สถานะของโมเดล AI ในการวิจัย EEG ด้านประสาทวิทยา

สิ่งที่คุณได้รับจากการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) และการเรียนรู้เชิงลึก (DL)

เราได้เข้าสู่ยุคของ “ข้อมูลขนาดใหญ่” ที่ความก้าวหน้าทางวิทยาศาสตร์และโอกาสในการค้นพบไม่ถูกจำกัดโดยความสามารถในการเก็บรักษาและแบ่งปันข้อมูลอีกต่อไป แต่กลับถูกจำกัดมากขึ้นโดยความสามารถของเราในการใช้ข้อมูลที่มีอยู่อย่างอุดมสมบูรณ์ให้มีประสิทธิภาพและรวดเร็ว ในความหมายนี้ ระบบการสร้างแบบจำลอง AI ที่มีความแข็งแกร่งและซับซ้อนมากขึ้นได้พิสูจน์ว่าแม้กระทั่งชุดข้อมูลที่ซับซ้อนที่สุดก็สามารถกรุงจนเป็นอัลกอริธึมที่ซับซ้อนได้ด้วยความสามารถในการประมวลผลข้อมูลเรียลไทม์

ประสาทวิทยาและ AI

อัลกอริธึมและแบบจำลองเหล่านี้พิสูจน์ว่ามีประโยชน์โดยเฉพาะกับนักประสาทวิทยาและนักวิจัยที่หวังจะสร้างความเข้าใจและตอบสนองต่อกระบวนการทางจิตของมนุษย์ได้ดียิ่งขึ้น

การประยุกต์ใช้งานมีมากมาย การใช้งานหลากหลายตั้งแต่การตลาดที่เหนือกว่าและประสบการณ์ผู้ใช้ผ่านเทคโนโลยีการรู้จำใบหน้า จนถึงการเพิ่มประสิทธิภาพสำหรับบุคคลในการจัดการภารงานทางจิตของตนเอง

โดยเฉพาะอย่างยิ่ง บริษัทวิจัย EEG และสมอง EMOTIV ได้แสดงให้เห็นถึงพลังของ ML และ DL โดยลดค่าใช้จ่ายในการทำวิจัยสมองนี้และเพิ่มประสิทธิภาพในการเก็บข้อมูลและการวิเคราะห์ และนี้ได้เพิ่มประโยชน์ของ EEG อย่างมากต่อบุคคล ชุมชนการศึกษาและวิชาการ และองค์กรที่ต้องการสำรวจกรณีการใช้งานในด้านการวิจัยบริโภคและอื่น ๆ

ปัญญาประดิษฐ์ การเรียนรู้ของเครื่อง และการเรียนรู้เชิงลึก

ปัญญาประดิษฐ์กำลังเข้าสู่การประยุกต์ใช้ที่รุ่นก่อน ๆ ไม่สามารถจินตนาการได้ ลดอุปสรรคด้านค่าใช้จ่ายในการวิจัยและเปิดทางสู่การนวัตกรรมทางเทคโนโลยีที่รวดเร็วขึ้นสำหรับวันพรุ่งนี้

สิ่งนี้เห็นได้ชัดมากในอาณาจักรของเทคโนโลยี EEG เมื่อรวมแบบจำลอง ML และ DL ที่ก้าวหน้า นักประสาทวิทยาจะสามารถปลดล็อกศักยภาพอันมหาศาลในหลายพื้นที่ โดยเฉพาะอย่างยิ่งระบบการเชื่อมต่อสมองกับคอมพิวเตอร์และการรู้จำอารมณ์

เพื่อทำความเข้าใจสถานภาพปัจจุบันของแบบจำลอง AI ในการสร้างความเข้าใจข้อมูล EEG ต้องแยกแยะองค์ประกอบบางอย่างจากกันในทางแนวคิด แม้ว่าแนวคิดเช่น “ปัญญาประดิษฐ์,” “การเรียนรู้ของเครื่อง,” และ “การเรียนรู้เชิงลึก” มักถูกใช้แทนกัน แต่ก็มีความละเอียดอ่อนที่สำคัญที่แยกพวกเขา

ปัญญาประดิษฐ์

เมื่อความคิดสร้างสรรค์ครั้งแรกเข้าใจว่าเครื่องจักรสามารถถูกสอนให้ คิดเหมือนมนุษย์ ได้ในวันที่หนึ่ง แนวคิดของปัญญาประดิษฐ์ก็ถือกำเนิด AI ครอบคลุมหลายสาขาย่อยรวมถึงการเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้เชิงลึก

การเรียนรู้ของเครื่อง

การเรียนรู้ของเครื่องเป็นสาขาย่อย หรือสาขาของ AI ที่ฝึกโดยใช้ข้อมูลธนาคาร เพื่อพัฒนาอัลกอริธึมที่ซับซ้อน อัลกอริธึมเหล่านี้สามารถถูกใช้เพื่อทำนายผลลัพธ์เกี่ยวกับข้อมูลใหม่หรือข้อมูลตัวอย่าง พัฒนาระบบการจัดหมวดหมู่ข้อมูลที่มีความแม่นยำสูง และในกระบวนการนี้ ช่วยค้นหาแบบแผนและ Insight ที่จะไม่เป็นไปได้สำหรับนักวิทยาศาสตร์หากไม่มีการใช้เครื่องจักรเหล่านี้

การเรียนรู้เชิงลึก

การเรียนรู้เชิงลึกก้าวไปอีกขั้นของการเรียนรู้ของเครื่องโดย อัตโนมัติในด้านมากขึ้น ของกระบวนการเรียนรู้และฝึกฝน อัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกสามารถถอดรหัสชุดข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น ข้อความหรือรูปภาพ ซึ่งต้องการการแทรกแซงของมนุษย์น้อยลงเป็นอย่างมาก ด้วยเหตุนี้ การเรียนรู้เชิงลึกจึงถูกบรรยายว่าเป็น “การเรียนรู้ของเครื่องที่ปรับขนาดได้”

ข้อจำกัดทางประวัติศาสตร์และความท้าทายของ EEG: ความต้องการ AI

สมองมนุษย์มีเซลล์ประสาทประมาณ 100 พันล้านตัว การทำความเข้าใจความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนระหว่างเซลล์ประสาทเหล่านี้และการเชื่อมโยงซินแปติกต้องการความสามารถในการดูข้อมูลสมองจำนวนมากในลักษณะภาพรวม สำหรับทศวรรษหลายปี ความสามารถในการแยกแยะรูปแบบระดับเมตาของหน่วยประสาทจากข้อมูล EEG เป็นขั้นตอนที่ประกอบเป็นข้อจำกัดหลักในการใช้การอ่านค่าจาก EEG

เทคโนโลยี EEG เองนั้นมีราคาถูก การบันทึกคลื่นสมอง EEG ครั้งแรกเกิดขึ้นในปลายทศวรรษที่ 1800 และกระบวนการเก็บข้อมูลอ่าน EEG เป็นกระบวนการที่ไม่รุกล้ำและไม่ซับซ้อน

อย่างไรก็ตาม, ต้นทุนที่เกี่ยวข้องกับการเก็บรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูล EEG ยังเป็นไปอย่างมากในแรงงานที่ต้องเลือกสิ่งแปลกแยกที่ไม่จำเป็นซึ่งถูกเก็บโดย EEG ที่มีอัตราส่วนสัญญาณต่อสัญญาณรบกวนต่ำ ข้อมูล EEG นั้นซับซ้อนและมีด้านที่ทั้งไม่เป็นเชิงเส้นและไม่สม่ำเสมอ นอกจากนี้ยังมีปัจจัยที่แปรเฉพาะบุคคล

นักวิจัยต้องบังคับให้ประมวลผลข้อมูลจำนวนมากด้วยตนเองเพื่อกำจัดเสียงรบกวนที่ไม่จำเป็นและคำนึงถึงตัวแปรที่แตกต่างกันทั้งหมด เนื่องจากนั้น มันจึงเป็นเรื่องที่ไม่ปฏิบัติได้และไม่ได้ผลที่จะใช้ EEG ในงานที่ซับซ้อนยิ่งขึ้นเช่นการรู้จำอารมณ์ อย่างไรก็ตาม นักวิจัยยังคงพยายาม

เพื่อปรับปรุงการเก็บรวบรวมและการวิเคราะห์ข้อมูลสมอง EEG และลดอุปสรรคในด้านคุณประโยชน์ต่อนักวิจัย นักประสาทวิทยาได้พัฒนาสายการประมวลผลการจัดประเภท EEG เพื่อสลายขั้นตอนของพวกเขา ปรับแต่งกลยุทธ์และเทคนิคที่เกี่ยวข้อง และเพิ่มประโยชน์ของ EEG

สายการประมวลผลการจัดประเภท EEG แบบทั่วไป 5 ขั้นตอน

1. การประมวลผลข้อมูลเบื้องต้น

2. เริ่มต้นกระบวนการการจัดประเภท

3. การแยกชุดข้อมูลสำหรับเครื่องจำแนกประเภท

4. การทำนายประเภทของข้อมูลใหม่

5. ประเมินโมเดลการจัดประเภทสำหรับชุดข้อมูลทดสอบ

ถึงแม้ว่า EEG จะยังคงเป็นวิธีที่คุ้มค่าและได้ข้อมูลที่ดีเยี่ยมสำหรับการจับภาพการทำงานของสมอง แต่ประโยชน์ของข้อมูล EEG ยังคงถูกจำกัดอยู่โดยวิธีที่นักวิทยาศาสตร์สามารถบันทึกข้อมูลสมองและประมวลผลการบันทึก EEG นั้นได้อย่างมีประสิทธิภาพ

อนาคตของ EEG: การขึ้นของ AI และความสามารถของข้อมูลขนาดใหญ่

คำว่า “ข้อมูลขนาดใหญ่” หมายถึงการเพิ่มขึ้นของปริมาณ ความเร็ว และความหลากหลายที่เทคโนโลยีสมัยใหม่สามารถเก็บรวบรวมและประมวลผลข้อมูลได้ ข้อมูลขนาดใหญ่เปลี่ยนแปลงภูมิทัศน์ประสาทวิทยาอย่างมาก กล่าวอย่างง่าย ๆ เราในปัจจุบันมากกว่าที่เคย มีเครื่องมือที่ดีขึ้นในการใช้ประโยชน์ข้อมูลจำนวนมหาศาลที่เรากำลังเก็บรวบรวม

งานการจำแนก โดยเฉพาะการตรวจจับสถานะทางอารมณ์ กำลังบริหารโดยกระบวนการจำแนกแบบไบนารีและหลายป้ายกำกับ อัลกอริธึม ML ภายใต้การควบคุมจะเรียนรู้ข้อมูลฝึกฝน พัฒนาโมเดลและพารามิเตอร์ที่เรียนรู้ แล้วนำไปใช้กับข้อมูลใหม่เพื่อกำหนดป้ายกำกับหมวดหมู่ของชุดข้อมูลแต่ละรายการ กระบวนการนี้ขจัดความจำเป็นที่มนุษย์จะต้องใช้เวลาในการตัดสินใจที่ซ้ำซากและใช้เวลานาน

มันง่ายที่จะได้ยินคำอย่าง “ปัญญาประดิษฐ์” หรือ “การเรียนรู้ของเครื่อง” และนึกถึงโลกในอนาคตที่จินตนาการในงานศิลปะวัฒนธรรมป๊อป เช่น ภาพยนตร์ในปี 1984, The Terminator. คุณอาจคิดว่าเทคโนโลยีเหล่านี้ซับซ้อนเกินกว่าจะเข้าใจหรือมีค่าในงานที่อยู่รอบตัวของคุณในชีวิตประจำวัน

อย่าตกหลุมพรางนั้น

AI มีความซับซ้อนน้อยกว่าที่เคยอธิบายไว้ในหนังที่ทำรายได้สูงหรือคลาสสิกไซไฟที่ได้รับการเฉลิมพระเกียรติศาสตร์เช่นนิยายของ Isaac Asimov ในปี 1950 I, Robot แม้กระทั่งผู้ที่อยู่นอกการศึกษาของ AI สามารถเข้าใจโมเดล AI ปัจจุบันและใช้โมเดลที่ใช้ได้ในงานวิจัยของพวกเขาเอง

แอปพลิเคชัน ML และ DL แบบเรียลไทม์ในวรรณกรรมการวิจัย EEG

การใช้ ML และ DL อัลกอริธึมในการสร้างความเข้าใจข้อมูลสมองได้เติบโตอย่างมากในปีที่ผ่านมา ซึ่งได้แสดงให้เห็นโดย การทบทวนระบบ ที่ตีพิมพ์ในปี 2021 ที่ระบุการวิจัยที่ผ่านการทบทวนต่อกลั่นกรองที่มุ่งหมายที่จะพัฒนาและปรับแต่งอัลกอริธึมการประมวลผล EEG ประมาณ 63% ของบทความที่ครอบคลุมโดยการทบทวนนี้ถูกตีพิมพ์ในสามปีที่ผ่านมา แสดงให้เห็นว่าการใช้โมเดลเหล่านี้ในระบบ BCI ภอนาคตและการวิจัย ER ยังสามารถคาดหวังที่จะเติบโต

ใน บทความที่ตีพิมพ์ของ Lukas Geimen เรื่อง “การวินิจฉัยบนพื้นฐานการเรียนรู้ของเครื่องเกี่ยวกับพยาธิวิทยา EEG,” เขาและทีมได้สำรวจวิธีการ ML และความสามารถของพวกเขาในการทำให้การวิเคราะห์ EEG คลินิกอัตโนมัติได้ โดยการแยกแยะโมเดล EEG แบบอัตโนมัติเป็นวิธีการที่ใช้ฟีเจอร์หรือวิธีการใน-ปลาย-ท้าย พวกเขา “นำฟีเจอร์เบสที่เสนอและเครือข่ายระบบประสาทเชิงลึกไปใช้ ซึ่งเป็นเครือข่ายการสลับชั่วคราว TCN ที่ปรับให้เหมาะกับ EEG.” พวกเขาพบว่า ความแม่นยำในทั้งสองวิธีแคบกว่าที่คาดถึง อยู่ระหว่างช่วง 81% ถึง 86%. ผลการแสดงว่า ฟีเจอร์เบสที่เสนอเปิดเผยเครือข่ายการถอดรหัสมีความแม่นยำเชื่อถือได้เหมือนกับเครือข่ายระบบประสาทเชิงลึก

บทความของ Yannick Roy et al ใน Journal of Neuroengineering อธิบายว่าเขาและทีมได้ทบทวนเอกสาร 154 ฉบับที่ใช้ DL กับ EEG ที่ตีพิมพ์ระหว่างเดือนมกราคม 2010 และกรกฎาคม 2018 เอกสารเหล่านี้ประกอบไปด้วย “โดเมนแอปพลิเคชันต่าง ๆ เช่น ลมชัก, การบันทึกการนอน, การเชื่อมประสานสมองกับคอมพิวเตอร์, และการตรวจจับและการตรวจสอบทางปัญญาและความรู้สึก.” พวกเขาพบว่าจำนวนข้อมูล EEG ที่ใช้แตกต่างกันไปตามระยะเวลาตั้งแต่ไม่กี่นาทีจนถึงหลายชั่วโมง อย่างไรก็ตาม จำนวนตัวอย่างที่เห็นในระหว่างการฝึกแบบเรียนรู้เชิงลึกแตกต่างกันตั้งแต่ไม่กี่สิบถึงหลายล้าน ภายในข้อมูลทั้งหมดนี้ พวกเขาพบว่าแนวทางการเรียนรู้เชิงลึกมีความแม่นยำมากกว่ามาตรฐานดั้งเดิมในทุกงานศึกษาที่ใช้เหล่านี้

การจำลองและการวิเคราะห์ชี้ให้เห็นว่า ทั้งสองวิธีใช้องค์ประกอบของข้อมูลที่คล้ายกัน เช่น พลังแถบเดลต้าและธีต้า ณ ตำแหน่งอิเล็คโทรดชั่วคราว Yannick Roy et al เห็นว่าความแม่นยำของเครื่องถอดรหัสพยาธิวิทยา EEG ไบนารีปัจจุบันอาจอิ่มตัวอัตราประมาณ 90% เนื่องจากการไม่เห็นด้วยในการทำป้ายฉลากคลินิกที่สมบูรณ์แบบและว่าเครื่องถอดนี้มีประโยชน์ในคลินิกอยู่แล้ว เช่น ในพื้นที่ที่ผู้เชี่ยวชาญ EEG คลินิกมีอยู่น้อย. พวกเขาได้เสนอว่าโครงสร้างฟีเจอร์เบสที่มีอยู่ในแหล่งเปิดเป็นเครื่องมือใหม่สำหรับการวิจัยการเรียนรู้ของเครื่อง EEG

DL มีการเพิ่มอย่างมากในจำนวนบทความที่ตีพิมพ์ ซึ่งสะท้อนความสนใจที่เพิ่มขึ้นชนิดของการประมวลผลนี้ในชุมชนวิทยาศาสตร์

สิ่งที่เป็นเอกลักษณ์เกี่ยวกับข้อมูลสมอง EMOTIV และอุปกรณ์ EEG?

แบบจำลอง ML และ DL กำลังให้เกิดความก้าวหน้าใหม่ ๆ ในเทคโนโลยี EEG เมื่อพูดถึงอุปกรณ์ EEG ยุคใหม่ที่มีการแข่งขันสูง ไม่มีบริษัทใดที่ขยายขอบเขตมากไปกว่า EMOTIV

EMOTIV เป็นบริษัทชีวสารสนเทศและผู้นำทางด้านการสนับสนุนชุมชนประสาทวิทยาผ่านการใช้ EEG นวัตกรรมของ EMOTIV อยู่ใต้ร่มของ BCIs ซึ่งถูกเรียกว่า “การเชื่อมสมองกับเครื่องจักร,” “การเชื่อมต่อระบบประสาทโดยตรง,” และ “การเชื่อมสมองกับเครื่องจักร.” เทคโนโลยีเหล่านี้ถูกใช้มากว่าทศวรรษในการติดตามการทำงานทางการรู้, การตรวจสอบอารมณ์, และการควบคุมวัตถุเสมือนและกายภาพผ่านการเรียนรู้ของเครื่องและคำสั่งจิตที่ฝึกฝน

หูฟัง EEG ของ EMOTIV ประกอบด้วย EMOTIV EPOC FLEX (32 ช่อง EEG), EMOTIV INSIGHT 2.0 (5 ช่อง EEG), และ EPOC X (14 ช่อง EEG). อัลกอริธึมที่เป็นเอกลักษณ์ของพวกเขาตรวจจับได้:

• ความคับข้องใจ

• ความสนใจ

• การผ่อนคลาย

• ความตื่นเต้น

• การมีส่วนร่วม

• ความเครียด

• ความตั้งใจ

EMOTIV กำลังปรับปรุงมากกว่าเพียงแค่หูฟัง EEG พวกเขาช่วยบ่มเพาะระบบปฏิบัติการเครื่องมือและคุณสมบัติที่สามารถถูกใช้ได้โดยนักวิชาการ, นักพัฒนาเว็บ, และแม้กระทั่งบุคคลที่สนใจที่ไม่มีพื้นฐานด้านประสาทวิทยา

EmotivLABS

EmotivLABS, ช่วยนำผู้ใช้แต่ละคนมาร่วมกับนักวิจัย ฟื้นทำโอกาสในการร่วมมือกับข้อมูลสมอง EMOTIV

EMOTIV Cortex

ด้วย EMOTIV Cortex, นักวิจัยสามารถพัฒนาแอปพลิเคชันที่กำหนดเองที่มอบเครื่องมือให้ผู้ใช้สร้างประสบการณ์และการกระตุ้นส่วนบุคคลด้วยข้อมูลสมองเรียลไทม์

EmotivPRO

นักวิจัยและสถานศึกษาสามารถจับคู่อุปกรณ์ EMOTIV ของพวกเขากับ EmotivPRO, ซึ่งช่วยในการสร้าง, เผยแพร่, รับ, และวิเคราะห์ข้อมูล EEG

EmotivPRO เสนอการวิเคราะห์บูรณาการของข้อมูลที่ผ่านการประมวลผลแล้วโดยใช้ตัววิเคราะห์เมฆในสถานที่ของ EMOTIV ขจัดความจำเป็นที่นักวิจัยจะต้องส่งออกการบันทึกของพวกเขา

เนื่องจากขั้นตอนการประมวลผลสำเร็จในเซิร์ฟเวอร์เมฆของ EMOTIV นี้ลดความต้องการในระบบของคุณและอนุญาตให้คุณประหยัดทรัพยากร. ด้วยเทคโนโลยี AI และ ML EEG นี้ คุณไม่เพียงแค่ประหยัดทรัพยากรได้ดีขึ้น แต่คุณยังได้รับประโยชน์จากการวิเคราะห์ข้อมูลซับซ้อนในเรียลไทม์สำเร็จภายในระยะเวลาอันสั้นและเสร็จงานที่ต้องใช้เวลา

ด้วยหูฟัง EEG และแอปพลิเคชันของพวกเขา EMOTIV ได้สนับสนุนภารกิจของบริษัทในการสนับสนุนบุคคลให้ปลดล็อคลักษณะภายในของจิตใจของพวกเขา และเร่งความก้าวหน้าการวิจัยสมองทั่วโลก

สถาบันวิจัยกำลังค้นพบเทคโนโลยี EEG ราคาต่ำและระยะไกลของ EMOTIV เช่นเดียวกับนักประสาทวิทยาที่ทำงานในบริษัทและองค์กรที่สำรวจกรณีการใช้งานในด้านการวิจัยผู้บริโภคและนวัตกรรมผู้บริโภคกำลังค้นพบประโยชน์ของหูฟังและแอปพลิเคชัน EEG ของ EMOTIV สำหรับการใช้งานทางธุรกิจที่สำคัญหลายอย่าง

ต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ EMOTIV หรือไม่? คลิกที่นี่ เพื่อเยี่ยมชมเว็บไซต์หรือลองขอดูตัวอย่าง