EEGとWGAN-GPを用いた神経適応型ヒト—機械システムのための認知エネルギーモデリング
arXiv cs.LG / 2026/4/3
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要点
- 論文は、EEGからリアルタイムの認知状態遷移をモデル化し、Schrödinger Bridge Problem（SBP）フレームワークとその輸送コスト指標を用いて関連する「認知エネルギー」を定量化する方法を提案する。
- GANによって生成された（合成の）EEGが、SBPに基づく遷移エネルギー解析に必要な基礎となる分布の幾何構造を保持しているかどうかを検証する。
- Stroop課題のEEGを用いた実験では、遷移エネルギーが、実EEGと合成EEGの間で、集団レベルおよび参加者レベルの双方において強い一致を示す。
- 著者らは、SBPから導出した認知エネルギーをリアルタイムの制御信号として用い、ユーザの認知/情動状態に基づいてヒト—機械システムの挙動を調整する、神経適応型の制御フレームワークを提示する。
