揭示人類意圖僅需腦波資料的探索
研究團隊開發出具有優異效能的少樣本學習模型
簡介
大韓民國科技學院（DGIST）機器人與機械工程學系的 Park 教授領導的研究團隊宣布，他們開發了一個少樣本學習模型，能夠使用少量訊息精確分類腦波。傳統的深度學習模型需要從目標受試者收集大量腦波資料，才能對新的腦波進行分類。然而這個新開發的深度學習模型即使只使用少量資料，也能夠準確分類腦波，可能對未來與腦波相關的研究有所貢獻。
挑戰和研究進展
人的腦波資料因人而異，即使在進行相同的任務時，不同受試者的腦波分佈也會有所不同。因此大多數現有的分類模型僅針對受試者收集資料並對其進行標記，用於訓練和內部主題分類。因此這些分類模型無法對未參加訓練的人進行分類。為了克服這個缺點，研究人員們一直在積極開展「領域適應」模型的研究，這些模型使用深度學習模型推斷目標主題的腦波訊號。然而這些模型不能容易地應用於新的受試者，因為它們還需學習這些受試者的腦波資料。此外還有其他研究致力於最佳化轉移學習模型，從多個受試者收集的腦波資料進行訓練，但由於仍然需要大量腦波資料，這些模型的實用性相對較低。
為了克服這些挑戰，Park 教授領導的研究團隊開發了一種新的深度學習模型，能夠根據腦波資料中的每個受試者特徵來準確分類腦波。為了有效地學習少量資料和其他腦波之間的關係，研究團隊首先使用嵌入模組從腦波資料中提取有意義的特徵，然後使用時間注意力模組從提取的特徵中突出顯示重要特徵，同時減少不必要的噪音。隨後，使用聚合注意力模組從給定的腦波資料中找到只有重要資料，以識別目標受試者在腦波中表示的意圖特徵。最後使用關係模組計算腦波特徵與向量之間的關係。此外研究團隊還開發了腦波分類微調技術，以確保透過最佳化的方式準確分類腦波。
研究結果與影響
這個研究團隊新開發的深度學習模型在跨受試者分類中使用 20 個腦波資料點時，對目標受試者的意圖表現了高達 76%的準確率。考慮到先前提出的方法（內部主題分類，轉移學習和其他少樣本學習方法）的準確率為 64-73%，這個新開發的模型表現出優越的效能。
Park 教授表示："這項研究中開發的腦波分類深度學習模型能夠使用少量訊息準確分類腦波，而無需重新構建受試者的學習資料，因此預計對需要個體化的其他腦波相關研究做出貢獻。"他進一步補充說："我們的技術將進一步改進，以在各種生物訊號分析中得到更廣泛的應用。"
研究背景和展望
這項研究得到了大韓民國國家警察廳「警員定制健康管理服務的智慧大資料整合平臺開發專案」和 DGIST「沉浸式人機多感官交換技術商業化專案」的支援。研究結果已在 IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems 上發表。
該研究的成果為未來的腦波研究提供了新的方向和可能性。透過少樣本學習模型和深度學習算法的結合，我們可以更好地理解和解釋人類意圖的腦波特徵，從而促進腦機介面技術的發展。然而隨著這項研究的進一步發展，還需要克服許多其他問題，包括個人隱私、倫理和應用範圍等方面的挑戰。因此需要制定相應的政策和指導原則，以確保腦波資料的合理使用和保護使用者的權益。
社論和建議
這項研究的成果開啟了揭示人類意圖的新視角，並為腦機介面技術的未來發展提供了重要的啟示。然而我們必須謹慎對待和應用這些技術，以確保它們符合倫理和隱私的原則。
首先我們應該制定相應的法規和指導方針，以規範腦波資料的收集、儲存和共享。這些法規應該確保使用者的知情同意和隱私保護，並禁止未經授權的使用或濫用腦波資料。
其次研究機構和科學家應該保持透明和負責任，及時公布其研究成果和應用場景。這樣可以促進公眾對這一領域的理解和引起相應的討論。同時科學家應該努力追求公正和客觀的研究，並避免潛在的偏見和不當的應用。
第三，個人和社會應該加固對個人隱私和數位安全的保護意識。我們應該適度使用和分享個人訊息，同時避免被不當使用或操縱。
最後政府和相關利益方應該共同努力，制定有助於促進腦波研究和應用的政策和規範。這些政策應該根據科學的發展和社會的需求進行更新和調整，以確保腦波技術的發展符合公共利益和個人權益的平衡。
在總結中，這項研究的成果具有重要的科學價值和潛在的社會影響。我們應該正確看待和應用這一領域的技術，並共同努力實現合理和負責任的腦波研究和應用。
