TX, 20/09/2023
Uma equipe de investigação liderada pelo Professor Sanghyun Park do Departamento de Robótica e Engenharia Mecânica da DGIST, anunciou que desenvolveu um modelo de aprendizagem de poucos passos, capaz de classificar com precisão as ondas cerebrais usando uma pequena quantidade de informação.
Uma grande quantidade de dados de ondas cerebrais coletados de indivíduos-alvo é necessária para classificar novas ondas cerebrais usando modelos existentes de aprendizagem profunda; no entanto, o modelo de aprendizagem profunda recentemente desenvolvido é capaz de classificar com precisão as ondas cerebrais mesmo com uma pequena quantidade de dados, o que pode contribuir para pesquisas futuras relacionadas às ondas cerebrais.
Os dados das ondas cerebrais variam significativamente de pessoa para pessoa. A distribuição das ondas cerebrais difere de pessoa para pessoa, mesmo quando a mesma tarefa é executada; assim, a maioria dos modelos de classificação existentes coleta dados de artistas e os rotula para serem usados no treinamento, focando apenas na classificação intrassujeito. Portanto, as ondas cerebrais de uma pessoa que não participou do treinamento não poderiam ser classificadas utilizando esses modelos de classificação.
Para superar esta desvantagem, pesquisas têm sido conduzidas ativamente em modelos de “adaptação de domínio”, nos quais modelos de aprendizagem profunda são usados para inferir os sinais de ondas cerebrais de um sujeito alvo; no entanto, o problema permanece onde os modelos não podem ser facilmente aplicados a novos sujeitos, porque eles também precisam aprender os dados das ondas cerebrais desses sujeitos.
Além disso, outros estudos estão sendo conduzidos sobre a otimização de modelos de aprendizagem por transferência, onde são treinados dados de ondas cerebrais coletados de vários indivíduos, mas sua usabilidade é bastante baixa, uma vez que ainda é necessária uma grande quantidade de dados de ondas cerebrais.
A equipe de pesquisa liderada pelo Professor Park desenvolveu assim um novo modelo de aprendizagem profunda, capaz de classificar com precisão as ondas cerebrais de acordo com as características das ondas cerebrais de cada sujeito, quando a verdade básica de uma pequena quantidade de dados é fornecida a partir dos dados das ondas cerebrais obtidos do alvo.
Para aprender efetivamente a relação entre uma pequena quantidade de dados e as ondas cerebrais restantes, características significativas são primeiro extraídas dos dados das ondas cerebrais usando o módulo de incorporação e, em seguida, o módulo de atenção temporal é usado para destacar características importantes das características extraídas enquanto reduzindo ruído desnecessário.
Posteriormente, o módulo de atenção de agregação é usado para encontrar apenas dados importantes dos dados de ondas cerebrais, fornecidos para identificar as características da intenção do sujeito alvo, conforme representada nas ondas cerebrais. Por último, o módulo de relação é usado para calcular a relação entre características e vetores das ondas cerebrais. Além disso, a tecnologia de ajuste fino da classificação das ondas cerebrais foi desenvolvida para garantir que as ondas cerebrais sejam classificadas com precisão por meio da otimização.
O modelo de aprendizagem profunda recentemente desenvolvido pela equipe de pesquisa exibiu até 76% de precisão de classificação para a intenção de um sujeito-alvo, usando 20 pontos de dados de ondas cerebrais na classificação inter-sujeitos. Considerando que a precisão dos métodos propostos anteriormente (classificação intra-sujeito, aprendizagem por transferência e outros métodos de aprendizagem de poucas tentativas) é de 64 a 73%, o modelo recém-desenvolvido demonstrou desempenho superior.
O professor Park disse: "O modelo de aprendizagem profunda de classificação de ondas cerebrais desenvolvido neste estudo, é capaz de classificar com precisão as ondas cerebrais com apenas uma pequena quantidade de informações, sem ter de construir novos dados de aprendizagem dos sujeitos e, portanto, espera-se que contribua a outras pesquisas relacionadas sobre ondas cerebrais que requerem individualização." Ele acrescentou ainda: “Nossa tecnologia será aprimorada ainda mais para ser utilizada de forma mais universal em várias análises de biossinais”.
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Fonte:https://techxplore.com/news/2023-09-intention-person-brain.html
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