Nörobilim EEG Araştırmalarında Yapay Zeka Modellerinin Durumu

Makine Öğrenimi (ML) ve Derin Öğrenim (DL) ile Neler Kazanırsınız

“Büyük veri” çağını girdik; burada bilimsel ilerleme ve keşif fırsatları veri depolama ve paylaşım kapasiteleri tarafından daha az kısıtlanıyor. Bunun yerine, teknolojik ve bilimsel yenilikler, bu bol miktarda mevcut veriyi etkin bir şekilde ve zamanında kullanma yeteneğimiz tarafından daha fazla kısıtlanıyor. Bu anlamda, giderek daha güçlü ve sofistike AI modelleme sistemleri, en karmaşık veri setlerinin bile gerçek zamanlı veri işleme yetenekleri kullanılarak sofistike algoritmalara damıtılabileceğini kanıtlıyor.

Sinir Bilimi ve AI

Bu algoritmalar ve modeller, insan zihinsel süreçlerini anlamaya ve bunlara daha iyi yanıt vermeye çalışan sinir bilimciler ve araştırmacılar için özellikle faydalı oluyor.

Uygulamaların sınırı yok. Kullanılabilirlik, yüz tanıma teknolojilerinden bireylerin bilişsel yüklerini yönetiminde daha iyi verimliliğe kadar daha iyi pazarlama ve kullanıcı deneyimlerine kadar uzanıyor.

Özellikle, EEG ve beyin araştırma şirketi EMOTIV, beyin araştırmaları yapmanın maliyetlerini düşürüp veri toplama ve analizinde verimliliği artırarak ML ve DL'nin gücünü göstermiştir. Bu da EEG'nin bireyler, eğitim ve akademik topluluklar ve tüketici araştırmaları gibi kullanım durumlarını keşfeden işletmeler için faydasını önemli ölçüde artırmıştır.

Yapay Zeka, Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenim

Yavaş ama kesin bir şekilde, AI, önceki nesillerin hayal bile edemeyeceği uygulamalara doğru yol almakta, araştırmadaki mali engelleri azaltmakta ve yarının teknolojik yeniliklerine daha hızlı bir yol açmaktadır.

Bunun en belirgin olduğu yer, EEG teknolojisi alanıdır. Gelişen ML ve DL modellemeleri entegre ederek, sinir bilimciler birçok alanda, özellikle beyin-bilgisayar arayüzü sistemleri ve duygusal tanıma alanında büyük potansiyelleri açığa çıkarıyorlar.

EEG verilerini anlamak için AI modellerinin mevcut durumunu anlamak üzere, bazı unsurların birbirinden kavramsal olarak ayrılması gerekir. “Yapay zeka,” “makine öğrenimi” ve “derin öğrenim” gibi terimler sıklıkla birbirinin yerine kullanılsa da, onları ayıran önemli nüanslar vardır.

Yapay Zeka

Yaratıcı zihinler, makinelerin bir gün insanlar gibi düşünebileceğini ilk anladıklarında, Yapay Zeka terimi doğmuştur. AI, makine öğrenimi ve derin öğrenim dahil birkaç alt alanı kapsar.

Makine Öğrenimi

Makine öğrenimi, AI'nın bir alt alanı veya dalıdır, veri bankaları kullanılarak karmaşık algoritmalar geliştirmek için eğitilmektedir. Bu algoritmalar, yeni veya örnek veriler hakkında doğru tahminler yapmak, veriler için oldukça hassas sınıflandırma sistemleri geliştirmek ve bu süreçte, bilim insanları için bu makineleri kullanmadan pratik olmayacak desenler ve içgörüler ortaya çıkarmaya yardımcı olabilir.

Derin Öğrenim

Derin öğrenim, öğrenme ve eğitim sürecinin daha fazla yönünü otomatikleştirerek makine öğrenimini bir adım ileri taşır. Derin öğrenme algoritmaları, metin veya görüntü gibi yapılandırılmamış veri setlerini çözebilir ve bu nedenle çok daha az insan müdahalesi gerektirir. Bu nedenle derin öğrenim “ölçeklenebilir makine öğrenimi” olarak tanımlanmıştır.

EEG'nin Tarihsel Sınırlamaları ve Zorlukları: AI'ya İhtiyaç

İnsan beyni yaklaşık 100 milyar nöron içerir. Bu nöronlar arasındaki karmaşık ilişkileri ve bunların ilgili sinaps bağlantılarını tam olarak anlamak, büyük miktarda beyin verisine bütünsel bir şekilde bakabilme yeteneğini gerektirir. Onlarca yıldır, EEG verilerinden meta düzeyde sinir devreleri desenlerini izole etme yeteneği, EEG okumalarının faydasındaki birincil sınırlayıcı adımı temsil etmektedir.

EEG teknolojisi kendisi ucuzdur. İlk EEG beyin dalgası kayıtları 1800'lerin sonlarında oluşturulmuş ve EEG okumalarını toplama süreci invazif olmayan ve nispeten basit bir şekilde gerçekleştirilmiştir.

Bununla birlikte, EEG veri toplama ve analizindeki maliyetler esasen EEG tarafından alınan dışsal artefaktların manuel olarak ayrılması için manuel iş gücüne atfedilmiştir; bu düşük bir sinyal/gürültü oranına sahiptir. EEG verileri karmaşık olup hem lineer olmayan hem de durağan olmayan yönler taşır. Ayrıca her kişiden kişiye benzersiz olarak değişen faktörler de içerir.

Araştırmacılar, gereksiz gürültüyü ortadan kaldırmak ve tüm farklı değişkenleri dikkate almak için büyük miktarda veriyi manuel olarak ön işleme tabi tutmaya zorlandılar. Bu nedenle, daha karmaşık görevlerde, duygusal tanıma gibi, EEG kullanımı uzun bir süre boyunca pratik ve uygulanabilir olmaktan uzaktı. Yine de, araştırmacılar denemekten vazgeçmediler.

EEG beyin verilerinin toplanmasını ve analizini kolaylaştırmak ve araştırmacılar için maliyet-fayda engelini azaltmak amacıyla, sinir bilimciler, her adımda ayrıştırmalarını, ilgili stratejileri ve teknikleri geliştirmelerini sağlayan bir EEG sınıflandırma işleme hattı geliştirdiler.

Genel 5 Adımlı EEG Sınıflandırma Hattı

1. Veri ön işleme.

2. Sınıflandırma prosedürünü başlatma.

3. Sınıflayıcı için veri kümesini bölme.

4. Yeni verinin sınıfını tahmin etme.

5. Test veri kümesi için sınıflandırma modelini değerlendirme.

EEG, şu an hala beyin aktivitesini yakalamanın en maliyet etkin ve bilgilendirici yöntemlerinden biri olsa da, EEG verilerinin faydası, bilim insanlarının beyin verilerini ne kadar güvenilir bir şekilde kaydedip verimli bir şekilde işleyebilecekleri ile sınırlıdır.

EEG'nin Geleceği: AI ve Büyük Veri Yeteneklerinin Yükselişi

“Büyük veri” terimi, modern teknolojinin veri toplama ve işleme yeteneklerimizi artıran artan hacimlerinin, hızlarının ve çeşitlerinin bir referansıdır. Büyük veri, nörobilimsel manzarayı dramatik bir şekilde değiştiriyor. Kısacası, şu anda daha önce hiç olmadığı kadar topladığımız büyük veri miktarını kullanma konusunda daha iyi donanımlıyız.

Sınıflandırma görevleri, özellikle duygusal durumları tespit etme ile ilgili olanlar, giderek ikili ve çok etiketli sınıflandırma süreçleri tarafından yönetilmektedir. Denetimli ML algoritmaları eğitim verilerini öğrenir, modeller ve öğrenilmiş parametreler geliştirir ve ardından her veri kümesine kendi ilgili sınıf etiketlerini atamak üzere yeni verilere uygular. Bu süreç, insanların, tekrar eden, zaman alıcı kararlar vermek için harcadıkları zamanı ortadan kaldırır.

“Yapay zeka” veya “makine öğrenimi” gibi terimleri duymak ve 1984 yapımı film Terminatör gibi pop kültür eserlerinde hayal edilen gelecekteki dünyaları düşünmek oldukça kolaydır. Bu teknolojilerin, günlük yaşamınızı etkileyen yaygın görevlerde anlaşılması veya değerli olması için çok karmaşık olduğunu varsayabilirsiniz.

Bu tuzağa düşmeyin

AI, ilk başta büyük gişe başarıları veya Isaac Asimov'un 1950 tarihli Ben, Robot gibi kutlanan bilim kurgu klasikleri tarafından karmaşıklığı abartıldığı kadar gelişmiş değildir. AI çalışmaları dışında kalmış bireyler bile mevcut AI modellemesini anlayabilir ve mevcut modelleri kendi araştırmalarında kullanabilirler.

EEG Araştırma Literatüründe Gerçek Zamanlı ML ve DL Uygulamaları

ML ve DL algoritmalarının beyin verilerini anlamak için kullanılması son yıllarda önemli ölçüde artmış olup, 2021'de yayımlanan bir sistematik inceleme, EEG işleme algoritmalarını geliştirmeye ve rafine etmeye yönelik hakemli araştırmaları tanımlamıştır. Bu incelemenin ele aldığı makalelerin yaklaşık %63'ü son üç yıl içinde yayımlanmıştır, bu da bu modellerin gelecekteki BCI sistemleri ve ER araştırmalarındaki kullanımının artmasını bekleyebileceğimizi göstermektedir.

Bir Lukas Geimen tarafından yayımlanan “Makine öğrenimi tabanlı EEG patolojisi tanısı” makalesinde, kendisi ve ekibi, klinik EEG analizini otomatikleştirme kapasitelerine sahip ML yöntemlerini araştırmıştır. Otomatik EEG modellerini özellik bazlı veya uçtan uca yaklaşımlar şeklinde kategorize ederek, “önerilen özellik bazlı çerçeveyi ve derin sinir ağlarını bir EEG optimizasyonlu zamansal konvolüsyon ağı (TCN) üzerine uyguladılar.” Her iki yaklaşımda da doğrulukların şaşırtıcı bir şekilde dar bir aralıkta, %81 ile %86 arasında değiştiğini bulmuşlardır. Sonuçlar, önerilen özellik bazlı kod çözme çerçevesinin derin sinir ağları ile benzer doğruluklara sahip olduğunu göstermektedir.

Yannick Roy'un ve ark. Nöro Mühendislik Dergisi'ndeki makalesi, kendisi ve ekibinin Ocak 2010 ile Temmuz 2018 arasında yayımlanan 154 makaleyi incelediğini tartışmaktadır. Bu makaleler, epilepsi, uyku, beyin-bilgisayar arayüzleme ve bilişsel ve duygusal izleme gibi “farklı uygulama alanlarını” kapsamaktadır. EEG verilerinin kullanımı ise birkaç dakikadan birkaç saate kadar değişen sürelerde değişkenlik göstermiştir. Ancak derin öğrenme model eğitimi sırasında görülen örnek sayısı birkaç düzineden birkaç milyona kadar değişmiştir. Tüm bu veriler içinde, derin öğrenme yaklaşımlarının tüm bu çalışmalarda geleneksel baz çizgelerine göre daha hassas olduğu bulunmuştur.

Görselleştirmeler ve analizler, her iki yaklaşımın benzer veri yönlerini kullandığını göstermiştir, örneğin, zamansal elektrot noktalarında delta ve theta bant gücü. Yannick Roy ve ark. mevcut ikili EEG patoloji çözücülerinin, klinik etiketlerin mükemmel olmayan yorumlar nedeniyle %90'a kadar doygunlaşabileceğini iddia etmekte ve böyle çözücülerin klinik olarak zaten faydalı olduğunu, klinik EEG uzmanlarının nadir olduğu alanlarda kullanılabileceğini belirtmektedirler. Önerilen özellik bazlı çerçevenin açık kaynak olarak kullanılabilir olduğunu, EEG makine öğrenimi araştırmaları için yeni bir araç sunduğunu öne sürmüşlerdir.

DL, bilim topluluğu içinde bu tür işleme olan artan ilgiyi yansıtan yayında patlamalı bir artış görmüştür.

EMOTIV Beyin Verileri ve EEG Cihazları Hakkında Özgün Olan Nedir?

ML ve DL modelleri, EEG teknolojilerinde çığır açan gelişmeler sağlıyor. Piyasadaki en rekabetçi, yeni nesil EEG cihazları konusunda, sınırları en fazla zorlayan şirket EMOTIV'tir.

EMOTIV, EEG kullanımı aracılığıyla nörobilim topluluğunu güçlendirmede öncülük eden bir biyoinformatik şirketidir. EMOTIV'in yenilikleri, BCI'lerin kapsamına girmektedir; bunlar, “Zihin-Makine Arayüzü,” “Doğrudan Sinir Arayüzü” ve “Beyin-Makine Arayüzü” olarak da anılmaktadır. Bu teknolojiler, bilişsel performansı izlemek, duyguları kontrol etmek ve sanal ile fiziksel nesneleri makine öğrenimi ve eğitilmiş zihinsel komutlar aracılığıyla kontrol etmek için on yıldan fazla bir süredir kullanılmaktadır.

EMOTIV EEG kulaklıkları arasında EMOTIV EPOC FLEX (32-kanal EEG), EMOTIV INSIGHT 2.0 (5-kanal EEG) ve EPOC X (14-kanal EEG) bulunmaktadır. Kendilerine özgü algoritmaları:

• Frustrasyon

• İlgi

• Rahatlama

• Heyecan

• Katılım

• Stres

• Dikkat

EMOTIV, EEG kulaklıklarından çok daha ileri gitmektedir. Akademisyenler, web geliştiricileri ve hatta nörobilimsel bir geçmişi olmayan meraklı bireylere kullanılabilecek araçlar ve özellikler ekosistemini geliştirmeye yardımcı olmuştur.

EmotivLABS

EmotivLABS, bireysel kullanıcıları araştırmacılarla bir araya getirerek EMOTIV beyin verilerini kaynak bulma fırsatları sunmaktadır.

EMOTIV Cortex

EMOTIV Cortex ile, araştırmacılar, kullanıcılara gerçek zamanlı beyin verilerini kullanarak kişiselleştirilmiş deneyimler ve etkinleştirmeler oluşturma araçları sunan özel uygulamalar geliştirebilirler.

EmotivPRO

Araştırmacılar ve kurumlar, EEG verilerini oluşturma, yayınlama, edinme ve analiz etme konusunda yardım eden EmotivPRO ile EMOTIV cihazlarını eşleştirebilirler.

EmotivPRO, araştırmacıların kayıtlarını dışa aktarmasına gerek kalmadan EMOTIV'in kendi bulut tabanlı analizörü ile işlem sonrası verilerin entegre analizini sunar.

İşlem hattı EMOTIV’in bulut sunucularında gerçekleştirildiği için, bu sistemin üzerindeki talepleri azaltır ve kaynakları korumanızı sağlar. Bu AI ve ML EEG teknolojisi ile yalnızca kaynakları daha iyi korumakla kalmaz, aynı zamanda verilerin karmaşık, gerçek zamanlı analizinden de yararlanırsınız. Bulut teknolojilerinin yeteneğini kullanarak işlerinizi daha hızlı tamamlayarak daha fazlasını başarmak için günler süren çalışmaları dakikalar içinde gerçekleşebilir ve zaman alıcı görevleri tamamlayabilirsiniz.

EEG kulaklıkları ve uygulamalarıyla EMOTIV, bireylerin zihinlerinin iç işleyişini açığa çıkarmalarına ve küresel beyin araştırmasını hızlandırmalarına yardımcı olarak şirketin misyonunu daha da ileri götürmüştür.

Araştırma enstitüleri EMOTIV'in düşük maliyetli, uzaktan EEG teknolojisini keşfetmektedir. Benzer şekilde, tüketici araştırmaları ve tüketici yeniliği için kullanım durumlarını araştıran şirketlerdeki sinir bilim araştırmacıları, EMOTIV’in EEG kulaklıklarının ve uygulamalarının birçok iş kritik uygulamadaki faydasını keşfetmektedirler.

EMOTIV hakkında daha fazla bilgi almak ister misiniz? Buraya tıklayın web sitesini ziyaret etmek veya bir demo talep etmek için.