Kho tàng kiến thức từ Học máy (ML) và Học sâu (DL)

Chúng ta đã bước vào thời đại “dữ liệu lớn”, nơi các cơ hội tiến bộ và khám phá khoa học ít bị hạn chế hơn bởi dung lượng lưu trữ và chia sẻ dữ liệu. Thay vào đó, những đổi mới khoa học và công nghệ bị hạn chế hơn bởi khả năng sử dụng nguồn dữ liệu có sẵn phong phú này một cách nhanh chóng và hiệu quả. Theo nghĩa này, các hệ thống mô hình hóa AI ngày càng mạnh mẽ và phức tạp chứng minh rằng ngay cả những tập dữ liệu phức tạp nhất cũng có thể được chắt lọc thành các thuật toán tinh vi bằng cách sử dụng khả năng xử lý dữ liệu thời gian thực.

Khoa học thần kinh và AI

Các thuật toán và mô hình này đang chứng tỏ đặc biệt hữu ích cho các nhà khoa học thần kinh và các nhà nghiên cứu đang hy vọng hiểu được và phản hồi tốt hơn với các quá trình tinh thần của con người.

Ứng dụng là vô tận. Khả năng ứng dụng kéo dài từ trải nghiệm người dùng và tiếp thị tốt hơn thông qua công nghệ nhận diện khuôn mặt cho đến nâng cao hiệu quả cho các cá nhân trong việc cân bằng khối lượng công việc nhận thức của họ.

Đặc biệt, công ty nghiên cứu não bộ và EEG Emotiv đã chứng minh sức mạnh của ML và DL bằng cách giảm chi phí thực hiện nghiên cứu não bộ này đồng thời nâng cao hiệu quả thu thập và phân tích dữ liệu. Đổi lại, điều này đã nâng cao đáng kể tiện ích của EEG cho các cá nhân, cộng đồng học thuật, giáo dục và các doanh nghiệp đang khám phá các trường hợp sử dụng để nghiên cứu người tiêu dùng, cùng nhiều đối tượng khác.

Trí tuệ nhân tạo, Học máy và Học sâu

Chậm mà chắc, AI đang len lỏi vào các ứng dụng mà các thế hệ trước không thể tưởng tượng được, giảm rào cản chi phí cho nghiên cứu và mở đường nhanh hơn cho các đổi mới công nghệ của ngày mai.

Không có nơi nào hiển hiện rõ điều đó hơn là trong lĩnh vực công nghệ EEG. Bằng cách tích hợp mô hình ML và DL tiên tiến, các nhà khoa học thần kinh đang giải phóng tiềm năng to lớn trong một số lĩnh vực, đặc biệt là hệ thống giao diện não-máy tính và nhận dạng cảm xúc.

Để hiểu trạng thái hiện tại của các mô hình AI trong việc giải mã dữ liệu EEG, một vài yếu tố phải được phân biệt rõ với nhau về mặt khái niệm. Mặc dù các thuật ngữ như “trí tuệ nhân tạo”, “học máy” và “học sâu” thường được sử dụng thay thế cho nhau, nhưng có những sắc thái quan trọng phân biệt chúng.

Trí tuệ nhân tạo

Khi những bộ óc sáng tạo lần đầu tiên hiểu rằng máy móc có thể được dạy để suy nghĩ như con người một ngày nào đó, thuật ngữ Trí tuệ Nhân tạo đã ra đời. AI bao gồm một số lĩnh vực phụ, bao gồm học máy và học sâu.

Học máy

Học máy là một lĩnh vực phụ, hay một nhánh của AI, được đào tạo bằng cách sử dụng ngân hàng dữ liệu để phát triển các thuật toán phức tạp. Các thuật toán này sau đó có thể được sử dụng để đưa ra dự đoán chính xác về dữ liệu mới hoặc dữ liệu mẫu, phát triển các hệ thống phân loại có độ chính xác cao cho dữ liệu, và trong quá trình đó, giúp phát hiện ra các mô hình và thông tin chi tiết mà các nhà khoa học khó có thể thực hiện được nếu không có sự hỗ trợ của các máy móc này.

Học sâu

Học sâu tiến xa hơn học máy một bước bằng cách tự động hóa nhiều khía cạnh hơn của quá trình học và đào tạo. Các thuật toán học sâu có thể giải mã các tập dữ liệu không có cấu trúc, chẳng hạn như văn bản hoặc hình ảnh, do đó đòi hỏi ít sự can thiệp của con người hơn nhiều. Vì lý do này, học sâu đã được mô tả là “học máy có thể mở rộng.”

Hạn chế lịch sử và thách thức của EEG: Nhu cầu về AI

Não người chứa khoảng 100 tỷ neuron. Để hiểu đầy đủ các mối quan hệ phức tạp giữa các neuron này và các kết nối synap tương ứng đòi hỏi khả năng nhìn nhận một lượng lớn dữ liệu não bộ một cách toàn diện. Trong nhiều thập kỷ, khả năng tách biệt các mô hình ở cấp độ meta của mạch thần kinh từ dữ liệu EEG đã đại diện cho bước giới hạn tốc độ chính trong tiện ích của kết quả đọc EEG.

Bản thân công nghệ EEG không tốn kém. Các bản ghi điện não đồ EEG đầu tiên được tạo ra vào cuối những năm 1800, và quá trình thu thập kết quả đọc EEG là không xâm lấn và tương đối đơn giản.

Tuy nhiên, các chi phí cố hữu trong việc thu thập và phân tích dữ liệu EEG chủ yếu là do công việc thủ công để loại bỏ các nhiễu tạp nham bên ngoài do EEG thu được, vốn có tỷ lệ tín hiệu trên nhiễu thấp. Dữ liệu EEG phức tạp và mang cả khía cạnh phi tuyến tính và không dừng. Nó cũng có các yếu tố thay đổi độc đáo từ người này sang người khác.

Các nhà nghiên cứu đã buộc phải tiền xử lý một lượng lớn dữ liệu một cách thủ công để loại bỏ tiếng ồn không cần thiết và giải thích cho tất cả các biến số khác nhau. Do đó, trong một thời gian dài, việc sử dụng EEG trong các nhiệm vụ phức tạp hơn như nhận dạng cảm xúc là không thực tế và không khả thi. Mặc dù vậy, các nhà nghiên cứu vẫn cố gắng thử sức.

Để hợp lý hóa việc thu thập và phân tích dữ liệu não bộ EEG và giảm rào cản chi phí-lợi ích cho các nhà nghiên cứu, các nhà khoa học thần kinh đã phát triển một quy trình xử lý phân loại EEG để chia nhỏ các bước của họ, tinh chỉnh các chiến lược và kỹ thuật tương ứng, và thúc đẩy các ứng dụng của EEG.

Quy trình Phân loại EEG 5 Bước Chung

1. Tiền xử lý dữ liệu.

2. Khởi chạy quy trình phân loại.

3. Phân tách dữ liệu đã thiết lập cho bộ phân loại.

4. Dự đoán lớp dữ liệu mới.

5. Đánh giá mô hình phân loại cho tập dữ liệu thử nghiệm.

Mặc dù EEG hiện vẫn là một trong những phương pháp hiệu quả nhất về chi phí và giàu thông tin nhất để ghi lại hoạt động của não bộ, công dụng của dữ liệu EEG vẫn tiếp tục bị hạn chế bởi mức độ đáng tin cậy mà các nhà khoa học có thể ghi lại dữ liệu não bộ và xử lý hiệu quả các bản ghi EEG đó.

Tương lai của EEG: Sự trỗi dậy của AI và khả năng dữ liệu lớn

Thuật ngữ “dữ liệu lớn” đề cập đến khối lượng, tốc độ và sự đa dạng ngày càng tăng mà công nghệ hiện đại cho phép chúng ta thu thập và xử lý dữ liệu. Dữ liệu lớn đang thay đổi đáng kể bối cảnh khoa học thần kinh. Nói một cách đơn giản, giờ đây chúng ta, hơn bao giờ hết, được trang bị tốt hơn để sử dụng lượng dữ liệu khổng lồ mà chúng ta đang thu thập.

Các nhiệm vụ phân loại, đặc biệt là những nhiệm vụ liên quan đến việc phát hiện trạng thái cảm xúc, ngày càng được xử lý bằng các quy trình phân loại nhị phân và đa nhãn. Các thuật toán ML có giám sát tìm hiểu dữ liệu đào tạo, phát triển các mô hình và thông số đã học, sau đó áp dụng chúng vào dữ liệu mới để gán cho mỗi tập dữ liệu các nhãn lớp tương ứng của nó. Việc này giúp con người loại bỏ nhu cầu mất thời gian đưa ra các quyết định lặp đi lặp lại.

Thật dễ dàng nghe thấy các thuật ngữ như “trí tuệ nhân tạo” hay “học máy” và nghĩ về những thế giới tương lai được hình dung trong các tác phẩm văn hóa đại chúng như bộ phim năm 1984, Kẻ hủy diệt. Bạn có thể cho rằng những công nghệ này quá phức tạp để có thể hiểu được hoặc có giá trị trong các nhiệm vụ phổ biến ẩn sau cuộc sống hàng ngày của bạn.

Đừng rơi vào cái bẫy đó

AI ít phức tạp hơn nhiều so với những gì ban đầu được xây dựng trong các bộ phim bom tấn hoặc các tác phẩm khoa học viễn tưởng kinh điển nổi tiếng như cuốn tiểu thuyết năm 1950 của Isaac Asimov Tôi, Robot. Ngay cả những cá nhân nằm ngoài phạm vi nghiên cứu AI cũng có thể hiểu mô hình AI hiện tại và sử dụng các mô hình có sẵn trong nghiên cứu của riêng họ.

Ứng dụng ML và DL thời gian thực trong tài liệu nghiên cứu EEG

Việc sử dụng các thuật toán ML và DL để giải mã dữ liệu não bộ đã tăng trưởng đáng kể trong những năm gần đây, được chứng minh bằng một đánh giá có hệ thống được công bố vào năm 2021 nhằm xác định các nghiên cứu được bình duyệt hướng tới việc phát triển và tinh chỉnh các thuật toán xử lý EEG. Khoảng 63% các bài viết nằm trong đánh giá này đã được xuất bản trong ba năm qua, cho thấy việc sử dụng các mô hình này trong các hệ thống BCI và nghiên cứu ER trong tương lai có thể tiếp tục tăng trưởng.

Trong bài viết đã xuất bản của Lukas Geimen “Chẩn đoán bệnh lý EEG dựa trên học máy,” ông và nhóm của mình đã nghiên cứu các phương pháp ML và khả năng tự động hóa phân tích EEG lâm sàng của họ. Bằng cách phân loại các mô hình EEG tự động thành các phương pháp tiếp cận dựa trên tính năng hoặc đầu cuối (end-to-end), họ “đã áp dụng khung dựa trên tính năng đề xuất và mạng thần kinh sâu cho một mạng tích chập tạm thời tối ưu hóa EEG (TCN).” Họ phát hiện ra rằng độ chính xác trên cả hai phương pháp tiếp cận hẹp một cách đáng ngạc nhiên, dao động từ 81% đến 86%. Kết quả cho thấy khung giải mã dựa trên tính năng đề xuất có độ chính xác tương tự như mạng thần kinh sâu.

Bài viết của Yannick Roy và cộng sự trên Tạp chí Kỹ thuật Thần kinh thảo luận về việc ông và nhóm của mình đã xem xét 154 bài báo áp dụng DL vào EEG, được xuất bản từ tháng 1 năm 2010 đến tháng 7 năm 2018. Những bài báo này trải dài trên “các lĩnh vực ứng dụng khác nhau như động kinh, giấc ngủ, giao diện não-máy tính, và giám sát nhận thức và cảm xúc.” Họ phát hiện ra rằng lượng dữ liệu EEG được sử dụng khác nhau về thời gian từ vài phút đến vài giờ. Tuy nhiên, số lượng mẫu nhìn thấy trong quá trình đào tạo mô hình học sâu thay đổi từ vài chục đến vài triệu. Trong tất cả dữ liệu này, họ phát hiện ra rằng các phương pháp học sâu có độ chính xác cao hơn so với các phương pháp cơ sở truyền thống trong tất cả các nghiên cứu sử dụng chúng.

Các hình ảnh trực quan và phân tích chỉ ra rằng cả hai phương pháp tiếp cận đều sử dụng các khía cạnh tương tự của dữ liệu, ví dụ: công suất băng tần delta và theta tại các vị trí điện cực thái dương. Yannick Roy và cộng sự lập luận rằng độ chính xác của các bộ giải mã bệnh lý EEG nhị phân hiện tại có thể đạt tới gần 90% do sự thống nhất chưa hoàn hảo giữa các người đánh giá về các nhãn lâm sàng và các bộ giải mã như vậy đã có ích về mặt lâm sàng, chẳng hạn như ở các khu vực hiếm có chuyên gia EEG lâm sàng. Họ đã đề xuất rằng khung dựa trên tính năng có sẵn dưới dạng mã nguồn mở, cung cấp một công cụ mới cho nghiên cứu học máy EEG.

DL đã chứng kiến sự gia tăng theo cấp số nhân trong các ấn phẩm, phản ánh mối quan tâm ngày càng tăng đối với loại xử lý này trong cộng đồng khoa học.

Điều gì độc đáo về thiết bị EEG và dữ liệu não bộ của Emotiv?

Các mô hình ML và DL đang mang lại những tiến bộ mang tính đột phá trong công nghệ EEG. Khi nói đến các thiết bị EEG thời đại mới, cạnh tranh nhất trên thị trường, không có công ty nào vượt qua các giới hạn nhiều hơn Emotiv.

Emotiv là một công ty tin sinh học và là đơn vị tiên phong trong việc hỗ trợ cộng đồng khoa học thần kinh thông qua việc sử dụng EEG. Các cải tiến của Emotiv nằm dưới sự bảo trợ của BCI, còn được gọi là “Giao diện Máy Tâm trí,” “Giao diện Thần kinh Trực tiếp” và “Giao diện Não-Máy.” Các công nghệ này đã được sử dụng trong hơn một thập kỷ để theo dõi hoạt động nhận thức, giám sát cảm xúc và điều khiển các vật thể ảo và vật lý thông qua học máy và các lệnh tinh thần đã được đào tạo.

Các thiết bị đeo đầu EEG của Emotiv bao gồm Emotiv EPOC FLEX (EEG 32 kênh), Emotiv INSIGHT 2.0 (EEG 5 kênh) và EPOC X (EEG 14 kênh). Các thuật toán độc đáo của họ phát hiện:

• Sự thất vọng

• Sự hứng thú

• Sự thư giãn

• Sự phấn khích

• Sự gắn kết

• Sự căng thẳng

• Sự chú ý

Emotiv đang thăng tiến vượt xa các thiết bị đeo đầu EEG. Họ đã giúp nuôi dưỡng một hệ sinh thái các công cụ và tính năng có thể được sử dụng bởi các học giả, nhà phát triển web và thậm chí cả những cá nhân tò mò không có nền tảng khoa học thần kinh.

EmotivLABS

EmotivLABS, giúp đưa những người dùng cá nhân đến với các nhà nghiên cứu, tạo điều kiện thuận lợi cho các cơ hội huy động nguồn lực cộng đồng cho dữ liệu não bộ của Emotiv.

Emotiv Cortex

Với Emotiv Cortex, các nhà nghiên cứu có thể phát triển các ứng dụng tùy chỉnh cung cấp cho người dùng các công cụ để tạo ra trải nghiệm và kích hoạt được cá nhân hóa bằng cách sử dụng dữ liệu não bộ thời gian thực.

EmotivPRO

Các nhà nghiên cứu và tổ chức có thể ghép nối các thiết bị Emotiv của họ với EmotivPRO, công cụ hỗ trợ xây dựng, xuất bản, thu thập và phân tích dữ liệu EEG.

EmotivPRO cung cấp một phân tích tích hợp dữ liệu sau xử lý bằng cách sử dụng công cụ phân tích dựa trên đám mây nội bộ của Emotiv, loại bỏ nhu cầu các nhà nghiên cứu phải xuất các bản ghi của họ.

Vì quy trình xử lý được thực hiện trên các máy chủ đám mây của Emotiv, điều này làm giảm nhu cầu đối với hệ thống của bạn và cho phép bạn bảo tồn tài nguyên. Với công nghệ EEG AI và ML này, bạn không chỉ bảo tồn tài nguyên tốt hơn mà còn được hưởng lợi từ việc phân tích dữ liệu phức tạp theo thời gian thực. Đạt được nhiều thành tựu hơn với các nghiên cứu của bạn bằng cách khai thác tiện ích của công nghệ đám mây giúp nén khối lượng công việc của cả ngày thành vấn đề vài phút và hoàn thành các nhiệm vụ tốn nhiều thời gian.

Với các thiết bị đeo đầu EEG và ứng dụng của mình, Emotiv đã thúc đẩy sứ mệnh của công ty bằng cách hỗ trợ các cá nhân khám phá hoạt động nội tâm của trí óc và thúc đẩy nghiên cứu não bộ toàn cầu.

Các viện nghiên cứu đang khám phá các công nghệ EEG từ xa, chi phí thấp của Emotiv. Tương tự, các nhà nghiên cứu khoa học thần kinh tại các công ty và doanh nghiệp đang khám phá các trường hợp sử dụng cho nghiên cứu người tiêu dùng và đổi mới người tiêu dùng đang khám phá tiện ích của các thiết bị đeo đầu EEG và ứng dụng của Emotiv cho một số ứng dụng quan trọng đối với doanh nghiệp.

Bạn muốn tìm hiểu thêm về Emotiv? Nhấp vào đây để truy cập trang web hoặc yêu cầu bản dùng thử.