آپ مشین لرننگ (ML) اور ڈیپ لرننگ (DL) سے کیا حاصل کرتے ہیں

ہم "بگ ڈیٹا" (بڑے ڈیٹا) کے دور میں داخل ہو چکے ہیں، جہاں سائنسی ترقی اور دریافت کے مواقع اب ڈیٹا اسٹوریج اور شیئرنگ کی صلاحیتوں سے اتنے محدود نہیں رہے۔ اس کے بجائے، تکنیکی اور سائنسی ایجادات اس بات سے زیادہ محدود ہیں کہ ہم کتنی تیزی اور مؤثر طریقے سے اس وافر مقدار میں دستیاب ڈیٹا کا استعمال کر سکتے ہیں۔ اس لحاظ سے، بڑھتے ہوئے مضبوط اور جدید AI ماڈلنگ سسٹم یہ ثابت کرتے ہیں کہ انتہائی پیچیدہ ڈیٹا سیٹس کو بھی ریئل ٹائم ڈیٹا پروسیسنگ کی صلاحیتوں کا استعمال کرتے ہوئے جدید الگورتھم میں تبدیل کیا جا سکتا ہے۔

اعصابی سائنس (Neuroscience) اور AI

یہ الگورتھم اور ماڈل خاص طور پر نیورو سائنٹسٹس اور ان محققین کے لیے کارآمد ثابت ہو رہے ہیں جو انسانی ذہنی عمل کو سمجھنے اور ان کا بہتر جواب دینے کی امید رکھتے ہیں۔

اس کے اطلاقات لامحدود ہیں۔ اس کا استعمال چہرے کی شناخت کی ٹیکنالوجیز کے ذریعے بہتر مارکیٹنگ اور صارف کے تجربات سے لے کر افراد کے لیے اپنے علمی کام کے بوجھ کو سنبھالنے میں کارکردگی کو بہتر بنانے تک پھیلا ہوا ہے۔

خصوصی طور پر، EEG اور دماغی تحقیق کی کمپنی Emotiv نے ڈیٹا اکٹھا کرنے اور اس کے تجزیے میں کارکردگی کو بڑھانے کے ساتھ ساتھ اس دماغی تحقیق کو انجام دینے کے اخراجات کو کم کر کے ML اور DL کی طاقت کا مظاہرہ کیا ہے۔ نتیجے کے طور پر، اس نے افراد، تعلیمی اور علمی برادریوں، اور دیگر کے علاوہ صارفین کی تحقیق کے لیے استعمال کے معاملات تلاش کرنے والے اداروں کے لیے EEG کی افادیت کو ڈرامائی طور پر بڑھا دیا ہے۔

مصنوعی ذہانت (Artificial Intelligence)، مشین لرننگ، اور ڈیپ لرننگ

آہستہ آہستہ لیکن یقینی طور پر، AI اپنا راستہ ان ایپلی کیشنز میں بنا رہا ہے جن کا پچھلی نسلیں تصور بھی نہیں کر سکتی تھیں، جس سے تحقیق کی راہ میں آنے والے اخراجات کی رکاوٹیں کم ہو رہی ہیں اور کل کی تکنیکی ایجادات کے لیے ایک تیز تر راستہ ہموار ہو رہا ہے۔

یہ بات EEG ٹیکنالوجی کے شعبے سے زیادہ کہیں اور عیاں نہیں ہے۔ جدید ML اور DL ماڈلنگ کو یکجا کر کے، نیورو سائنٹسٹس کئی شعبوں میں وسیع صلاحیتوں کو بے نقاب کر رہے ہیں، خاص طور پر برین-کمپیوٹر انٹرفیس سسٹمز اور جذباتی شناخت میں۔

EEG ڈیٹا کو سمجھنے میں AI ماڈلز کی موجودہ حیثیت کو سمجھنے کے لیے، تصوراتی طور پر چند عناصر کو ایک دوسرے سے ممتاز کیا جانا چاہیے۔ اگرچہ "مصنوعی ذہانت،" "مشین لرننگ،" اور "ڈیپ لرننگ" جیسی اصطلاحات کو اکثر ایک دوسرے کی جگہ استعمال کیا جاتا ہے، لیکن ان میں اہم باریکیاں ہیں جو ان کو ممتاز کرتی ہیں۔

مصنوعی ذہانت (Artificial Intelligence)

جب تخلیقی ذہنوں نے پہلی بار یہ سمجھا کہ مشینوں کو ایک دن انسانوں کی طرح سوچنا سکھایا جا سکتا ہے، تو مصنوعی ذہانت (Artificial Intelligence) کی اصطلاح نے جنم لیا۔ AI کئی ذیلی شعبوں پر مشتمل ہے، بشمول مشین لرننگ اور ڈیپ لرننگ۔

مشین لرننگ

مشین لرننگ AI کا ایک ذیلی شعبہ، یا شاخ ہے، جسے پیچیدہ الگورتھم تیار کرنے کے لیے ڈیٹا بینکوں کا استعمال کرتے ہوئے تربیت دی جاتی ہے۔ ان الگورتھم کو پھر نئے یا نمونے کے ڈیٹا کے بارے میں درست پیشین گوئیاں کرنے، ڈیٹا کے لیے انتہائی درست درجہ بندی کے نظام تیار کرنے، اور اس عمل میں، ایسے پیٹرن اور بصیرتوں کو ننگا کرنے میں مدد کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے جو ان مشینوں کے استعمال کے بغیر سائنسدانوں کے لیے عملی نہیں ہوں گے۔

ڈیپ لرننگ

ڈیپ لرننگ، سیکھنے اور تربیت کے عمل کے مزید پہلوؤں کو خودکار بنا کر مشین لرننگ کو ایک قدم آگے لے جاتی ہے۔ ڈیپ لرننگ کے الگورتھم غیر منظم ڈیٹا سیٹس، جیسے کہ ٹیکسٹ یا تصاویر کو ڈی کوڈ کر سکتے ہیں، اس لیے ان میں انسانی مداخلت کی بہت کم ضرورت ہوتی ہے۔ اسی وجہ سے، ڈیپ لرننگ کو "اسکیل ایبل مشین لرننگ" کے طور پر بیان کیا گیا ہے۔

EEG کی تاریخی حدود اور چیلنجز: AI کی ضرورت

انسانی دماغ میں تقریباً 100 ارب نیورونز ہوتے ہیں۔ ان نیورونز اور ان کے متعلقہ سائنپٹک کنکشنز کے درمیان پیچیدہ تعلقات کو مکمل طور پر سمجھنے کے لیے دماغی ڈیٹا کی بڑی مقدار کو مجموعی طور پر دیکھنے کی ضرورت ہوتی ہے۔ کئی دہائیوں سے، EEG ڈیٹا سے نیورل سرکٹری کے میٹا لیول پیٹرنز کو الگ کرنے کی صلاحیت نے EEG کی ریڈنگز کی افادیت میں بنیادی رکاوٹ کی نمائندگی کی ہے۔

EEG ٹیکنالوجی خود سستی ہے۔ پہلی EEG برین ویو ریکارڈنگز 1800 کی دہائی کے آخر میں تیار کی گئی تھیں، اور EEG کی ریڈنگز جمع کرنے کا عمل غیر حملہ آور (noninvasive) اور نسبتاً سادہ ہے۔

تاہم، EEG ڈیٹا جمع کرنے اور تجزیہ کرنے کے اخراجات بنیادی طور پر EEG کے ذریعے پکڑے گئے بیرونی ارٹفیکٹس کو دستی طور پر نکالنے کے دستی کام کی وجہ سے رہے ہیں، جس کا سگنل ٹو نوائز ریشو کم ہوتا ہے۔ EEG ڈیٹا پیچیدہ ہے اور اس میں نان لینیئر (nonlinear) اور نان اسٹیشنری (nonstationary) دونوں پہلو شامل ہوتے ہیں۔ اس میں ایسے عوامل بھی ہوتے ہیں جو ہر شخص کے لیے منفرد طور پر مختلف ہوتے ہیں۔

محققین غیر ضروری شور کو ہٹانے اور تمام مختلف متغیرات کو مدنظر رکھنے کے لیے دستی طور پر بڑی مقدار میں ڈیٹا کو پہلے سے پروسیس کرنے پر مجبور تھے۔ اس لیے، جذباتی شناخت جیسے زیادہ پیچیدہ کاموں میں EEG کا استعمال کرنا کافی عرصے تک غیر عملی اور ناممکن تھا۔ اس کے باوجود، محققین نے کوشش کی۔

EEG دماغی ڈیٹا کو جمع کرنے اور تجزیہ کرنے کے عمل کو ہموار کرنے اور محققین کے لیے لاگت و فائدے کی رکاوٹ کو کم کرنے کے لیے، نیورو سائنٹسٹس نے اپنے اقدامات کو توڑنے، متعلقہ حکمت عملیوں اور تکنیکوں کو بہتر بنانے، اور EEG کے اطلاقات کو بڑھانے کے لیے ایک EEG کلاسیفیکیشن پروسیسنگ پائپ لائن تیار کی۔

عمومی 5 مرحلوں والی EEG کلاسیفیکیشن پائپ لائن

1. ڈیٹا کی پہلے سے پروسیسنگ (Pre-processing)۔

2. درجہ بندی کے طریقہ کار کو شروع کرنا۔

3. کلاسیفائر کے لیے ڈیٹا سیٹ کو تقسیم کرنا۔

4. نئے ڈیٹا کی کلاس کی پیشین گوئی کرنا۔

5. ٹیسٹ ڈیٹا سیٹ کے لیے درجہ بندی کے ماڈل کا جائزہ لینا۔

اگرچہ EEG فی الحال دماغی سرگرمیوں کو ریکارڈ کرنے کے لیے سب سے زیادہ سستی اور معلوماتی طریقوں میں سے ایک ہے، لیکن EEG ڈیٹا کی افادیت ابھی بھی اس بات سے محدود ہے کہ سائنسدان کس حد تک قابل اعتماد طریقے سے دماغی ڈیٹا کو ریکارڈ کر سکتے ہیں اور ان EEG ریکارڈنگز کو مؤثر طریقے سے پروسیس کر سکتے ہیں۔

EEG کا مستقبل: AI اور بگ ڈیٹا کی صلاحیتوں کا عروج

اصطلاح "بگ ڈیٹا" سے مراد ڈیٹا کا بڑھتا ہوا حجم، رفتار، اور اقسام ہیں جن کے ساتھ جدید ٹیکنالوجی ہمیں ڈیٹا جمع کرنے اور پروسیس کرنے کے قابل بناتی ہے۔ بگ ڈیٹا نیوروسائنسی منظر نامے کو ڈرامائی طور پر بدل رہا ہے۔ سادہ الفاظ میں، اب ہم پہلے سے کہیں زیادہ، اس وسیع ڈیٹا کو استعمال کرنے کے لیے بہتر طور پر لیس ہیں جو ہم جمع کر رہے ہیں۔

درجہ بندی کے کام، خاص طور پر وہ جو جذباتی کیفیت کا پتا لگانے سے متعلق ہیں، تیزی سے بائنری اور ملٹی لیبل کلاسیفیکیشن کے عمل کے ذریعے سنبھالے جا رہے ہیں۔ سپروائزڈ ML الگورتھم ٹریننگ ڈیٹا کو سیکھتے ہیں، ماڈلز اور سیکھے ہوئے پیرامیٹرز تیار کرتے ہیں، اور پھر انہیں نئے ڈیٹا پر لاگو کرتے ہیں تاکہ ہر ڈیٹا سیٹ کو اس کے متعلقہ کلاس لیبل تفویض کیے جا سکیں۔ یہ عمل انسانوں کو بار بار، وقت طلب فیصلے کرنے پر وقت ضائع کرنے سے بچاتا ہے۔

"مصنوعی ذہانت" یا "مشین لرننگ" جیسی اصطلاحات سن کر 1984 کی فلم، The Terminator جیسے پاپ کلچر کے شاہکاروں میں تصور کی گئی مستقبل کی دنیاؤں کے بارے میں سوچنا آسان ہے۔ آپ فرض کر سکتے ہیں کہ یہ ٹیکنالوجیز بہت زیادہ پیچیدہ ہیں جنہیں آپ کی روزمرہ کی زندگی کی بنیاد بننے والے عام کاموں میں سمجھا جائے یا وہ ان میں قیمتی ثابت ہوں۔

اس وہم کا شکار نہ ہوں

AI اس سے کہیں کم پیچیدہ ہے جتنا کہ شروع میں بلاک بسٹر ہٹس یا آئزک اسموف کے 1950 کے ناول I, Robot جیسے مشہور سائنس فکشن کلاسک میں تفصیل سے دکھایا گیا تھا۔ یہاں تک کہ وہ لوگ بھی جو AI کے مطالعہ سے باہر ہیں، موجودہ AI ماڈلنگ کو سمجھ سکتے ہیں اور دستیاب ماڈلز کو اپنی تحقیق میں استعمال کر سکتے ہیں۔

EEG ریسرچ لٹریچر میں ریئل ٹائم ML اور DL ایپلی کیشنز

دماغی ڈیٹا کو سمجھنے کے لیے ML اور DL الگورتھم کا استعمال حالیہ برسوں میں نمایاں طور پر بڑھا ہے، جیسا کہ 2021 میں شائع ہونے والے ایک منظم جائزے سے ظاہر ہوتا ہے جس نے ہم مرتبہ نظرثانی شدہ (peer-reviewed) تحقیق کی نشاندہی کی ہے جس کا مقصد EEG-پروسیسنگ الگورتھم کو تیار کرنا اور ان کو بہتر بنانا تھا۔ اس جائزے میں شامل تقریباً 63 فیصد مضامین پچھلے تین سالوں میں شائع ہوئے تھے، جس سے پتا چلتا ہے کہ مستقبل کے BCI سسٹمز اور ER تحقیق میں ان ماڈلز کے استعمال میں اضافے کی توقع کی جا سکتی ہے۔

لوکاس گیمین کے شائع شدہ مضمون "EEG پیتھالوجی کی مشین لرننگ پر مبنی تشخیص" میں، انہوں نے اور ان کی ٹیم نے ML طریقوں اور کلینیکل EEG تجزیہ کو خودکار بنانے کی ان کی صلاحیت کی جانچ کی۔ خودکار EEG ماڈلز کو فیچر پر مبنی یا اینڈ ٹو اینڈ اپروچز میں درجہ بندی کر کے، انہوں نے "تجویز کردہ فیچر پر مبنی فریم ورک اور ڈیپ نیورل نیٹ ورکس — ایک EEG-آپٹیمائزڈ ٹیمپورل کنوولوشنل نیٹ ورک (TCN) لاگو کیا۔" انہوں نے پایا کہ دونوں طریقوں میں درستگی حیرت انگیز طور پر قریب تھی، جو 81% سے 86% تک تھی۔ نتائج سے ظاہر ہوتا ہے کہ مجوزہ فیچر پر مبنی ڈی کوڈنگ فریم ورک کی درستگی ڈیپ نیورل نیٹ ورکس کے برابر ہے۔

یانک رائے اور دیگر کے جرنل آف نیوروانجینئرنگ میں شائع مضمون میں بحث کی گئی ہے کہ کس طرح انہوں نے اور ان کی ٹیم نے 154 پیپرز کا جائزہ لیا جو EEG پر DL کا اطلاق کرتے ہیں، جو جنوری 2010 اور جولائی 2018 کے درمیان شائع ہوئے تھے۔ یہ پیپرز "مختلف ایپلی کیشن ڈومینز جیسے مرگی، نیند، برین-کمپیوٹر انٹرفیسنگ، اور علمی اور جذباتی نگرانی" پر محیط تھے۔ انہوں نے پایا کہ استعمال کیے جانے والے EEG ڈیٹا کی مقدار چند منٹ سے لے کر کئی گھنٹوں تک کے وقت میں مختلف تھی۔ تاہم، ڈیپ لرننگ ماڈل کی ٹریننگ کے دوران دیکھے گئے نمونوں کی تعداد چند درجن سے لے کر کئی ملین تک مختلف تھی۔ اس تمام ڈیٹا کے اندر، انہوں نے پایا کہ ان تمام مطالعات میں روایتی بیس لائنز کے مقابلے ڈیپ لرننگ کے طریقے زیادہ درست تھے جنہوں نے ان کا استعمال کیا تھا۔

تصورات اور تجزیوں سے پتا چلا کہ دونوں طریقوں نے ڈیٹا کے ملتے جلتے پہلوؤں کا استعمال کیا، مثال کے طور پر، دنیاوی الیکٹروڈ مقامات پر ڈیلٹا اور تھیٹا بینڈ پاور۔ یانک رائے اور دیگر کا کہنا ہے کہ کلینیکل لیبلز کے نامکمل باہمی اتفاق رائے کی وجہ سے موجودہ بائنری EEG پیتھالوجی ڈیکوڈرز کی درستگی تقریباً 90% تک پہنچ سکتی ہے اور یہ کہ ایسے ڈیکوڈرز پہلے ہی طبی طور پر کارآمد ہیں، جیسے کہ ان علاقوں میں جہاں طبی EEG ماہرین کمیاب ہیں۔ انہوں نے تجویز پیش کی ہے کہ فیچر پر مبنی فریم ورک اوپن سورس کے طور پر دستیاب ہے، جو EEG مشین لرننگ ریسرچ کے لیے ایک نیا ٹول فراہم کرتا ہے۔

DL کی اشاعتوں میں تیزی سے اضافہ دیکھا گیا ہے، جو سائنسی برادری میں پروسیسنگ کی اس قسم میں بڑھتی ہوئی دلچسپی کو ظاہر کرتا ہے۔

Emotiv برین ڈیٹا اور EEG آلات کے بارے میں منفرد کیا ہے؟

ML اور DL ماڈلز EEG ٹیکنالوجیز میں انقلابی پیش رفت لا رہے ہیں۔ جب بات مارکیٹ میں سب سے آگے، نئے دور کے EEG آلات کی ہو، تو کوئی بھی کمپنی Emotiv سے زیادہ حدوں کو آگے نہیں بڑھا رہی ہے۔

Emotiv ایک بائیو انفارمیٹکس کمپنی ہے اور EEG کے استعمال کے ذریعے نیورو سائنس کمیونٹی کو بااختیار بنانے میں پیش پیش ہے۔ Emotiv کی ایجادات BCI کے دائرے میں آتی ہیں، جسے "مائنڈ مشین انٹرفیس،" "ڈائریکٹ نیورل انٹرفیس،" اور "برین-مشین انٹرفیس" بھی کہا جاتا ہے۔ ان ٹیکنالوجیز کا استعمال علمی کارکردگی کو ٹریک کرنے، جذبات کی نگرانی کرنے، اور مشین لرننگ اور تربیت یافتہ ذہنی احکامات کے ذریعے ورچوئل اور جسمانی اشیاء کو کنٹرول کرنے کے لیے ایک دہائی سے زیادہ عرصے سے کیا جا رہا ہے۔

Emotiv EEG ہیڈ سیٹس میں Emotiv EPOC Flex (32-چینل EEG)، Emotiv Insight 2.0 (5-چینل EEG)، اور Epoc X (14-چینل EEG) شامل ہیں۔ ان کے منفرد الگورتھم درج ذیل کا پتہ لگاتے ہیں:

• مایوسی (Frustration)

• دلچسپی (Interest)

• سکون (Relaxation)

• جوش (Excitement)

• شراکت داری (Engagement)

• تناؤ (Stress)

• توجہ (Attention)

Emotiv صرف EEG ہیڈسیٹس کو ہی آگے نہیں بڑھا رہا ہے۔ انہوں نے ٹولز اور فیچرز کا ایک ایسا ایکو سسٹم بنانے میں مدد کی ہے جسے ماہرین تعلیم، ویب ڈویلپرز، اور یہاں تک کہ وہ متجسس افراد بھی استعمال کر سکتے ہیں جن کا کوئی نیورو سائنسی پس منظر نہیں ہے۔

EmotivLABS

EmotivLABS، انفرادی صارفین کو محققین کے ساتھ یکجا کرنے میں مدد کرتا ہے، جس سے Emotiv دماغی ڈیٹا کو کراؤڈ سورس کرنے کے مواقع فراہم ہوتے ہیں۔

Emotiv Cortex

Emotiv Cortex کے ساتھ، محققین ایسی کسٹم ایپلی کیشنز تیار کر سکتے ہیں جو صارفین کو ریئل ٹائم دماغی ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے ذاتی نوعیت کے تجربات اور متحرک سرگرمیاں بنانے کے ٹولز پیش کرتی ہیں۔

EmotivPRO

محققین اور ادارے اپنے Emotiv آلات کو EmotivPRO کے ساتھ منسلک کر سکتے ہیں، جو EEG ڈیٹا بنانے، شائع کرنے، حاصل کرنے اور اس کا تجزیہ کرنے میں مدد کرتا ہے۔

EmotivPRO، Emotiv کے اندرونی، کلاؤڈ پر مبنی اینالائزر کا استعمال کرتے ہوئے پوسٹ پروسیس ڈیٹا کا مربوط تجزیہ پیش کرتا ہے، جس سے محققین کو اپنی ریکارڈنگز ایکسپورٹ کرنے کی ضرورت نہیں رہتی۔

چونکہ پروسیسنگ پائپ لائن Emotiv کے کلاؤڈ سرورز پر مکمل ہوتی ہے، اس لیے یہ آپ کے سسٹم پر بوجھ کو کم کرتی ہے اور آپ کو وسائل بچانے کی اجازت دیتی ہے۔ اس AI اور ML EEG ٹیکنالوجی کے ساتھ، نہ صرف آپ اپنے وسائل کو بہتر طور پر محفوظ رکھتے ہیں، بلکہ آپ ڈیٹا کے پیچیدہ اور حقیقی وقت کے تجزیے سے بھی فائدہ اٹھاتے ہیں۔ ان کلاؤڈ ٹیکنالوجیز کی افادیت کو بروئے کار لا کر اپنے مطالعے میں مزید کامیابیاں حاصل کریں جو دنوں کے کام کو منٹوں میں سمیٹ دیتی ہیں اور وقت طلب کاموں کو مکمل کرتی ہیں۔

اپنے EEG ہیڈ سیٹس اور ایپلی کیشنز کے ساتھ، Emotiv نے لوگوں کو اپنے ذہنوں کے اندرونی نظام کو سمجھنے اور عالمی سطح پر دماغی تحقیق کو تیز کرنے کے قابل بنا کر کمپنی کے مشن کو آگے بڑھایا ہے۔

تحقیقی ادارے Emotiv کی کم قیمت، ریموٹ EEG ٹیکنالوجیز کو دریافت کر رہے ہیں۔ اسی طرح، کمپنیوں اور کاروباری اداروں میں نیورو سائنس کے محققین جو صارفین کی تحقیق اور صارفین کی جدت طرازی کے لیے استعمال کے معاملات تلاش کر رہے ہیں، کئی کاروباری طور پر اہم ایپلی کیشنز کے لیے Emotiv کے EEG ہیڈ سیٹس اور ایپلی کیشنز کی افادیت کو دریافت کر رہے ہیں۔

Emotiv کے بارے میں مزید جاننا چاہتے ہیں؟ ویب سائٹ دیکھنے یا ڈیمو کی درخواست کرنے کے لیے یہاں کلک کریں۔