Electroencephalography : basic

Today is the end of my first step.  

This is just my note, regarding my experience during a meaningful intensive course for me.

Hans, psychologist found EEG since 1927 it cannot claim as a new thing. However, it took me back to my good old days, the combination of my favorite classes, physics-biology-psychology. It always amazing topics since I was 16-17 years old until now, never get bored to learn, play and analyze them.

Thanks for everything which led me there. 

If you crazy enough, maybe you can utilize your electrical power within your body.

(Actually, there is plenty of research and invention in this field not yet brain controlled Microbot. 555)

I'm looking forward to seeing you in the near future Hiro-kun, and Denji-man.

Data cleaning (Artifact removing) using ICA

Butterfly Mapping - Judge the best edge for the target behavior

ERP scalp mapping-Data segmentation

  

How do you feel when you see your Idea turn into reality? But it's not from you!!

Heart Broken but glad to watch it become reality.

https://goo.gl/7XNGpi
MIT พัฒนา AI วิเคราะห์ภาพอาหาร

ขอลอกมาให้ปวดใจตรงนี้เลย

[Manager Online 24th July 2017]

สำหรับใครก็ตามที่นิยมการโพสต์ภาพอาหารลงบนโซเชียลมีเดียนั้น หลายครั้งภาพถ่ายเหล่านั้นก็ไหลไปตามฟีดข่าว และไม่ได้ถูกนำมาใช้ประโยชน์มากนัก แต่นักวิจัยจากภาควิชาวิทยาการคอมพิวเตอร์และปัญญาประดิษฐ์ของสถาบันเอ็มไอที (Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory หรือ CSAIL) มองว่าภาพถ่ายอาหารจะช่วยให้ปัญญาประดิษฐ์ได้เรียนรู้เกี่ยวกับส่วนประกอบของอาหารต่าง ๆ ได้มากขึ้น รวมถึงเข้าใจในพฤติกรรมการบริโภคของมนุษย์ด้วย
       
       โดยในเอกสารที่เผยแพร่โดย สถาบันวิจัยด้านคอมพิวติ้งกาตาร์ (The Qatar Computing Research Institute) ระบุว่า ทีม CSAIL ได้เทรนปัญญาประดิษฐ์ชื่อ Pic2Recipe ให้ดูภาพอาหารต่าง ๆ เพื่อช่วยให้ AI สามารถทำนายพฤติกรรมการบริโภคของคน และบอกส่วนผสมของเมนูต่าง ๆ ได้
       
       "จากมุมของคอมพิวเตอร์ ต้องบอกว่าฐานข้อมูลภาพอาหารในระดับ Large-Scale นั้นยังขาดแคลน ซึ่งการมีฐานข้อมูลขนาดใหญ่จะทำให้การทำนายของปัญญาประดิษฐ์แม่นยำมากขึ้น" ดร.ยูซุฟ ไอตาร์ (Yusuf Aytar) ทีมวิจัยจาก CSAIL กล่าว โดยทางทีมวิจัยมองว่า การโพสต์ภาพถ่ายอาหารบนโซเชียลมีเดียที่เคยถูกมองว่าไร้ประโยชน์อาจกลายเป็นข้อมูลชั้นดีในการบอกข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับสุขภาพ และพฤติกรรมการบริโภคได้เลย
       
       ทั้งนี้ ทางทีมได้เข้าถึงเว็บไซต์ด้านเมนูอาหารต่าง ๆ เช่น Food.com เพื่อรวบรวมมาสร้างเป็นฐานข้อมูลขนาดใหญ่ชื่อ "Recipe1M" หรือดาต้าเบสที่มีข้อมูลเมนูอาหารมากกว่า 1 ล้านเมนูพร้อมระบุส่วนผสม แล้วนำฐานข้อมูลนี้มาเทรนระบบ Neural Network เพื่อหาความเชื่อมโยงระหว่างอาหารกับส่วนผสมต่าง ๆ
       
       ดังนั้น เมื่อให้ AI ได้ดูภาพอาหาร ด้วยฐานข้อมูลที่มี มันจึงสามารถระบุได้ว่ามีส่วนผสมอะไรบ้างในเมนูนั้น ๆ เช่น แป้ง ไข่ เนย โดยในตอนนี้ ทางทีมได้เปิดให้ผู้ใช้อินเทอร์เน็ตได้ลองทดสอบ AI ดังกล่าวแล้วผ่านออนไลน์ โดยผู้ที่สนใจสามารถอัปโหลดภาพถ่ายอาหารขึ้นไปให้ AI ลองทายดูได้
       
       ผู้ช่วยศาสตราจารย์คริสโตป แทรตต์เนอร์ (Christoph Trattner) จาก MODUL University Vienna คาดการณ์ว่า ในอนาคต การนำไปใช้อาจอยู่ในรูปของแอปพลิเคชันด้านสุขภาพ ที่ระบบจะคำนวนให้ว่า สารอาหารที่ได้รับในแต่ละวันนั้นครบถ้วนหรือไม่ หรือว่าไปรับประทานเมนูนี้จากร้านอาหารข้างนอกมาแล้ว จะต้องรับประทานอะไรที่บ้านจึงจะได้รับสารอาหารครบถ้วนทุกหมู่
       
       จุดแข็งของ AI นี้คือการระบุส่วนผสมของขนมเช่น คุ้กกี้ หรือมัฟฟิน แต่สำหรับเมนูเช่น ซูชิ หรือสมูธตี้นั้นยังทำได้ไม่ดีนัก
       
       ขณะที่ ผู้เชี่ยวชาญด้านปัญญาประดิษฐ์อย่าง Calum Chace และเป็นผู้เขียนตำราเรื่อง The Economic Singularity กล่าวว่า เป็นการใช้เทคโนโลยี Deep Learning ที่น่าสนใจมาก "นี่เป็นตัวอย่างที่แสดงให้เห็นว่า ปัญญาประดิษฐ์ไม่เพียงทำในสิ่งที่คนทำไม่ได้ แต่มันยังมองโลกในมุมที่ต่างจากเราอีกด้วย เช่น อัลฟาร์โกะ (AlphaGo) ที่แสดงให้เห็นถึงวิธีการเล่นโกะแบบใหม่ "