV.
A EMOTIV é uma empresa de bioinformática e pioneira em capacitar a comunidade de neurociência através do uso de EEG. As inovações da EMOTIV caem sob o guarda-chuva das ICBs, também conhecidas como “Interface Máquina-Mente,” “Interface Neural Direta” e “Interface Cérebro-Máquina.” Essas tecnologias têm sido usadas por mais de uma década para acompanhar o desempenho cognitivo, monitorar emoções e controlar objetos virtuais e físicos através do aprendizado de máquina e comandos mentais treinados.
Os headsets EEG da EMOTIV incluem EMOTIV EPOC FLEX (EEG de 32 canais), EMOTIV INSIGHT 2.0 (EEG de 5 canais) e EPOC X (EEG de 14 canais). Seus algoritmos únicos detectam:
Frustração
Interesse
Relaxamento
Empolgação
Envolvimento
Estresse
Atenção
A EMOTIV está avançando muito mais do que apenas headsets EEG. Eles ajudaram a fomentar um ecossistema de ferramentas e recursos que podem ser utilizados por acadêmicos, desenvolvedores de web e até mesmo indivíduos curiosos sem formação em neurociência.
EmotivLABS
EmotivLABS ajuda a reunir usuários individuais com pesquisadores, facilitando oportunidades para coletar dados cerebrais EMOTIV.
EMOTIV Cortex
Com EMOTIV Cortex, os pesquisadores podem desenvolver aplicativos personalizados 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 EmotivPRO, que ajuda na construção, publicação, aquisição e análise de dados EEG.
EmotivPRO oferece uma análise integrada de dados pós-processamento usando o analisador baseado em nuvem da EMOTIV, eliminando a necessidade de os pesquisadores exportarem suas gravações.
À medida que o pipeline de processamento é realizado nos servidores em nuvem da EMOTIV, isso reduz as exigências em seu sistema e lhe permite conservar recursos. Com essa tecnologia EEG de IA e ML, não apenas você conserva melhor os recursos, mas se beneficia de uma análise complexa e em tempo real dos dados. Realize mais com seus estudos aproveitando a utilidade das tecnologias em nuvem que condensam dias de trabalho em questão de minutos e completam tarefas que consomem muito tempo.
Com seus headsets EEG e aplicações, a EMOTIV avançou na missão da empresa ao capacitar indivíduos a desbloquear o funcionamento interno de suas mentes e acelerar a pesquisa cerebral global.
Institutos de pesquisa estão descobrindo as tecnologias EEG remotas e de baixo custo da EMOTIV. Da mesma forma, pesquisadores em neurociência em empresas e indústrias que exploram casos de uso para pesquisa de consumidores e inovação de consumidores estão descobrindo a utilidade dos headsets e aplicativos EEG da EMOTIV para várias aplicações críticas para os negócios.
Quer aprender mais sobre a EMOTIV? Clique aqui para visitar o site ou solicitar uma demonstração.
O que você ganha com a Aprendizagem de Máquina (ML) e Aprendizagem Profunda (DL)
Entramos na era do "big data", onde o avanço científico e as oportunidades de descoberta são menos restringidas pelas capacidades de armazenamento e compartilhamento de dados. Em vez disso, inovações tecnológicas e científicas são mais restringidas pela nossa capacidade de usar esses dados disponíveis de forma ágil e eficaz. Nesse sentido, sistemas de modelagem de IA cada vez mais robustos e sofisticados provam que até 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 melhor marketing e experiências do usuário através de tecnologias de reconhecimento facial até uma eficiência aprimorada para indivíduos em gerir suas cargas cognitivas.
Em particular, a empresa de pesquisa cerebral EEG EMOTIV demonstrou o poder da ML e DL ao reduzir os custos da realização dessas pesquisas cerebrais, aumentando a eficiência na coleta e análise de dados. Isso, por sua vez, melhorou drasticamente a utilidade do EEG para indivíduos, comunidades educacionais e acadêmicas, e empresas que exploram casos de uso para pesquisa de consumidores, entre outros.
Inteligência Artificial, Aprendizagem de Máquina e Aprendizagem Profunda
Lentamente, mas de forma constante, a IA está se infiltrando em aplicações que gerações anteriores não poderiam imaginar, reduzindo barreiras de custo para pesquisa e abrindo um caminho mais rápido para as inovações tecnológicas do amanhã.
Em nenhum lugar isso é mais evidente do que no reino da tecnologia EEG. Ao integrar modelagem ML e DL avançada, os neurocientistas estão desbloqueando vastos potenciais em várias áreas, especialmente nos sistemas de interface cérebro-computador e reconhecimento emocional.
Para entender o estado atual dos modelos de IA em fazer sentido dos dados EEG, alguns elementos devem ser conceitualmente diferenciados uns dos outros. Embora termos como "inteligência artificial", "aprendizagem de máquina" e "aprendizagem profunda" sejam frequentemente usados de forma intercambiável, existem nuances importantes que os distinguem.
Inteligência Artificial
Quando 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 aprendizagem de máquina e aprendizagem profunda.
Aprimoramento de Máquinas
A aprendizagem de máquina 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 novos dados ou dados de amostra, desenvolver sistemas de classificação altamente precisos para dados e, no processo, ajudar a descobrir padrões e insights que não seriam práticos para os cientistas sem o uso dessas máquinas.
Aprimoramento Profundo
A aprendizagem profunda leva a aprendizagem de máquina um passo adiante ao automatizar mais aspectos do processo de aprendizagem e treinamento. Algoritmos de aprendizagem profunda podem decodificar conjuntos de dados não estruturados, como texto ou imagens, exigindo assim muito menos intervenção humana. Por essa razão, a aprendizagem profunda foi descrita como "aprendizado de máquina escalável".
Limitações Históricas e Desafios do EEG: A Necessidade de IA
O cérebro humano contém cerca de 100 bilhões de neurônios. Compreender completamente as complexas relações entre esses neurônios e suas respectivas conexões sinápticas requer a capacidade de olhar para grandes quantidades de dados cerebrais de forma holística. Durante décadas, a capacidade de isolar padrões meta-nível de circuitos neurais a partir de dados EEG representou o principal passo limitante na utilidade das leituras de EEG.
A tecnologia EEG em si é barata. As primeiras gravações de ondas cerebrais EEG foram geradas no final dos anos 1800, e o processo de coleta de leituras de EEG é não invasivo e relativamente não sofisticado.
No entanto, os custos inerentes à coleta e análise de dados EEG têm sido principalmente atribuídos ao trabalho manual de separar manualmente artefatos extraneous captados pelo EEG, que possui uma baixa relação sinal-ruído. Os dados EEG são complexos e carregam tanto aspectos não lineares quanto não estacionários. Também possuem fatores que variam de maneira única de pessoa para pessoa.
Os pesquisadores foram forçados a pré-processar grandes quantidades de dados manualmente para remover o ruído desnecessário e levar em conta todas as diferentes variáveis. Portanto, durante um bom tempo foi impraticável e inviável usar o EEG em tarefas mais sofisticadas como reconhecimento emocional. Ainda assim, os pesquisadores tentaram.
Para agilizar a coleta e análise de dados cerebrais EEG e reduzir a barreira de custo-benefício para os pesquisadores, os neurocientistas desenvolveram um pipeline de processamento de classificação de EEG para dividir seus passos, refinar respectivas estratégias e técnicas e aumentar as aplicações do EEG.
O Pipeline Geral de Classificação EEG em 5 Passos
Pré-processamento de dados.
Inicializando o procedimento de classificação.
Dividindo o conjunto de dados para o classificador.
Prevendo a classe de novos dados.
Avaliando o modelo de classificação para o conjunto de dados de teste.
Embora o EEG atualmente ainda seja um dos métodos mais custo-efetivos e informativos para capturar a atividade cerebral, a utilidade dos dados EEG continua limitada pela confiabilidade com que os cientistas podem gravar dados cerebrais e processar essas gravações de EEG de maneira eficiente.
O Futuro do EEG: A Ascensão das Capacidades de IA e 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 dramaticamente a paisagem neurocientífica. Simplificando, estamos agora, mais do que nunca, melhor equipados para fazer uso das vastas quantidades de dados que estamos coletando.
Tarefas de classificação, especialmente aquelas relacionadas à detecção de estados emocionais, estão cada vez mais sendo tratadas por processos de classificação binária e de múltiplos rótulos. Algoritmos de ML supervisionados aprendem dados de treinamento, desenvolvem modelos e parâmetros aprendidos, e então os aplicam a novos dados a fim de atribuir a cada conjunto de dados seus respectivos rótulos de classe. Este processo elimina a necessidade de os humanos perderem tempo tomando decisões repetitivas e demoradas.
É fácil ouvir termos como "inteligência artificial" ou "aprendizagem de máquina" e pensar em mundos futuristas imaginados em artefatos da cultura pop, como o filme de 1984, O Exterminador do Futuro. Você pode presumir que essas tecnologias são complexas demais para serem compreendidas ou valiosas nas tarefas onipresentes que fundamentam sua vida cotidiana.
Não caia nessa armadilha
A IA é muito menos sofisticada do que foi originalmente elaborada em sucessos de bilheteria ou clássicos de ficção científica celebrados, como o romance de Isaac Asimov de 1950 I, Robot. Mesmo indivíduos fora do estudo da IA podem entender a modelagem atual de IA e usar modelos disponíveis em sua própria pesquisa.
Aplicações de ML e DL em Tempo Real na Literatura de Pesquisa EEG
O uso de algoritmos de ML e DL para entender dados cerebrais cresceu substancialmente nos últimos anos, como evidenciado por uma revisão sistemática publicada em 2021, que identificou pesquisas revisadas por pares com o objetivo de desenvolver e refinar algoritmos de processamento de EEG. Aproximadamente 63% dos artigos cobertos por essa revisão foram publicados nos últimos três anos, sugerindo que a utilização desses modelos em sistemas BCI futuros e na pesquisa de ER pode ser esperada para crescer.
No artigo publicado de Lukas Geimen “Diagnósticos baseados em aprendizado de máquina da patologia EEG,” ele e sua equipe investigaram métodos de ML e sua capacidade de automatizar a análise clínica de EEG. Ao categorizar os modelos de EEG automatizados em abordagens baseadas em características ou de ponta a ponta, eles “aplicaram a estrutura proposta baseada em características e redes neurais profundas em uma rede de convolução temporal otimizada para EEG (TCN).” Eles descobriram que as precisões em ambas as abordagens eram surpreendentemente estreitas, variando de 81% a 86%. Os resultados mostram que a estrutura de decodificação baseada em características proposta tem uma precisão similar a das redes neurais profundas.
O artigo de Yannick Roy et al na Journal of Neuroengineering discute como ele e sua equipe revisaram 154 artigos que aplicam DL ao EEG, publicados entre janeiro de 2010 e julho de 2018. Esses artigos abrangiam "diferentes domínios de aplicação, como epilepsia, sono, interface cérebro-computador e monitoramento cognitivo e afetivo." Eles descobriram que a quantidade de dados EEG utilizados variava no tempo de alguns minutos a várias horas. No entanto, o número de amostras vistas durante o treinamento do modelo de aprendizagem profunda variava de algumas dezenas a vários milhões. Dentro de todos esses dados, eles descobriram que as abordagens de aprendizagem profunda 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 usavam aspectos semelhantes dos dados, por exemplo, poder das bandas delta e theta em locais de eletrodos temporais. Yannick Roy et al argumentam que as precisões dos atuais decodificadores de patologia EEG binária poderiam saturar quase 90% devido ao acordo interavaliador imperfeito dos rótulos clínicos e que tais decodificadores já são clinicamente úteis, como em áreas onde especialistas clínicos em EEG são raros. Eles propuseram que a estrutura baseada em características está disponível como código aberto, oferecendo uma nova ferramenta para pesquisa em aprendizagem de máquina EEG.
A DL teve um aumento exponencial em publicações, refletindo um interesse crescente nesse tipo de processamento entre a comunidade científica.
O que é único nos dados cerebrais da EMOTIV e dispositivos EEG?
Modelos de ML e DL estão gerando avanços inovadores em tecnologias EEG. Quando se trata dos dispositivos EEG de nova geração mais competitivos do mercado, nenhuma empresa está ultrapassando mais os limites do que a EMOTIV.
A EMOTIV é uma empresa de bioinformática e pioneira em capacitar a comunidade de neurociência através do uso de EEG. As inovações da EMOTIV caem sob o guarda-chuva das ICBs, também conhecidas como “Interface Máquina-Mente,” “Interface Neural Direta” e “Interface Cérebro-Máquina.” Essas tecnologias têm sido usadas por mais de uma década para acompanhar o desempenho cognitivo, monitorar emoções e controlar objetos virtuais e físicos através do aprendizado de máquina e comandos mentais treinados.
Os headsets EEG da EMOTIV incluem EMOTIV EPOC FLEX (EEG de 32 canais), EMOTIV INSIGHT 2.0 (EEG de 5 canais) e EPOC X (EEG de 14 canais). Seus algoritmos únicos detectam:
Frustração
Interesse
Relaxamento
Empolgação
Envolvimento
Estresse
Atenção
A EMOTIV está avançando muito mais do que apenas headsets EEG. Eles ajudaram a fomentar um ecossistema de ferramentas e recursos que podem ser utilizados por acadêmicos, desenvolvedores de web e até mesmo indivíduos curiosos sem formação em neurociência.
EmotivLABS
EmotivLABS ajuda a reunir usuários individuais com pesquisadores, facilitando oportunidades para coletar dados cerebrais EMOTIV.
EMOTIV Cortex
Com EMOTIV Cortex, os pesquisadores podem desenvolver aplicativos personalizados 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 EmotivPRO, que ajuda na construção, publicação, aquisição e análise de dados EEG.
EmotivPRO oferece uma análise integrada de dados pós-processamento usando o analisador baseado em nuvem da EMOTIV, eliminando a necessidade de os pesquisadores exportarem suas gravações.
À medida que o pipeline de processamento é realizado nos servidores em nuvem da EMOTIV, isso reduz as exigências em seu sistema e lhe permite conservar recursos. Com essa tecnologia EEG de IA e ML, não apenas você conserva melhor os recursos, mas se beneficia de uma análise complexa e em tempo real dos dados. Realize mais com seus estudos aproveitando a utilidade das tecnologias em nuvem que condensam dias de trabalho em questão de minutos e completam tarefas que consomem muito tempo.
Com seus headsets EEG e aplicações, a EMOTIV avançou na missão da empresa ao capacitar indivíduos a desbloquear o funcionamento interno de suas mentes e acelerar a pesquisa cerebral global.
Institutos de pesquisa estão descobrindo as tecnologias EEG remotas e de baixo custo da EMOTIV. Da mesma forma, pesquisadores em neurociência em empresas e indústrias que exploram casos de uso para pesquisa de consumidores e inovação de consumidores estão descobrindo a utilidade dos headsets e aplicativos EEG da EMOTIV para várias aplicações críticas para os negócios.
Quer aprender mais sobre a EMOTIV? Clique aqui para visitar o site ou solicitar uma demonstração.
