نیوروسائنس EEG تحقیق میں AI ماڈلز کی حالت

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

ہم نے "بگ ڈیٹا" کے دور میں قدم رکھا ہے، جہاں سائنسی ترقی اور دریافت کے مواقع ڈیٹا اسٹوریج اور شیئرنگ کی صلاحیتوں سے کم محدود ہیں۔ بلکہ، تکنیکی اور سائنسی اختراعات ہماری اس قابلِ قدر ڈیٹا کو فوری اور مؤثر طریقے سے استعمال کرنے کی صلاحیت سے زیادہ محدود ہیں۔ اس معنے میں، زیادہ بہتر اور پیچیدہ AI ماڈلنگ سسٹمز نے یہ ثابت کر دیا ہے کہ حتیٰ کہ سب سے پیچیدہ ڈیٹا سیٹ بھی حقیقی وقت میں ڈیٹا پروسیسنگ کی صلاحیتوں کے ذریعہ پیچیدہ الگوردمز میں کشید کئے جا سکتے ہیں۔

نیوروسائنس اور AI

یہ الگوردمز اور ماڈلز نفسیات دانوں اور محققین کے لئے انتہائی مفید ثابت ہو رہے ہیں جو انسانی ذہنی عمل کو سمجھنے اور ان کا بہتر جواب دینے کی کوشش کر رہے ہیں۔

یہ درخواستیں لاتعداد ہیں۔ استعمال کی قابلیت چہرے کی شناخت کی ٹیکنالوجیز کے ذریعے بہتر مارکیٹنگ اور صارف کے تجربات سے لے کر افراد کے لئے ان کے ذہنی کام کے بوجھ کو سنبھالنے میں بہتر کارکردگی تک پھیلی ہوئی ہے۔

خاص طور پر، EEG اور دماغی تحقیق کی کمپنی EMOTIV نے اس دماغی تحقیق کو کرنے کے اخراجات کو کم کرکے اور ڈیٹا جمع کرنے اور تجزیہ میں کارکردگی کو بڑھا کر ML اور DL کی طاقت کو دکھایا ہے۔ اس کے نتیجے میں، اس نے افراد، تعلیمی اور علمی کمیونٹیز، اور صارف تحقیق کے لئے استعمال کے معاملات کی جانچ کرنے والے اداروں کے لئے EEG کی افادیت کو ڈرامائی طور پر بڑھا دیا ہے۔

مصنوعی ذہانت، مشین لرننگ، اور ڈیپ لرننگ

آہستہ آہستہ، لیکن یقینی طور پر، AI ان ایپلی کیشنز میں جگہ بناتا جا رہا ہے جنہیں پچھلی نسلیں تصور بھی نہیں کر سکیں، تحقیق کے لئے قیمت کی رکاوٹوں کو کم کر کے اور کل کے تکنیکی اختراعات کے لئے ایک تیز تر راستہ فراہم کرتا ہے۔

کہیں کہیں یہ EEG ٹیکنالوجی کے دائرے میں زیادہ نظر آتا ہے۔ ML اور DL ماڈلنگ کو شامل کر کے، نفسیات دان دماغی کمپیوٹر انٹرفیس سسٹم اور جذباتی شناخت کے شعبے میں وسیع صلاحیتوں کو کھول رہے ہیں۔

EEG ڈیٹا کو سمجھنے میں موجودہ AI ماڈلز کی موجودہ حیثیت کو سمجھنے کے لئے، کچھ عناصر کو تصوراتی طور پر تفریق کرنا ہوگا۔ "مصنوعی ذہانت،" "مشین لرننگ،" اور "ڈیپ لرننگ" جیسے اصطلاحات کو اکثر ایک دوسرے کے جگہ پر استعمال کیا جاتا ہے، لیکن ان کے درمیان اہم نزاکتیں ہیں جو ان کو ممتاز کرتی ہیں۔

مصنوعی ذہانت

جب تخلیقی دماغوں نے پہلی بار سمجھا کہ مشین کو ایک دن انسانوں کی طرح سوچنے کے لئے سکھایا جا سکتا ہے، تو اصطلاح مصنوعی ذہانت وجود میں آئی۔ AI کئی ذیلی شعبوں کا احاطہ کرتا ہے، بشمول مشین لرننگ اور ڈیپ لرننگ۔

مشین لرننگ

مشین لرننگ AI کا ایک ذیلی شعبہ یا شاخ ہے، ڈیٹا بنک کے استعمال سے تربیت یافتہ ہو کر پیچیدہ الگوردمز تیار کرتا ہے۔ یہ الگوردمز پھر نئے یا نمونہ ڈیٹا کے بارے میں درست پیشین گوئیاں کرنے، ڈیٹا کے لئے انتہائی درست درجہ بندی سسٹمز تیار کرنے، اور اس عمل میں وہ ہدایات اور Insights کو کھولنے میں مدد کرتے ہیں جو ان مشینوں کے استعمال کے بغیر سائنسی طور پر غیر عملی ہوں گی۔

ڈیپ لرننگ

ڈیپ لرننگ مشین لرننگ کو ایک قدم مزید آگے بڑھاتا ہے سیکھنے اور تربیت کے عمل کے مزید پہلوؤں کو خودکار بنا کر۔ ڈیپ لرننگ الگوردمز غیر مشروط ڈیٹا سیٹوں کو ڈی کوڈ کر سکتے ہیں، جیسے کہ متن یا تصاویر، اس طرح انسانی مداخلت کی بہت کم ضرورت ہوتی ہے۔ اس وجہ سے، ڈیپ لرننگ کو "قابل توسیع مشین لرننگ" کے طور پر بیان کیا گیا ہے۔

جی EEG کی تاریخی تحدیات اور چیلنجز: AI کی ضرورت

انسانی دماغ میں تقریباً 100 ارب نیوران ہوتے ہیں۔ ان نیورانز کے درمیان پیچیدہ تعلقات اور ان کے متعلقہ synaptic کنیکشنز کو مکمل سمجھنے کے لئے ضروری ہے کہ دماغی ڈیٹا کی زیادہ مقدار کو مجموعی طور پر دیکھا جا سکے۔ کئی دہائیوں سے، EEG ڈیٹا سے نیورل سرکٹ کے میٹا سطح کے نمونوں کو الگ کرنے کی صلاحیت EEG ریڈنگز کی افادیت میں بنیادی روکاوٹ رہی ہے۔

EEG ٹیکنالوجی خود سستی ہے۔ پہلی EEG دماغی ویو ریکارڈنگز 1800 کی دہائی کے اواخر میں تیار کی گئی تھیں، اور EEG ریڈنگز جمع کرنے کا عمل غیر مداخلتی اور نسبتاً سادہ ہے۔

تاہم، EEG ڈیٹا جمع کرنے اور تجزیہ کے اخراجات بنیادی طور پر اضافی فن پاروں کو دستی طور پر چننے کے لئے محنت مزدوری کی وجہ سے ہوئے، جو ایک کم سگنل ٹو شور ریشو کی خاصیت رکھتے ہیں۔ EEG ڈیٹا پیچیدہ ہے اور غیر لکیری اور غیر بیہودہ پہلو ہیں۔ اس کے علاوہ، یہ ایسے عوامل بھی رکھتا ہےجو کہ ہر شخص سے منفرد ہوتے ہیں۔

محققین کو غیرضروری شور کو ختم کرنے اور مختلف متغیرات کا حساب لانے کے لئے بڑی مقدار میں ڈیٹا کو دستی طور پر پہلے سے پراسیس کرنا ہوتا۔ اس لئے EEG کو زیادہ پیچیدہ کاموں جیسے جذباتی شناخت میں استعمال کرنا کافی وقت تک عملی اور ممکن نہیں تھا۔ لیکن، محققین نے کوشش جاری رکھی۔

EEG دماغی ڈیٹا کے جمع کرنے اور تجزیے کو ہموار کرنے اور محققین کے لئے قیمت فائدہ کی رکاوٹ کو کم کرنے کے لئے، نفسیاتی ماہرین نے ایک EEG درجہ بندی کی پروسیسنگ پائپ لائن تیار کی تاکہ اپنے اقدامات کو توڑیں، اپنے متعلقہ حکمت عملیوں اور تکنیکوں کو صاف کریں، اور EEG کے اطلاقات کو فروغ دیں۔

عمومی 5 مرحلہ EEG درجہ بندی کی پائپ لائن

1. ڈیٹا پہلے سے پروسیسنگ کرنا۔

2. درجہ بندی کے طریقہ کار کو شروع کرنا۔

3. کلاسفیئر کے لئے ڈیٹا سیٹ کو تقسیم کرنا۔

4. نئے ڈیٹا کی کلاس کی پیشین گوئی کرنا۔

5. جانچ ڈیٹا سیٹ کے لئے ماڈل کو جانچنا۔

حالانکہ EEG فی الحال بھی دماغی سرگرمی کو قابو کرنے کے لئے سب سے کم خرچ اور معلوماتی طریقوں میں سے ایک ہے، EEG ڈیٹا کی افادیت اب بھی اس بات پر محدود ہے کہ سائنس دان کتنی قابل اعتماد طریقے سے دماغی ڈیٹا ریکارڈ کرسکتے ہیں اور ان EEG ریکارڈنگز کو کتنی مؤثر طریقے سے پراسیس کرتے ہیں۔

EEG کا مستقبل: AI اور بگ ڈیٹا صلاحیتوں کا عروج

بڑی ڈیٹا کی اصطلاح ان بڑھتی ہوئی مقداروں، سرعتوں اور اقسام کو ظاہر کرتی ہے جن کے ساتھ جدید ٹیکنالوجی ہمیں ڈیٹا جمع کرنے اور پراسیس کرنے کے قابل بناتی ہے۔ بڑی ڈیٹا نہایت تیزی سے نیورو سائنسی میدان کو تبدیل کر رہی ہے۔ سادہ الفاظ میں، ہم اب، پہلے کے مقابلے میں، جمع کردہ بڑی مقدار میں ڈیٹا کو استعمال کرنے کے لئے بہتر طور پر تیار ہیں۔

درجہ بندی کے کام، خاص طور پر وہ جو جذباتی حالات کا پتہ لگانے سے متعلق ہیں، زیادہ تر بائنری اور ملٹی لیبل درجہ بندی کے طریقوں سے نمٹا جاتا ہے۔ نگرانی شدہ ML الگوردمز تربیتی ڈیٹا سیکھتے ہیں، ماڈلز اور سیکھے گئے پیرامیٹرز تیار کرتے ہیں، اور پھر انہیں نئے ڈیٹا پر لگاتے ہیں تاکہ ہر ڈیٹا سیٹ کو اس کی متعلقہ کلاس لیبلز تفویض کر سکیں۔ یہ عمل انسانوں کی جانب سے وقت ضائع کرنے والی، تھکن پیدا کرنے والی فیصلوں کے بنانے کی ضرورت کو ختم کرتا ہے۔

یہ "مصنوعی ذہانت" یا "مشین لرننگ" جیسی اصطلاحات کو سننا آسان ہے اور مستقبل کی دنیا کی سوچنا جو پاپ کلچر کی چیزوں میں تصور کی گئی ہیں جیسے 1984 کی فلم، The Terminator. آپ یہ فرض کر سکتے ہیں کہ یہ ٹیکنالوجیز انتہائی پیچیدہ ہیں جنہیں سمجھا یا آپ کی روزمرہ زندگی کے بنیادی کاموں میں قیمتی سمجھا نہیں جا سکتا۔

اس جال میں نہ پھنسیں

AI اصل میں ہالی وڈ ہٹ فلموں میں یا جانی پہچانی سائنس فکشن کی کلاسیک جیسے آئیزک اسیموف کے 1950 کے ناول I, Robot میں وضاحت کی گئی تکنیکوں سے کم پیچیدہ ہے۔ یہاں تک کہ AI کے مطالعہ سے باہر کے افراد بھی موجودہ AI ماڈلنگ کو سمجھ سکتے ہیں اور اپنے تحقیقی منصوبوں میں دستیاب ماڈلز کو استعمال کر سکتے ہیں۔

EEG تحقیقی لٹریچر میں حقیقی وقت ML اور DL کی درخواستیں

دماغی ڈیٹا کو سمجھنے کے لئے ML اور DL الگوردمز کا استعمال حالیہ برسوں میں کافی حد تک بڑھ گیا ہے، جیسا کہ 2021 میں شائع شدہ ایک نظامتی جائزے میں ظاہر کیا گیا ہے جس نے EEG پروسیسنگ الگوردمز کو ترقی دینے اور درست کرنے کے لئے تحقیقات کو نشاندہی کی۔ اس جائزے کے تحت شامل 63% مضامین گزشتہ تین سالوں میں شائع ہوئے، جس سے یہ تجویز کیا جاتا ہے کہ ان ماڈلز کے استعمال کی توقع کی جا سکتی ہے کہ مستقبل میں BCI سسٹم اور ER تحقیقی منصوبوں میں اضافہ ہوگا۔

Lukas Geimen کے شائع شدہ مضمون "EEG بیماری کی مشین لرننگ کی تشخیص" میں انہوں نے اور ان کی ٹیم نے CL ایلگوردمز اور ان کی گنجائش کو کلینیکی EEG تجزیے کو خودکار کرنے کے لیئے جانچ کیا۔ انہوں نے خودکار EEG ماڈلز کو خاصیت پر مبنی یا آخر تک جانے والے طریقوں میں درجہ بندی کیا، جہاں انہوں نے "تجویز کردہ خصوصیت پر مبنی فریم ورک اور گہری نیورل نیٹ ورکس EEG کے لئے موافق ٹمپورل کنوالووشنل نیٹ ورک (TCN) کا اطلاق کیا۔" انہوں نے پایا کہ دونوں طریقوں کی پیش گوئیاں حیرت انگیز طور پر محدود تھیں، جو کہ 81% سے 86% کے دائرے میں تھیں۔ نتائج سے ظاہر ہوتا ہے کہ تجویز کردہ خصوصیت پر مبنی ڈی کوڈنگ فریم ورک میں گہری نیورل نیٹ ورکس کی طرح درستگی ہے۔

Yannick Roy کا وغیرہ مضمون جو جرنل آف نیورو انجنئیرنگ میں ہے، میں انہوں نے اور ان کی ٹیم نے 154 مضامین کا جائزہ لیا جو جنوری 2010 اور جولائی 2018 کے درمیان EEG پر DL کے اطلاق کرتے ہیں۔ ان مضامین نے "مختلف ایپلیکیشن ڈومینز کا احاطہ کیا جیسے کہ مرگی، نیند، دماغی کمپیوٹر انٹرفیسنگ، اور علمی اور جذباتی نگرانی"۔ انہوں نے پایا کہ EEG ڈیٹا کی مقدار استعمال کی جانے والا وقت لمبائی کچھ منٹوں سے کئی گھنٹوں تک بڑھتا گیا۔ تاہم، وہ نمونے کی تعداد جو ڈیپ لرننگ ماڈل کی تربیت کے دوران دیکھی گئی متغیر تھی چند درجن سے کئی ملین تک بڑھتے ہوئے تھی۔ اس ڈیٹا میں، انہوں نے پایا کہ ڈیپ لرننگ کے طریقے روایتی بنیادی خطوط کے مقابلے میں زیادہ درست تھے ان تمام مطالعات میں جنہوں نے ان کا استعمال کیا۔

تجزیات اور تفسیر سے پتہ چلا کہ دونوں طریقے ڈیٹا کے مشابہ پہلوؤں جیسے کہ ڈیلٹا اور تھیٹا بینڈ پاور پر تیمپورل الیکٹروڈ مقامات پر استعمال کرتے ہیں۔ Yannick Roy وغیرہ کا موقف ہے کہ موجودہ بائنری EEG پیتھالوجی ڈی کوڈرز کی درستیاں تقریباً 90% تک پہنچ سکتی ہیں۔ یہ دیے گئے کلینیکل لیبلز کی غیر کامل بین ریٹر معاہدی کی وجہ سے۔ انہوں نے تجویز کیا کہ خصوصیت پر مبنی فریم ورک کھلی ذریعہ کے طور پر دستیاب ہیں، جو کہ EEG مشین لرننگ کے تحقیقی منصوبوں کے لئے ایک نیا آلہ فراہم کرتے ہیں۔

DL کے لئے اشاعتوں میں بڑھی ہوئی دلچسپی کے ساتھ، اس پروسیسنگ قسم کے لئے سائنسی کمیونٹی میں دلچسپی بڑھ رہی ہے۔

EMOTIV دماغی ڈیٹا اور EEG آلات میں کیا خاص بات ہے؟

ML اور DL ماڈلز EEG ٹیکنالوجیز میں انقلاب لا رہے ہیں۔ جب مارکیٹ میں نئی، جدید EEG آلات کی بات آتی ہے، تو کوئی بھی کمپنی EMOTIV کے مقابلے میں زیادہ حدوں کو نہیں دھکیالتے۔

EMOTIV ایک بائیوانفورماتکس کمپنی اور EEG کے استعمال سے نیوروسائنس کمیونٹی کو تقویت دینے میں پیش پیش ہے۔ EMOTIV کی اختراعات BCIs کے دائرہ کار میں آتی ہیں، جنہیں "ذہن مشین انٹرفیس"، "براہ راست نیورل انٹرفیس" اور "دماغ مشین انٹرفیس" بھی کہا جاتا ہے۔ ان ٹیکنالوجیز کو دس سال سے زیادہ عرصے سے نظریاتی کارکردگی کو ٹریک کرنے، جذبات کی نگرانی کرنے، اور ورچوئل اور جسمانی اشیاء کو مشین لرننگ اور تربیت شدہ ذہنی کمانڈز کے ذریعے کنٹرول کرنے کے لئے استعمال کیا گیا 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 الگوردمز

Frustration

• دلچسپی

• سکون

• جوش

• مصروفیت

• دباؤ

• توجہ

کو ڈیٹیکٹ کرتے ہیں۔

EMOTIV صرف EEG ہیڈ سیٹس کو ترقی دینے سے زیادہ فرغ دے رہا ہے۔ انہوں نے ایک ایسے آلات اور خصوصیات کے ماحول کی تشکیل کی ہے جو دانشمندان، ویب ڈویلپرز، اور یہاں تک کہ ان افراد کو بھی جو نیورو سائنسی پس منظر نہیں رکھتے، استعمال کر سکتے ہیں۔

EmotivLABS

EmotivLABS، انفرادی صارفین کو محققین کے ساتھ ملا کر، EMOTIV کے دماغی ڈیٹا کو عوامی تحقیق کی طرف بڑھانے کے موقعے عطا کرتا ہے۔

EMOTIV Cortex

EMOTIV Cortex کے ساتھ، محققین حسب ضرورت ایپلیکیشنز تیار کر سکتے ہیں جو صارفین کو حقیقی وقت میں دماغی ڈیٹا کا استعمال کر کے ذاتی تجربات اور حرکتیں تخلیق کرنے کے لئے اوزار فراہم کرتے ہیں۔

EmotivPRO

محققین اور ادارے اپنے EMOTIV آلات کو EmotivPRO کے ساتھ ملا سکتے ہیں، جو EEG ڈیٹا کے بنانے، شائع کرنے، حصول، اور تجزیہ میں مدد کرتا ہے۔

EmotivPRO EMOTIV کے اندرونِ خانہ کلاؤڈ پر مبنی تجزیہ کار کو استعمال کرتے ہوئے پوسٹ پراسیس ڈیٹا کا مربوط تجزیہ فراہم کرتا ہے، جس سے محققین کو اپنی ریکارڈنگز کو برآمد کرنے کی ضرورت نہیں رہتی۔

جیسا کہ پروسیسنگ پائپ لائن EMOTIV کے کلاؤڈ سرورز پر مکمل کیا جاتا ہے، یہ آپ کے سسٹم پر مطالبات کو کم کرتا ہے اور آپ کو وسائل بچانے کی اجازت دیتا ہے۔ اس AI اور ML EEG ٹیکنالوجی کے ساتھ، آپ نہ صرف وسائل کو بہتر طریقے سے محفوظ کرتے ہیں، بلکہ آپ پیچیدہ، حقیقی وقت کے ڈیٹا تجزیہ سے مستفید ہوتے ہیں۔ کلاؤڈ ٹیکنالوجیز کی افادیت کو استعمال کرتے ہوئے اپنے مطالعات کے ساتھ زیادہ کام کریں جو دنوں کے کام کو منٹوں میں جمع کرتی ہیں اور وقت خرچ کرنے والے کام کو مکمل کرتی ہیں۔

اپنے EEG ہیڈ سیٹس اور ایپلیکیشنز کے ساتھ، EMOTIV نے کمپنی کا مشن مزید بڑھایا ہے کہ افراد کو اپنے ذہن کے اندرونی کارکردگی کو زیادہ سمجھنے کا موقع دیا جائے اور عالمی دماغی تحقیق کو تیز کیا جائے۔

تحقیقی ادارے EMOTIV کی کم لاگت کی، دور دراز EEG ٹیکنالوجیز کو دریافت کر رہے ہیں۔ اسی طرح، کمپنیوں اور ادارے جو صارف تحقیق کے لئے استعمال کے معاملات کی جانچ کر رہے ہیں اور صارف کی جدت کے لئے تلاش کر رہے ہیں وہ EMOTIV کے EEG ہیڈ سیٹس اور ایپلیکیشنز کی افادیت کو کئی کاروباری اہمیت کے حامل ایپلیکیشنز کے لئے دریافت کر رہے ہیں۔

EMOTIV کے بارے میں مزید جاننا چاہتے ہیں؟ یہاں کلک کریں ویب سائٹ پر جانے کے لئے یا ڈیمو کی درخواست کرنے کے لئے۔