論文の概要: 1BT: One-Block Transformer for EEG-Based Cognitive Workload Assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.00856v1
• Date: Tue, 21 Apr 2026 04:32:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-11 06:56:26.470636
• Title: 1BT: One-Block Transformer for EEG-Based Cognitive Workload Assessment
• Title（参考訳）: 1BT:脳波を用いた認知作業負荷評価のためのワンクロック変換器
• Abstract要約: 本稿では,脳波を用いた認知負荷評価のためのワンブロック変換器である1BTを紹介する。 認知学的に多様な3つの課題を遂行する11人の被験者を対象とした対照研究を行った。 このモデルは0.5百万以下のパラメータと0.02 GFLOPで高いワークロード分類性能を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.076106785472718
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate and continuous estimation of cognitive workload is fundamental to creating adaptive human-machine systems. However, designing architectures that balance representational capacity with computational efficiency has been challenging for practical deployment. This paper introduces 1BT, a One-Block Transformer for compact and efficient EEG-based cognitive workload assessment. The model aggregates multi-channel temporal sequences via a minimal latent bottleneck, using a single cross-attention module followed by lightweight self-attention. A controlled study involving 11 participants performing three cognitively diverse tasks (abstract reasoning, numerical problem-solving, and an interactive video game) was conducted with continuous EEG recordings across two workload levels. Systematic architectural analysis identifies the most compact configuration that preserves high performance, while substantially lowering computational cost. The final model achieves high workload classification performance with under 0.5 million parameters and 0.02 GFLOPs, paving the way for a design direction for real-time cognitive workload monitoring in resource-constrained settings.
• Abstract（参考訳）: 認知的ワークロードの正確かつ連続的な評価は、適応的なヒューマンマシンシステムの構築に不可欠である。 しかし, 計算効率と表現能力のバランスをとるアーキテクチャの設計は, 実用化には困難である。 本稿では,脳波を用いた認知負荷評価のためのワンブロック変換器である1BTを紹介する。 このモデルは、単一のクロスアテンションモジュールと軽量な自己アテンションを用いて、最小限の潜在ボトルネックを介して、マルチチャネル時間シーケンスを集約する。 認知学的に多様な3つのタスク(抽象推論,数値問題解決,対話型ビデオゲーム)を行う11名の被験者を対象に,2つの作業負荷レベルにわたる連続脳波記録を行った。 システムアーキテクチャ解析は、高い性能を保ちながら計算コストを大幅に削減する最もコンパクトな構成を特定する。 最終モデルは0.5百万以下のパラメータと0.02 GFLOPで高いワークロード分類性能を達成し、リソース制約のある環境でのリアルタイム認知的ワークロード監視のための設計方向の道を開く。

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