論文の概要: On using AI for EEG-based BCI applications: problems, current challenges and future trends

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.16168v1
• Date: Thu, 19 Jun 2025 09:43:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-23 19:00:05.017275
• Title: On using AI for EEG-based BCI applications: problems, current challenges and future trends
• Title（参考訳）: 脳波に基づくBCIアプリケーションにおけるAIの利用について--問題,現在の課題,今後の動向
• Authors: Thomas Barbera, Jacopo Burger, Alessandro D'Amelio, Simone Zini, Simone Bianco, Raffaella Lanzarotti, Paolo Napoletano, Giuseppe Boccignone, Jose Luis Contreras-Vidal,
• Abstract要約: 人工知能(AI)の最近の進歩は、頭皮脳波(EEG)から脳信号を解読する進歩を加速している 現実のEEGベースのBCIにAIを適用することで、信頼性に影響を与える可能性のある、ユニークで複雑なハードルが提示される。 私たちの目標は、真に実践的で効果的なEEGベースのBCIソリューションを作成するための明確なロードマップを作成することです。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.778977362633015
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Imagine unlocking the power of the mind to communicate, create, and even interact with the world around us. Recent breakthroughs in Artificial Intelligence (AI), especially in how machines "see" and "understand" language, are now fueling exciting progress in decoding brain signals from scalp electroencephalography (EEG). Prima facie, this opens the door to revolutionary brain-computer interfaces (BCIs) designed for real life, moving beyond traditional uses to envision Brain-to-Speech, Brain-to-Image, and even a Brain-to-Internet of Things (BCIoT). However, the journey is not as straightforward as it was for Computer Vision (CV) and Natural Language Processing (NLP). Applying AI to real-world EEG-based BCIs, particularly in building powerful foundational models, presents unique and intricate hurdles that could affect their reliability. Here, we unfold a guided exploration of this dynamic and rapidly evolving research area. Rather than barely outlining a map of current endeavors and results, the goal is to provide a principled navigation of this hot and cutting-edge research landscape. We consider the basic paradigms that emerge from a causal perspective and the attendant challenges presented to AI-based models. Looking ahead, we then discuss promising research avenues that could overcome today's technological, methodological, and ethical limitations. Our aim is to lay out a clear roadmap for creating truly practical and effective EEG-based BCI solutions that can thrive in everyday environments.
• Abstract（参考訳）: 心の力を解き放って、私たちの周りの世界とコミュニケーションし、創造し、交流することさえ想像してみてください。 人工知能(AI)の最近の進歩、特に機械が「見る」と「理解する」言語が、頭皮脳波(EEG)から脳信号を解読するエキサイティングな進歩を加速させている。 これは、ブレイン・トゥ・スピーチ(Brain-to-Speech)、ブレイン・トゥ・イメージ(Brain-to-Image)、さらにはブレイン・トゥ・モノのインターネット(Brain-to-Internet of Things、BCIoT)といった従来の用途を超えて、現実のために設計された革命的脳コンピューターインターフェース(BCI)への扉を開くものだ。 しかし、この旅はコンピュータビジョン(CV)や自然言語処理(NLP)ほど単純ではない。 現実世界のEEGベースのBCIにAIを適用することは、特に強力な基礎モデルの構築において、信頼性に影響を与える可能性のある、ユニークで複雑なハードルを提示します。 ここでは、このダイナミックで急速に進化する研究領域のガイド付き探索を展開させる。 目標は、現在の取り組みと成果の地図をほとんど概説するのではなく、このホットで最先端の研究環境の原則的なナビゲーションを提供することだ。 我々は、因果的観点から現れる基本的なパラダイムと、AIベースのモデルに提示される課題について考察する。 今後は、今日の技術的、方法論的、倫理的制約を克服できる有望な研究方法について議論する。 我々の目標は、日々の環境下で成長できる、真に実践的で効果的なEEGベースのBCIソリューションを作成するための明確なロードマップを策定することです。

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