Trạng thái của các mô hình AI trong nghiên cứu EEG thần kinh học
Mehul Nayak
13 thg 3, 2023
Chia sẻ:
Những gì bạn có được từ Học Máy (ML) và Học Sâu (DL)
Chúng ta đã bước vào kỷ nguyên của "dữ liệu lớn", nơi sự tiến bộ và cơ hội phát hiện khoa học bị ràng buộc ít hơn bởi khả năng lưu trữ và chia sẻ dữ liệu. Thay vào đó, những đổi mới công nghệ và khoa học bị ràng buộc nhiều hơn bởi khả năng của chúng ta trong việc sử dụng hiệu quả và nhanh chóng dữ liệu sẵn có phong phú này. Trong cảm nhận này, những hệ thống mô hình AI ngày càng mạnh mẽ và tinh vi chứng minh rằng ngay cả những tập dữ liệu phức tạp nhất cũng có thể được tinh chế thành các thuật toán tinh vi bằng cách sử dụng khả năng xử lý dữ liệu theo thời gian thực.
Thần kinh học và AI
Các thuật toán và mô hình này đang chứng tỏ đặc biệt hữu ích cho các nhà thần kinh học và các nhà nghiên cứu muốn hiểu và phản ứng tốt hơn với các quá trình tinh thần của con người.
Các ứng dụng là vô tận. Tính khả dụng mở rộng từ việc cải thiện marketing và trải nghiệm người dùng thông qua các công nghệ nhận diện khuôn mặt cho đến việc nâng cao hiệu quả cho cá nhân trong việc điều chỉnh khối lượng công việc nhận thức của họ.
Cụ thể, công ty nghiên cứu não EEG EMOTIV đã chứng minh sức mạnh của ML và DL bằng cách giảm chi phí tiến hành nghiên cứu não này trong khi nâng cao hiệu quả trong việc thu thập và phân tích dữ liệu. Điều này đã cải thiện đáng kể tính hữu ích của EEG cho các cá nhân, cộng đồng giáo dục và học thuật, và các doanh nghiệp khám phá các trường hợp sử dụng cho nghiên cứu tiêu dùng, giữa những người khác.
Trí tuệ nhân tạo, Học Máy, và Học Sâu
Từng bước một, AI đang dần dần len lỏi vào các ứng dụng mà các thế hệ trước không thể tưởng tượng được, giảm thiểu những rào cản chi phí cho nghiên cứu và mở ra con đường nhanh hơn đến những đổi mới công nghệ của tương lai.
Không đâu mà điều này rõ ràng hơn là trong lĩnh vực công nghệ EEG. Bằng cách tích hợp mô hình ML và DL đang tiến bộ, các nhà thần kinh học đang mở khóa tiềm năng to lớn trong nhiều lĩnh vực, đặc biệt là các hệ thống giao diện não-máy tính và nhận diện cảm xúc.
Để hiểu trạng thái hiện tại của các mô hình AI trong việc giải mã dữ liệu EEG, một số yếu tố phải được phân biệt một cách khái niệm với nhau. 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 đầu tiên hiểu rằng máy móc có thể được dạy để suy nghĩ như con người trong một ngày nào đó, thuật ngữ Trí tuệ nhân tạo đã ra đời. AI bao gồm nhiều lĩnh vực con, trong đó có học máy và học sâu.
Học Máy
Học máy là một lĩnh vực con, hoặc nhánh, của AI, được đào tạo bằng cách sử dụng các ngân hàng dữ liệu để phát triển các thuật toán phức tạp. Những thuật toán này sau đó có thể được sử dụng để đưa ra các dự đoán chính xác về dữ liệu mới hoặc mẫu, phát triển các hệ thống phân loại dữ liệu chính xác cao và trong quá trình đó, giúp phát hiện các mô hình và cái nhìn mà sẽ không thực tế cho các nhà khoa học nếu không có sự trợ giúp của những máy móc này.
Học Sâu
Học sâu tiến xa hơn học máy bằng cách tự động hóa nhiều khía cạnh của quy 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 yêu cầu ít sự can thiệp của con người hơn. Vì lý do này, học sâu đã được mô tả là "học máy có thể mở rộng."
Những giới hạn và thách thức lịch sử của EEG: Nhu cầu về AI
Não người chứa khoảng 100 tỷ nơ-ron. Việc hiểu đầy đủ các mối quan hệ phức tạp giữa các nơ-ron này và các kết nối synaptic tương ứng của chúng đòi hỏi khả năng nhìn vào một khối lượng lớn dữ liệu não một cách tổng thể. Trong nhiều thập kỷ, khả năng phân lập các mô hình mức meta của mạch nơ-ron từ dữ liệu EEG đã đại diện cho bước hạn chế tỷ lệ chính trong tính hữu ích của các chỉ số EEG.
Công nghệ EEG tự nó là rẻ. Các ghi chép sóng não EEG đầu tiên đã được tạo ra vào cuối những năm 1800, và quy trình thu thập các chỉ số EEG thì không xâm lấn và tương đối đơn giản.
Tuy nhiên, chi phí cố hữu trong việc thu thập và phân tích dữ liệu EEG chủ yếu được quy cho lao động thủ công để chọn lựa các hiện tượng ngoại vi không cần thiết được ghi nhận bởi EEG, điều này có tỷ lệ tín hiệu trên nhiễu thấp. Dữ liệu EEG thì phức tạp và mang cả khía cạnh phi tuyến và không ổn định. Nó cũng có các yếu tố thay đổi một cách độc lập từ người này sang người khác.
Các nhà nghiên cứu đã bị buộc phải xử lý trước một khối lượng lớn dữ liệu một cách thủ công để loại bỏ tiếng ồn không cần thiết và tính toán cho tất cả các biến khác nhau. Do đó, một thời gian dài, việc sử dụng EEG trong những nhiệm vụ phức tạp hơn như nhận diện cảm xúc là không thực tế và không khả thi. Tuy nhiên, các nhà nghiên cứu vẫn cố gắng.
Để tối ưu hóa việc thu thập và phân tích dữ liệu não EEG và giảm rào cản chi phí-lợi ích cho các nhà nghiên cứu, các nhà thần kinh học đã phát triển một quy trình phân loại EEG để chia nhỏ các bước của họ, tinh chỉnh các chiến lược và kỹ thuật tương ứng, và tăng cường các ứng dụng của EEG.
Quy trình phân loại EEG 5 bước chung
Tiền xử lý dữ liệu.
Khởi tạo quy trình phân loại.
Chia nhỏ tập dữ liệu cho bộ phân loại.
Dự đoán lớp của dữ liệu mới.
Đánh giá mô hình phân loại cho tập dữ liệu thử nghiệm.
Trong khi EEG hiện vẫn là một trong những phương pháp hiệu quả nhất về chi phí và thông tin để ghi lại hoạt động não, tính hữu ích của dữ liệu EEG vẫn tiếp tục bị giới hạn bởi việc các nhà khoa học có thể ghi lại dữ liệu não một cách đáng tin cậy và xử lý hiệu quả những ghi chép EEG đó.
Tương lai của EEG: Sự gia tăng khả năng AI và Dữ liệu Lớn
Thuật ngữ "dữ liệu lớn" đề cập đến các khối lượng, tốc độ và loại hình gia tăng mà công nghệ hiện đại cho phép chúng ta thu thập và xử lý dữ liệu. Dữ liệu lớn đang thay đổi mạnh mẽ cảnh quan thần kinh học. Nói một cách đơn giản, chúng ta hiện đang, hơn bao giờ hết, được trang bị tốt hơn để sử dụng những khối 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 bởi các quy trình phân loại nhị phân và đa nhãn. Các thuật toán học máy có giám sát học tập dữ liệu đào tạo, phát triển các mô hình và các tham số đã học, và sau đó áp dụng chúng vào dữ liệu mới nhằm gán nhãn lớp tương ứng cho từng tập dữ liệu. Quy trình này loại bỏ nhu cầu cho con người dành thời gian thực hiện các quyết định lặp đi lặp lại, tốn thời gian.
Thật dễ dàng để nghe những thuật ngữ như "trí tuệ nhân tạo" hoặc "học máy" và tưởng tượng về những thế giới tương lai được hình dung trong các tác phẩm văn hóa đại chúng như bộ phim 1984, The Terminator. Bạn có thể cho rằng những công nghệ này quá phức tạp để hiểu hoặc có giá trị trong những nhiệm vụ phổ biến nằm dưới cuộc sống hàng ngày của bạn.
Đừng rơi vào cạm bẫy đó
AI kém tinh vi hơn nhiều so với những gì đã được trình bày trong các bộ phim bom tấn hay các tác phẩm khoa học viễn tưởng nổi tiếng như tiểu thuyết năm 1950 của Isaac Asimov I, Robot. Ngay cả những cá nhân bên ngoài lĩnh vực nghiên cứu AI cũng có thể hiểu được mô hình AI hiện tại và sử dụng các mô hình khả dụng trong nghiên cứu của họ.
Ứng dụng ML và DL theo thời gian thực trong tài liệu nghiên cứu EEG
Việc sử dụng các thuật toán ML và DL để hiểu dữ liệu não đã tăng trưởng nhiều trong những năm gần đây, như được chứng minh bởi một bài tổng quan hệ thống công bố vào năm 2021 xác định các nghiên cứu đã được đánh giá ngang hàng nhằm phát triển và tinh chỉnh các thuật toán xử lý EEG. Khoảng 63% các bài báo được đề cập trong bài tổng quan này đã được xuất bản trong ba năm qua, cho thấy rằng việc sử dụng các mô hình này trong các hệ thống BCI và nghiên cứu ER trong tương lai có thể được mong đợi sẽ tăng lên.
Trong bài báo đã được xuất bản của Lukas Geimen mang tên "Chẩn đoán bệnh lý EEG dựa trên học máy," anh và nhóm của mình đã điều tra các phương pháp ML và khả năng của chúng để tự động hóa phân tích EEG lâm sàng. Bằng cách phân loại các mô hình EEG tự động thành các phương pháp dựa trên đặc trưng hoặc từ đầu đến cuối, họ đã "áp dụng khung dựa trên đặc trưng đã đề xuất và mạng nơ-ron sâu vào một mạng nơ-ron hội tụ tạm thời tối ưu hóa EEG (TCN)." Họ phát hiện rằng độ chính xác trên cả hai phương pháp là khá hẹp, dao động từ 81% đến 86%. Các kết quả cho thấy rằng khung giải mã dựa trên đặc trưng được đề xuất có độ chính xác tương tự như mạng nơ-ron sâu.
Bài viết của Yannick Roy cùng các cộng sự trong Tạp chí Kỹ thuật Thần kinh đã thảo luận về cách mà anh và nhóm của mình đã xem xét 154 bài báo áp dụng DL cho EEG, được xuất bản từ tháng 1 năm 2010 đến tháng 7 năm 2018. Những bài báo này trải dài qua "các miền 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 rằng lượng dữ liệu EEG được sử dụng thay đổi về thời gian từ vài phút đến vài giờ. Tuy nhiên, số lượng mẫu 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 chính xác hơn so với các chuẩn mực truyền thống qua tất cả các nghiên cứu đã sử dụng chúng.
Các trực quan hóa và phân tích cho thấy rằng cả hai phương pháp đều sử dụng các khía cạnh tương tự của dữ liệu, chẳng hạn như sức mạnh băng delta và theta tại các vị trí điện cực tạm thời. Yannick Roy các cộng sự lập luận rằng độ chính xác của các bộ giải mã bệnh lý EEG nhị phân hiện tại có thể bão hòa gần 90% do sự không hoàn hảo trong sự đồng thuận giữa các đánh giá lâm sàng và rằng các bộ giải mã như vậy hiện đã có ích lâm sàng, như trong các lĩnh vực mà các chuyên gia EEG lâm sàng hiếm. Họ đã đề xuất rằng khung dựa trên đặc trưng có sẵn như 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 số lượng công bố, phản ánh sự quan tâm gia tăng đối với loại hình xử lý này trong cộng đồng khoa học.
Cái gì đặc biệt về dữ liệu não EMOTIV và các thiết bị EEG?
Các mô hình ML và DL đang mang lại những bước tiến đột phá trong công nghệ EEG. Khi nói đến các thiết bị EEG thế hệ mới cạnh tranh nhất trên thị trường, không công ty nào vượt qua ranh giới hơn EMOTIV.
EMOTIV là một công ty thông tin sinh học và là tiên phong trong việc trao quyền cho cộng đồng thần kinh học thông qua việc sử dụng EEG. Các đổi mới của EMOTIV thuộc về lĩnh vực BCIs, cũng được gọi là "Giao diện Máy Tinh thần," "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 hiệu suất nhận thức, giám sát cảm xúc và kiểm soát các đối tượng ảo và vật lý thông qua học máy và các lệnh tinh thần đã được đào tạo.
Tai nghe 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:
Cảm giác thất vọng
Quan tâm
Thư giãn
Hào hứng
Sự tham gia
Căng thẳng
Sự chú ý
EMOTIV đang tiến xa hơn cả tai nghe EEG. Họ đã giúp tạo điều kiện cho một hệ sinh thái công cụ và tính năng có thể được sử dụng bởi các học giả, nhà phát triển web, và cả các cá nhân tò mò không có nền tảng thần kinh học.
EmotivLABS
EmotivLABS, giúp kết nối người dùng với các nhà nghiên cứu, tạo thuận lợi cho cơ hội quyên góp dữ liệu não EMOTIV.
EMOTIV Cortex
Với EMOTIV Cortex, các nhà nghiên cứu có thể phát triển các ứng dụng tùy chỉnh cung cấp cho người dùng công cụ để tạo ra trải nghiệm và kích hoạt cá nhân hóa bằng cách sử dụng dữ liệu não theo thời gian thực.
EmotivPRO
Các nhà nghiên cứu và tổ chức có thể ghép nối các thiết bị EMOTIV của họ với EmotivPRO, giúp xây dựng, phát hành, thu thập, và phân tích dữ liệu EEG.
EmotivPRO cung cấp phân tích tích hợp của dữ liệu sau quá trình sử dụng máy phân tích dựa trên đám mây nội bộ của EMOTIV, loại bỏ nhu cầu cho các nhà nghiên cứu xuất khẩu các ghi chép của họ.
Bởi vì quy trình xử lý thực hiện trên các máy chủ đám mây của EMOTIV, điều này giảm bớt yêu cầu đối với hệ thống của bạn và cho phép bạn tiết kiệm tài nguyên. Với công nghệ EEG AI và ML này, không chỉ bạn tiết kiệm tài nguyên tốt hơn, mà bạn còn thu được lợi ích từ phân tích dữ liệu phức tạp theo thời gian thực. Hoàn thành nhiều hơn với các nghiên cứu của bạn bằng cách tận dụng tính hữu ích của công nghệ đám mây làm cô đọng hàng ngày công việc thành vài phút và hoàn thành các nhiệm vụ tốn thời gian.
Với các tai nghe EEG và ứng dụng của mình, EMOTIV đã thúc đẩy sứ mệnh của công ty bằng cách trao quyền cho các cá nhân để mở khóa những hoạt động bên trong tâm trí của họ và thúc đẩy nghiên cứu não toàn cầu.
Các viện nghiên cứu đang phát hiện công nghệ EEG từ xa với chi phí thấp của EMOTIV. Tương tự, các nhà nghiên cứu thần kinh tại các công ty và doanh nghiệp khám phá các trường hợp sử dụng cho nghiên cứu tiêu dùng và đổi mới tiêu dùng đang phát hiện tính hữu ích của tai nghe và ứng dụng EEG của EMOTIV cho nhiều ứng dụng quan trọng cho doanh nghiệp.
Bạn có muốn tìm hiểu thêm về EMOTIV? Nhấn vào đây để truy cập trang web hoặc yêu cầu một buổi demo.
Những gì bạn có được từ Học Máy (ML) và Học Sâu (DL)
Chúng ta đã bước vào kỷ nguyên của "dữ liệu lớn", nơi sự tiến bộ và cơ hội phát hiện khoa học bị ràng buộc ít hơn bởi khả năng lưu trữ và chia sẻ dữ liệu. Thay vào đó, những đổi mới công nghệ và khoa học bị ràng buộc nhiều hơn bởi khả năng của chúng ta trong việc sử dụng hiệu quả và nhanh chóng dữ liệu sẵn có phong phú này. Trong cảm nhận này, những hệ thống mô hình AI ngày càng mạnh mẽ và tinh vi chứng minh rằng ngay cả những tập dữ liệu phức tạp nhất cũng có thể được tinh chế thành các thuật toán tinh vi bằng cách sử dụng khả năng xử lý dữ liệu theo thời gian thực.
Thần kinh học và AI
Các thuật toán và mô hình này đang chứng tỏ đặc biệt hữu ích cho các nhà thần kinh học và các nhà nghiên cứu muốn hiểu và phản ứng tốt hơn với các quá trình tinh thần của con người.
Các ứng dụng là vô tận. Tính khả dụng mở rộng từ việc cải thiện marketing và trải nghiệm người dùng thông qua các công nghệ nhận diện khuôn mặt cho đến việc nâng cao hiệu quả cho cá nhân trong việc điều chỉnh khối lượng công việc nhận thức của họ.
Cụ thể, công ty nghiên cứu não EEG EMOTIV đã chứng minh sức mạnh của ML và DL bằng cách giảm chi phí tiến hành nghiên cứu não này trong khi nâng cao hiệu quả trong việc thu thập và phân tích dữ liệu. Điều này đã cải thiện đáng kể tính hữu ích của EEG cho các cá nhân, cộng đồng giáo dục và học thuật, và các doanh nghiệp khám phá các trường hợp sử dụng cho nghiên cứu tiêu dùng, giữa những người khác.
Trí tuệ nhân tạo, Học Máy, và Học Sâu
Từng bước một, AI đang dần dần len lỏi vào các ứng dụng mà các thế hệ trước không thể tưởng tượng được, giảm thiểu những rào cản chi phí cho nghiên cứu và mở ra con đường nhanh hơn đến những đổi mới công nghệ của tương lai.
Không đâu mà điều này rõ ràng hơn là trong lĩnh vực công nghệ EEG. Bằng cách tích hợp mô hình ML và DL đang tiến bộ, các nhà thần kinh học đang mở khóa tiềm năng to lớn trong nhiều lĩnh vực, đặc biệt là các hệ thống giao diện não-máy tính và nhận diện cảm xúc.
Để hiểu trạng thái hiện tại của các mô hình AI trong việc giải mã dữ liệu EEG, một số yếu tố phải được phân biệt một cách khái niệm với nhau. 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 đầu tiên hiểu rằng máy móc có thể được dạy để suy nghĩ như con người trong một ngày nào đó, thuật ngữ Trí tuệ nhân tạo đã ra đời. AI bao gồm nhiều lĩnh vực con, trong đó có học máy và học sâu.
Học Máy
Học máy là một lĩnh vực con, hoặc nhánh, của AI, được đào tạo bằng cách sử dụng các ngân hàng dữ liệu để phát triển các thuật toán phức tạp. Những thuật toán này sau đó có thể được sử dụng để đưa ra các dự đoán chính xác về dữ liệu mới hoặc mẫu, phát triển các hệ thống phân loại dữ liệu chính xác cao và trong quá trình đó, giúp phát hiện các mô hình và cái nhìn mà sẽ không thực tế cho các nhà khoa học nếu không có sự trợ giúp của những máy móc này.
Học Sâu
Học sâu tiến xa hơn học máy bằng cách tự động hóa nhiều khía cạnh của quy 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 yêu cầu ít sự can thiệp của con người hơn. Vì lý do này, học sâu đã được mô tả là "học máy có thể mở rộng."
Những giới hạn và thách thức lịch sử của EEG: Nhu cầu về AI
Não người chứa khoảng 100 tỷ nơ-ron. Việc hiểu đầy đủ các mối quan hệ phức tạp giữa các nơ-ron này và các kết nối synaptic tương ứng của chúng đòi hỏi khả năng nhìn vào một khối lượng lớn dữ liệu não một cách tổng thể. Trong nhiều thập kỷ, khả năng phân lập các mô hình mức meta của mạch nơ-ron từ dữ liệu EEG đã đại diện cho bước hạn chế tỷ lệ chính trong tính hữu ích của các chỉ số EEG.
Công nghệ EEG tự nó là rẻ. Các ghi chép sóng não EEG đầu tiên đã được tạo ra vào cuối những năm 1800, và quy trình thu thập các chỉ số EEG thì không xâm lấn và tương đối đơn giản.
Tuy nhiên, chi phí cố hữu trong việc thu thập và phân tích dữ liệu EEG chủ yếu được quy cho lao động thủ công để chọn lựa các hiện tượng ngoại vi không cần thiết được ghi nhận bởi EEG, điều này có tỷ lệ tín hiệu trên nhiễu thấp. Dữ liệu EEG thì phức tạp và mang cả khía cạnh phi tuyến và không ổn định. Nó cũng có các yếu tố thay đổi một cách độc lập từ người này sang người khác.
Các nhà nghiên cứu đã bị buộc phải xử lý trước một khối lượng lớn dữ liệu một cách thủ công để loại bỏ tiếng ồn không cần thiết và tính toán cho tất cả các biến khác nhau. Do đó, một thời gian dài, việc sử dụng EEG trong những nhiệm vụ phức tạp hơn như nhận diện cảm xúc là không thực tế và không khả thi. Tuy nhiên, các nhà nghiên cứu vẫn cố gắng.
Để tối ưu hóa việc thu thập và phân tích dữ liệu não EEG và giảm rào cản chi phí-lợi ích cho các nhà nghiên cứu, các nhà thần kinh học đã phát triển một quy trình phân loại EEG để chia nhỏ các bước của họ, tinh chỉnh các chiến lược và kỹ thuật tương ứng, và tăng cường các ứng dụng của EEG.
Quy trình phân loại EEG 5 bước chung
Tiền xử lý dữ liệu.
Khởi tạo quy trình phân loại.
Chia nhỏ tập dữ liệu cho bộ phân loại.
Dự đoán lớp của dữ liệu mới.
Đánh giá mô hình phân loại cho tập dữ liệu thử nghiệm.
Trong khi EEG hiện vẫn là một trong những phương pháp hiệu quả nhất về chi phí và thông tin để ghi lại hoạt động não, tính hữu ích của dữ liệu EEG vẫn tiếp tục bị giới hạn bởi việc các nhà khoa học có thể ghi lại dữ liệu não một cách đáng tin cậy và xử lý hiệu quả những ghi chép EEG đó.
Tương lai của EEG: Sự gia tăng khả năng AI và Dữ liệu Lớn
Thuật ngữ "dữ liệu lớn" đề cập đến các khối lượng, tốc độ và loại hình gia tăng mà công nghệ hiện đại cho phép chúng ta thu thập và xử lý dữ liệu. Dữ liệu lớn đang thay đổi mạnh mẽ cảnh quan thần kinh học. Nói một cách đơn giản, chúng ta hiện đang, hơn bao giờ hết, được trang bị tốt hơn để sử dụng những khối 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 bởi các quy trình phân loại nhị phân và đa nhãn. Các thuật toán học máy có giám sát học tập dữ liệu đào tạo, phát triển các mô hình và các tham số đã học, và sau đó áp dụng chúng vào dữ liệu mới nhằm gán nhãn lớp tương ứng cho từng tập dữ liệu. Quy trình này loại bỏ nhu cầu cho con người dành thời gian thực hiện các quyết định lặp đi lặp lại, tốn thời gian.
Thật dễ dàng để nghe những thuật ngữ như "trí tuệ nhân tạo" hoặc "học máy" và tưởng tượng về những thế giới tương lai được hình dung trong các tác phẩm văn hóa đại chúng như bộ phim 1984, The Terminator. Bạn có thể cho rằng những công nghệ này quá phức tạp để hiểu hoặc có giá trị trong những nhiệm vụ phổ biến nằm dưới cuộc sống hàng ngày của bạn.
Đừng rơi vào cạm bẫy đó
AI kém tinh vi hơn nhiều so với những gì đã được trình bày trong các bộ phim bom tấn hay các tác phẩm khoa học viễn tưởng nổi tiếng như tiểu thuyết năm 1950 của Isaac Asimov I, Robot. Ngay cả những cá nhân bên ngoài lĩnh vực nghiên cứu AI cũng có thể hiểu được mô hình AI hiện tại và sử dụng các mô hình khả dụng trong nghiên cứu của họ.
Ứng dụng ML và DL theo thời gian thực trong tài liệu nghiên cứu EEG
Việc sử dụng các thuật toán ML và DL để hiểu dữ liệu não đã tăng trưởng nhiều trong những năm gần đây, như được chứng minh bởi một bài tổng quan hệ thống công bố vào năm 2021 xác định các nghiên cứu đã được đánh giá ngang hàng nhằm phát triển và tinh chỉnh các thuật toán xử lý EEG. Khoảng 63% các bài báo được đề cập trong bài tổng quan này đã được xuất bản trong ba năm qua, cho thấy rằng việc sử dụng các mô hình này trong các hệ thống BCI và nghiên cứu ER trong tương lai có thể được mong đợi sẽ tăng lên.
Trong bài báo đã được xuất bản của Lukas Geimen mang tên "Chẩn đoán bệnh lý EEG dựa trên học máy," anh và nhóm của mình đã điều tra các phương pháp ML và khả năng của chúng để tự động hóa phân tích EEG lâm sàng. Bằng cách phân loại các mô hình EEG tự động thành các phương pháp dựa trên đặc trưng hoặc từ đầu đến cuối, họ đã "áp dụng khung dựa trên đặc trưng đã đề xuất và mạng nơ-ron sâu vào một mạng nơ-ron hội tụ tạm thời tối ưu hóa EEG (TCN)." Họ phát hiện rằng độ chính xác trên cả hai phương pháp là khá hẹp, dao động từ 81% đến 86%. Các kết quả cho thấy rằng khung giải mã dựa trên đặc trưng được đề xuất có độ chính xác tương tự như mạng nơ-ron sâu.
Bài viết của Yannick Roy cùng các cộng sự trong Tạp chí Kỹ thuật Thần kinh đã thảo luận về cách mà anh và nhóm của mình đã xem xét 154 bài báo áp dụng DL cho EEG, được xuất bản từ tháng 1 năm 2010 đến tháng 7 năm 2018. Những bài báo này trải dài qua "các miền 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 rằng lượng dữ liệu EEG được sử dụng thay đổi về thời gian từ vài phút đến vài giờ. Tuy nhiên, số lượng mẫu 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 chính xác hơn so với các chuẩn mực truyền thống qua tất cả các nghiên cứu đã sử dụng chúng.
Các trực quan hóa và phân tích cho thấy rằng cả hai phương pháp đều sử dụng các khía cạnh tương tự của dữ liệu, chẳng hạn như sức mạnh băng delta và theta tại các vị trí điện cực tạm thời. Yannick Roy các cộng sự lập luận rằng độ chính xác của các bộ giải mã bệnh lý EEG nhị phân hiện tại có thể bão hòa gần 90% do sự không hoàn hảo trong sự đồng thuận giữa các đánh giá lâm sàng và rằng các bộ giải mã như vậy hiện đã có ích lâm sàng, như trong các lĩnh vực mà các chuyên gia EEG lâm sàng hiếm. Họ đã đề xuất rằng khung dựa trên đặc trưng có sẵn như 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 số lượng công bố, phản ánh sự quan tâm gia tăng đối với loại hình xử lý này trong cộng đồng khoa học.
Cái gì đặc biệt về dữ liệu não EMOTIV và các thiết bị EEG?
Các mô hình ML và DL đang mang lại những bước tiến đột phá trong công nghệ EEG. Khi nói đến các thiết bị EEG thế hệ mới cạnh tranh nhất trên thị trường, không công ty nào vượt qua ranh giới hơn EMOTIV.
EMOTIV là một công ty thông tin sinh học và là tiên phong trong việc trao quyền cho cộng đồng thần kinh học thông qua việc sử dụng EEG. Các đổi mới của EMOTIV thuộc về lĩnh vực BCIs, cũng được gọi là "Giao diện Máy Tinh thần," "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 hiệu suất nhận thức, giám sát cảm xúc và kiểm soát các đối tượng ảo và vật lý thông qua học máy và các lệnh tinh thần đã được đào tạo.
Tai nghe 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:
Cảm giác thất vọng
Quan tâm
Thư giãn
Hào hứng
Sự tham gia
Căng thẳng
Sự chú ý
EMOTIV đang tiến xa hơn cả tai nghe EEG. Họ đã giúp tạo điều kiện cho một hệ sinh thái công cụ và tính năng có thể được sử dụng bởi các học giả, nhà phát triển web, và cả các cá nhân tò mò không có nền tảng thần kinh học.
EmotivLABS
EmotivLABS, giúp kết nối người dùng với các nhà nghiên cứu, tạo thuận lợi cho cơ hội quyên góp dữ liệu não EMOTIV.
EMOTIV Cortex
Với EMOTIV Cortex, các nhà nghiên cứu có thể phát triển các ứng dụng tùy chỉnh cung cấp cho người dùng công cụ để tạo ra trải nghiệm và kích hoạt cá nhân hóa bằng cách sử dụng dữ liệu não theo thời gian thực.
EmotivPRO
Các nhà nghiên cứu và tổ chức có thể ghép nối các thiết bị EMOTIV của họ với EmotivPRO, giúp xây dựng, phát hành, thu thập, và phân tích dữ liệu EEG.
EmotivPRO cung cấp phân tích tích hợp của dữ liệu sau quá trình sử dụng máy phân tích dựa trên đám mây nội bộ của EMOTIV, loại bỏ nhu cầu cho các nhà nghiên cứu xuất khẩu các ghi chép của họ.
Bởi vì quy trình xử lý thực hiện trên các máy chủ đám mây của EMOTIV, điều này giảm bớt yêu cầu đối với hệ thống của bạn và cho phép bạn tiết kiệm tài nguyên. Với công nghệ EEG AI và ML này, không chỉ bạn tiết kiệm tài nguyên tốt hơn, mà bạn còn thu được lợi ích từ phân tích dữ liệu phức tạp theo thời gian thực. Hoàn thành nhiều hơn với các nghiên cứu của bạn bằng cách tận dụng tính hữu ích của công nghệ đám mây làm cô đọng hàng ngày công việc thành vài phút và hoàn thành các nhiệm vụ tốn thời gian.
Với các tai nghe EEG và ứng dụng của mình, EMOTIV đã thúc đẩy sứ mệnh của công ty bằng cách trao quyền cho các cá nhân để mở khóa những hoạt động bên trong tâm trí của họ và thúc đẩy nghiên cứu não toàn cầu.
Các viện nghiên cứu đang phát hiện công nghệ EEG từ xa với chi phí thấp của EMOTIV. Tương tự, các nhà nghiên cứu thần kinh tại các công ty và doanh nghiệp khám phá các trường hợp sử dụng cho nghiên cứu tiêu dùng và đổi mới tiêu dùng đang phát hiện tính hữu ích của tai nghe và ứng dụng EEG của EMOTIV cho nhiều ứng dụng quan trọng cho doanh nghiệp.
Bạn có muốn tìm hiểu thêm về EMOTIV? Nhấn vào đây để truy cập trang web hoặc yêu cầu một buổi demo.
Những gì bạn có được từ Học Máy (ML) và Học Sâu (DL)
Chúng ta đã bước vào kỷ nguyên của "dữ liệu lớn", nơi sự tiến bộ và cơ hội phát hiện khoa học bị ràng buộc ít hơn bởi khả năng lưu trữ và chia sẻ dữ liệu. Thay vào đó, những đổi mới công nghệ và khoa học bị ràng buộc nhiều hơn bởi khả năng của chúng ta trong việc sử dụng hiệu quả và nhanh chóng dữ liệu sẵn có phong phú này. Trong cảm nhận này, những hệ thống mô hình AI ngày càng mạnh mẽ và tinh vi chứng minh rằng ngay cả những tập dữ liệu phức tạp nhất cũng có thể được tinh chế thành các thuật toán tinh vi bằng cách sử dụng khả năng xử lý dữ liệu theo thời gian thực.
Thần kinh học và AI
Các thuật toán và mô hình này đang chứng tỏ đặc biệt hữu ích cho các nhà thần kinh học và các nhà nghiên cứu muốn hiểu và phản ứng tốt hơn với các quá trình tinh thần của con người.
Các ứng dụng là vô tận. Tính khả dụng mở rộng từ việc cải thiện marketing và trải nghiệm người dùng thông qua các công nghệ nhận diện khuôn mặt cho đến việc nâng cao hiệu quả cho cá nhân trong việc điều chỉnh khối lượng công việc nhận thức của họ.
Cụ thể, công ty nghiên cứu não EEG EMOTIV đã chứng minh sức mạnh của ML và DL bằng cách giảm chi phí tiến hành nghiên cứu não này trong khi nâng cao hiệu quả trong việc thu thập và phân tích dữ liệu. Điều này đã cải thiện đáng kể tính hữu ích của EEG cho các cá nhân, cộng đồng giáo dục và học thuật, và các doanh nghiệp khám phá các trường hợp sử dụng cho nghiên cứu tiêu dùng, giữa những người khác.
Trí tuệ nhân tạo, Học Máy, và Học Sâu
Từng bước một, AI đang dần dần len lỏi vào các ứng dụng mà các thế hệ trước không thể tưởng tượng được, giảm thiểu những rào cản chi phí cho nghiên cứu và mở ra con đường nhanh hơn đến những đổi mới công nghệ của tương lai.
Không đâu mà điều này rõ ràng hơn là trong lĩnh vực công nghệ EEG. Bằng cách tích hợp mô hình ML và DL đang tiến bộ, các nhà thần kinh học đang mở khóa tiềm năng to lớn trong nhiều lĩnh vực, đặc biệt là các hệ thống giao diện não-máy tính và nhận diện cảm xúc.
Để hiểu trạng thái hiện tại của các mô hình AI trong việc giải mã dữ liệu EEG, một số yếu tố phải được phân biệt một cách khái niệm với nhau. 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 đầu tiên hiểu rằng máy móc có thể được dạy để suy nghĩ như con người trong một ngày nào đó, thuật ngữ Trí tuệ nhân tạo đã ra đời. AI bao gồm nhiều lĩnh vực con, trong đó có học máy và học sâu.
Học Máy
Học máy là một lĩnh vực con, hoặc nhánh, của AI, được đào tạo bằng cách sử dụng các ngân hàng dữ liệu để phát triển các thuật toán phức tạp. Những thuật toán này sau đó có thể được sử dụng để đưa ra các dự đoán chính xác về dữ liệu mới hoặc mẫu, phát triển các hệ thống phân loại dữ liệu chính xác cao và trong quá trình đó, giúp phát hiện các mô hình và cái nhìn mà sẽ không thực tế cho các nhà khoa học nếu không có sự trợ giúp của những máy móc này.
Học Sâu
Học sâu tiến xa hơn học máy bằng cách tự động hóa nhiều khía cạnh của quy 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 yêu cầu ít sự can thiệp của con người hơn. Vì lý do này, học sâu đã được mô tả là "học máy có thể mở rộng."
Những giới hạn và thách thức lịch sử của EEG: Nhu cầu về AI
Não người chứa khoảng 100 tỷ nơ-ron. Việc hiểu đầy đủ các mối quan hệ phức tạp giữa các nơ-ron này và các kết nối synaptic tương ứng của chúng đòi hỏi khả năng nhìn vào một khối lượng lớn dữ liệu não một cách tổng thể. Trong nhiều thập kỷ, khả năng phân lập các mô hình mức meta của mạch nơ-ron từ dữ liệu EEG đã đại diện cho bước hạn chế tỷ lệ chính trong tính hữu ích của các chỉ số EEG.
Công nghệ EEG tự nó là rẻ. Các ghi chép sóng não EEG đầu tiên đã được tạo ra vào cuối những năm 1800, và quy trình thu thập các chỉ số EEG thì không xâm lấn và tương đối đơn giản.
Tuy nhiên, chi phí cố hữu trong việc thu thập và phân tích dữ liệu EEG chủ yếu được quy cho lao động thủ công để chọn lựa các hiện tượng ngoại vi không cần thiết được ghi nhận bởi EEG, điều này có tỷ lệ tín hiệu trên nhiễu thấp. Dữ liệu EEG thì phức tạp và mang cả khía cạnh phi tuyến và không ổn định. Nó cũng có các yếu tố thay đổi một cách độc lập từ người này sang người khác.
Các nhà nghiên cứu đã bị buộc phải xử lý trước một khối lượng lớn dữ liệu một cách thủ công để loại bỏ tiếng ồn không cần thiết và tính toán cho tất cả các biến khác nhau. Do đó, một thời gian dài, việc sử dụng EEG trong những nhiệm vụ phức tạp hơn như nhận diện cảm xúc là không thực tế và không khả thi. Tuy nhiên, các nhà nghiên cứu vẫn cố gắng.
Để tối ưu hóa việc thu thập và phân tích dữ liệu não EEG và giảm rào cản chi phí-lợi ích cho các nhà nghiên cứu, các nhà thần kinh học đã phát triển một quy trình phân loại EEG để chia nhỏ các bước của họ, tinh chỉnh các chiến lược và kỹ thuật tương ứng, và tăng cường các ứng dụng của EEG.
Quy trình phân loại EEG 5 bước chung
Tiền xử lý dữ liệu.
Khởi tạo quy trình phân loại.
Chia nhỏ tập dữ liệu cho bộ phân loại.
Dự đoán lớp của dữ liệu mới.
Đánh giá mô hình phân loại cho tập dữ liệu thử nghiệm.
Trong khi EEG hiện vẫn là một trong những phương pháp hiệu quả nhất về chi phí và thông tin để ghi lại hoạt động não, tính hữu ích của dữ liệu EEG vẫn tiếp tục bị giới hạn bởi việc các nhà khoa học có thể ghi lại dữ liệu não một cách đáng tin cậy và xử lý hiệu quả những ghi chép EEG đó.
Tương lai của EEG: Sự gia tăng khả năng AI và Dữ liệu Lớn
Thuật ngữ "dữ liệu lớn" đề cập đến các khối lượng, tốc độ và loại hình gia tăng mà công nghệ hiện đại cho phép chúng ta thu thập và xử lý dữ liệu. Dữ liệu lớn đang thay đổi mạnh mẽ cảnh quan thần kinh học. Nói một cách đơn giản, chúng ta hiện đang, hơn bao giờ hết, được trang bị tốt hơn để sử dụng những khối 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 bởi các quy trình phân loại nhị phân và đa nhãn. Các thuật toán học máy có giám sát học tập dữ liệu đào tạo, phát triển các mô hình và các tham số đã học, và sau đó áp dụng chúng vào dữ liệu mới nhằm gán nhãn lớp tương ứng cho từng tập dữ liệu. Quy trình này loại bỏ nhu cầu cho con người dành thời gian thực hiện các quyết định lặp đi lặp lại, tốn thời gian.
Thật dễ dàng để nghe những thuật ngữ như "trí tuệ nhân tạo" hoặc "học máy" và tưởng tượng về những thế giới tương lai được hình dung trong các tác phẩm văn hóa đại chúng như bộ phim 1984, The Terminator. Bạn có thể cho rằng những công nghệ này quá phức tạp để hiểu hoặc có giá trị trong những nhiệm vụ phổ biến nằm dưới cuộc sống hàng ngày của bạn.
Đừng rơi vào cạm bẫy đó
AI kém tinh vi hơn nhiều so với những gì đã được trình bày trong các bộ phim bom tấn hay các tác phẩm khoa học viễn tưởng nổi tiếng như tiểu thuyết năm 1950 của Isaac Asimov I, Robot. Ngay cả những cá nhân bên ngoài lĩnh vực nghiên cứu AI cũng có thể hiểu được mô hình AI hiện tại và sử dụng các mô hình khả dụng trong nghiên cứu của họ.
Ứng dụng ML và DL theo thời gian thực trong tài liệu nghiên cứu EEG
Việc sử dụng các thuật toán ML và DL để hiểu dữ liệu não đã tăng trưởng nhiều trong những năm gần đây, như được chứng minh bởi một bài tổng quan hệ thống công bố vào năm 2021 xác định các nghiên cứu đã được đánh giá ngang hàng nhằm phát triển và tinh chỉnh các thuật toán xử lý EEG. Khoảng 63% các bài báo được đề cập trong bài tổng quan này đã được xuất bản trong ba năm qua, cho thấy rằng việc sử dụng các mô hình này trong các hệ thống BCI và nghiên cứu ER trong tương lai có thể được mong đợi sẽ tăng lên.
Trong bài báo đã được xuất bản của Lukas Geimen mang tên "Chẩn đoán bệnh lý EEG dựa trên học máy," anh và nhóm của mình đã điều tra các phương pháp ML và khả năng của chúng để tự động hóa phân tích EEG lâm sàng. Bằng cách phân loại các mô hình EEG tự động thành các phương pháp dựa trên đặc trưng hoặc từ đầu đến cuối, họ đã "áp dụng khung dựa trên đặc trưng đã đề xuất và mạng nơ-ron sâu vào một mạng nơ-ron hội tụ tạm thời tối ưu hóa EEG (TCN)." Họ phát hiện rằng độ chính xác trên cả hai phương pháp là khá hẹp, dao động từ 81% đến 86%. Các kết quả cho thấy rằng khung giải mã dựa trên đặc trưng được đề xuất có độ chính xác tương tự như mạng nơ-ron sâu.
Bài viết của Yannick Roy cùng các cộng sự trong Tạp chí Kỹ thuật Thần kinh đã thảo luận về cách mà anh và nhóm của mình đã xem xét 154 bài báo áp dụng DL cho EEG, được xuất bản từ tháng 1 năm 2010 đến tháng 7 năm 2018. Những bài báo này trải dài qua "các miền 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 rằng lượng dữ liệu EEG được sử dụng thay đổi về thời gian từ vài phút đến vài giờ. Tuy nhiên, số lượng mẫu 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 chính xác hơn so với các chuẩn mực truyền thống qua tất cả các nghiên cứu đã sử dụng chúng.
Các trực quan hóa và phân tích cho thấy rằng cả hai phương pháp đều sử dụng các khía cạnh tương tự của dữ liệu, chẳng hạn như sức mạnh băng delta và theta tại các vị trí điện cực tạm thời. Yannick Roy các cộng sự lập luận rằng độ chính xác của các bộ giải mã bệnh lý EEG nhị phân hiện tại có thể bão hòa gần 90% do sự không hoàn hảo trong sự đồng thuận giữa các đánh giá lâm sàng và rằng các bộ giải mã như vậy hiện đã có ích lâm sàng, như trong các lĩnh vực mà các chuyên gia EEG lâm sàng hiếm. Họ đã đề xuất rằng khung dựa trên đặc trưng có sẵn như 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 số lượng công bố, phản ánh sự quan tâm gia tăng đối với loại hình xử lý này trong cộng đồng khoa học.
Cái gì đặc biệt về dữ liệu não EMOTIV và các thiết bị EEG?
Các mô hình ML và DL đang mang lại những bước tiến đột phá trong công nghệ EEG. Khi nói đến các thiết bị EEG thế hệ mới cạnh tranh nhất trên thị trường, không công ty nào vượt qua ranh giới hơn EMOTIV.
EMOTIV là một công ty thông tin sinh học và là tiên phong trong việc trao quyền cho cộng đồng thần kinh học thông qua việc sử dụng EEG. Các đổi mới của EMOTIV thuộc về lĩnh vực BCIs, cũng được gọi là "Giao diện Máy Tinh thần," "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 hiệu suất nhận thức, giám sát cảm xúc và kiểm soát các đối tượng ảo và vật lý thông qua học máy và các lệnh tinh thần đã được đào tạo.
Tai nghe 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:
Cảm giác thất vọng
Quan tâm
Thư giãn
Hào hứng
Sự tham gia
Căng thẳng
Sự chú ý
EMOTIV đang tiến xa hơn cả tai nghe EEG. Họ đã giúp tạo điều kiện cho một hệ sinh thái công cụ và tính năng có thể được sử dụng bởi các học giả, nhà phát triển web, và cả các cá nhân tò mò không có nền tảng thần kinh học.
EmotivLABS
EmotivLABS, giúp kết nối người dùng với các nhà nghiên cứu, tạo thuận lợi cho cơ hội quyên góp dữ liệu não EMOTIV.
EMOTIV Cortex
Với EMOTIV Cortex, các nhà nghiên cứu có thể phát triển các ứng dụng tùy chỉnh cung cấp cho người dùng công cụ để tạo ra trải nghiệm và kích hoạt cá nhân hóa bằng cách sử dụng dữ liệu não theo thời gian thực.
EmotivPRO
Các nhà nghiên cứu và tổ chức có thể ghép nối các thiết bị EMOTIV của họ với EmotivPRO, giúp xây dựng, phát hành, thu thập, và phân tích dữ liệu EEG.
EmotivPRO cung cấp phân tích tích hợp của dữ liệu sau quá trình sử dụng máy phân tích dựa trên đám mây nội bộ của EMOTIV, loại bỏ nhu cầu cho các nhà nghiên cứu xuất khẩu các ghi chép của họ.
Bởi vì quy trình xử lý thực hiện trên các máy chủ đám mây của EMOTIV, điều này giảm bớt yêu cầu đối với hệ thống của bạn và cho phép bạn tiết kiệm tài nguyên. Với công nghệ EEG AI và ML này, không chỉ bạn tiết kiệm tài nguyên tốt hơn, mà bạn còn thu được lợi ích từ phân tích dữ liệu phức tạp theo thời gian thực. Hoàn thành nhiều hơn với các nghiên cứu của bạn bằng cách tận dụng tính hữu ích của công nghệ đám mây làm cô đọng hàng ngày công việc thành vài phút và hoàn thành các nhiệm vụ tốn thời gian.
Với các tai nghe EEG và ứng dụng của mình, EMOTIV đã thúc đẩy sứ mệnh của công ty bằng cách trao quyền cho các cá nhân để mở khóa những hoạt động bên trong tâm trí của họ và thúc đẩy nghiên cứu não toàn cầu.
Các viện nghiên cứu đang phát hiện công nghệ EEG từ xa với chi phí thấp của EMOTIV. Tương tự, các nhà nghiên cứu thần kinh tại các công ty và doanh nghiệp khám phá các trường hợp sử dụng cho nghiên cứu tiêu dùng và đổi mới tiêu dùng đang phát hiện tính hữu ích của tai nghe và ứng dụng EEG của EMOTIV cho nhiều ứng dụng quan trọng cho doanh nghiệp.
Bạn có muốn tìm hiểu thêm về EMOTIV? Nhấn vào đây để truy cập trang web hoặc yêu cầu một buổi demo.
Giải pháp
Hỗ trợ
Công ty
© 2025 EMOTIV, Tất cả các quyền được bảo lưu.
Lựa Chọn Riêng Tư Của Bạn (Cài Đặt Cookie)
*Lưu ý – Sản phẩm EMOTIV được sử dụng cho các ứng dụng nghiên cứu và sử dụng cá nhân mà thôi. Sản phẩm của chúng tôi không được bán như là Thiết bị Y tế theo định nghĩa trong chỉ thị EU 93/42/EEC. Sản phẩm của chúng tôi không được thiết kế hoặc dự định để sử dụng cho việc chẩn đoán hoặc điều trị bệnh.
Lưu ý về Dịch thuật: Các phiên bản không tiếng Anh của trang web này đã được dịch để thuận tiện cho bạn bằng cách sử dụng trí tuệ nhân tạo. Mặc dù chúng tôi cố gắng đạt được độ chính xác, các bản dịch tự động có thể chứa lỗi hoặc sắc thái khác với văn bản gốc. Để có thông tin chính xác nhất, vui lòng tham khảo phiên bản tiếng Anh của trang web này.
Giải pháp
Hỗ trợ
Công ty
© 2025 EMOTIV, Tất cả các quyền được bảo lưu.
Lựa Chọn Riêng Tư Của Bạn (Cài Đặt Cookie)
*Lưu ý – Sản phẩm EMOTIV được sử dụng cho các ứng dụng nghiên cứu và sử dụng cá nhân mà thôi. Sản phẩm của chúng tôi không được bán như là Thiết bị Y tế theo định nghĩa trong chỉ thị EU 93/42/EEC. Sản phẩm của chúng tôi không được thiết kế hoặc dự định để sử dụng cho việc chẩn đoán hoặc điều trị bệnh.
Lưu ý về Dịch thuật: Các phiên bản không tiếng Anh của trang web này đã được dịch để thuận tiện cho bạn bằng cách sử dụng trí tuệ nhân tạo. Mặc dù chúng tôi cố gắng đạt được độ chính xác, các bản dịch tự động có thể chứa lỗi hoặc sắc thái khác với văn bản gốc. Để có thông tin chính xác nhất, vui lòng tham khảo phiên bản tiếng Anh của trang web này.
Giải pháp
Hỗ trợ
Công ty
© 2025 EMOTIV, Tất cả các quyền được bảo lưu.
Lựa Chọn Riêng Tư Của Bạn (Cài Đặt Cookie)
*Lưu ý – Sản phẩm EMOTIV được sử dụng cho các ứng dụng nghiên cứu và sử dụng cá nhân mà thôi. Sản phẩm của chúng tôi không được bán như là Thiết bị Y tế theo định nghĩa trong chỉ thị EU 93/42/EEC. Sản phẩm của chúng tôi không được thiết kế hoặc dự định để sử dụng cho việc chẩn đoán hoặc điều trị bệnh.
Lưu ý về Dịch thuật: Các phiên bản không tiếng Anh của trang web này đã được dịch để thuận tiện cho bạn bằng cách sử dụng trí tuệ nhân tạo. Mặc dù chúng tôi cố gắng đạt được độ chính xác, các bản dịch tự động có thể chứa lỗi hoặc sắc thái khác với văn bản gốc. Để có thông tin chính xác nhất, vui lòng tham khảo phiên bản tiếng Anh của trang web này.